[CC CTO] Machine Learning Engineer | 커넥트웨이브

담당업무

• 상품 데이터 Entity Matching·Entity Resolution 모델 개발

• 상품명·상세 설명·이미지·스펙 기반 브랜드·제조사·모델명·카테고리·속성값 추출 및 정규화

• 카테고리 오분류·비정상 가격·잘못된 속성·저품질 상품 탐지

• 텍스트·이미지·정형 속성을 결합한 멀티모달 상품 표현 학습

• Query Understanding, Retrieval, Ranking 품질 분석 및 개선

• BM25·벡터 검색 기반 후보군 생성 방식 조합 및 평가

• 연관 상품·유사 상품 추천 모델 개발 및 사용자 행동 기반 개인화 모델 설계

• LLM·VLM을 활용한 상품 데이터 가공·리뷰 요약·상품 정보 생성

• 파인튜닝·Synthetic Data·Distillation을 통한 비용 및 품질 관리

• 평가 데이터셋·평가 기준 설계 및 전문가 검수 기반 데이터 파이프라인 구축

• 학습·검증·배포·추론·모니터링 흐름 구축

• 처리량·지연시간·추론 비용·안정성 최적화 및 모델 드리프트 감지·재학습 체계 구축

자격요건

• Python·PyTorch를 활용한 모델 학습·평가·개선 경험

• 텍스트 분류·정보 추출·NER·Embedding·유사도 학습·Metric Learning·Contrastive Learning 경험

• Retrieval·Ranking·추천 모델링 경험

• Computer Vision 또는 Multimodal 모델링 경험

• 대규모 실서비스 데이터 기반 모델링 문제 및 학습 데이터 정의 경험

• 오프라인 지표 기반 성능 평가와 오류 사례 분석·개선 경험

• 실서비스 배포 및 품질·성능 문제 해결 경험

• 넓은 담당 영역에서 우선순위 판단 및 근거 설명 역량

우대사항

• Entity Matching·Entity Resolution·Record Linkage·중복 탐지 경험

• 상품 카테고리 분류·브랜드 및 모델명 정규화·상품 속성 추출 경험

• 커머스·가격비교·상품 검색·광고·추천 서비스 ML 모델 개발 경험

• Elasticsearch·BM25·Vector Search·Hybrid Search·LTR 적용 경험

• Query Intent Detection·Query Expansion·Spell Correction·Query Rewrite 경험

• LLM 또는 VLM 파인튜닝·Synthetic Data 생성·Model Distillation 경험

• Taxonomy·Ontology·Knowledge Graph 적용 경험

• Human-in-the-loop·Active Learning·Weak Supervision·데이터 품질 관리 시스템 구축 경험

• A/B 테스트 설계 및 온라인 지표 개선 경험

• Spark·Kafka 기반 대규모 데이터 처리 환경 활용 경험

• 학습 및 배포 파이프라인 구축·운영 경험

• AI/ML 관련 석박사 학위·주요 학회 논문·관련 대회 경험

개발환경

• Python

• PyTorch

• Hugging Face

• Spark

• Kafka

• Elasticsearch

• Vector Database

• Docker

• Kubernetes

• Kubeflow 또는 MLflow

• GPU 기반 모델 학습 및 추론 환경

전형절차

1. 서류전형

2. 코딩테스트

3. 역량검사

4. 1차 면접

5. 2차 면접

6. 처우협의

7. 최종합격

지원방법

• 자유양식 이력서 첨부

• PDF·Word·hwp 등 파일 형식 지원 가능

• 지원 포지션 관련 경력 및 경험 중심 이력서 작성

• 전형 결과 개별 안내

• 면접 상세 진행 방법은 서류전형 합격 후 안내

마감기한

상시채용