[석/박사] ML Engineer

담당업무

• 영어진단 모델 연구 및 적용

• Complexity, Accuracy, Fluency 기반 학습자 발화 정량 평가

• 학습자 영어 performance를 설명하는 feature 연구 및 적용

• Ground Truth 데이터 수집 파이프라인 설계

• 학습자의 성장에 영향을 주는 주요 요인 분석 및 학습 추천

• Knowledge Tracing 기반 대규모 학습 성장 패턴 분석

• 학습자와 튜터의 효율적인 매칭을 위한 추천 알고리즘 연구

• 튜터 및 학습자 feature 설계와 추천 데이터 분석

필요 역량

• Regression 모델 활용 및 학습자 feature 정의·발견

• Ground Truth 데이터 수집 파이프라인 설계

• fluency, coherence, accuracy 관련 최신 NLP 모델 이해 및 fine-tuning

• Generative Pretrained Transformer 기본 이해 및 fine-tuning

• 학습자 performance의 직관적 해석 및 정량적 검증

• Collaborative Filtering, Content-Based Recommendation 이해

• Matrix Factorization, Hybrid Recommender Systems 이해

• Reinforcement Learning 기반 추천 시스템 이해

• Python, Machine Learning, NLP 도구 활용

• spaCy, NLTK, fairseq 등 NLP 기술 활용

• Ruby on Rails, AWS, Kubernetes, Terraform 등 기술 스택 이해

• GitHub, Jira, Slack, Notion 사용

우대사항

• 관련 전공자

• 석사 또는 박사 졸업생

전형절차

1. 지원서 및 간단한 이력서와 지원동기 제출

2. 1차 Resume 및 과제 기반 인터뷰

3. 2차 GREAT 관점 인터뷰

근무환경

• 후보자 상황에 따른 온라인 또는 오프라인 채용 프로세스

• Slack을 활용한 사내 커뮤니케이션

• Notion을 활용한 문서 작성

• 고객 중심의 서비스 운영 및 개발

• 과정 분석과 회고를 중시하는 성장 중심 조직문화

지원방법

• career@ringleplus.com 이메일 제출

• 자유 양식 이력서 및 링글 지원동기 제출

• 이메일 제목 예시: [ML/NLP 석/박사 지원] - 김링글

마감기한

상시채용