ML / Foundation Model Engineer

담당업무

• 대규모 사용자 속성 데이터 예측·보완 모델 개발

• Transformer 기반 대규모 Tabular Data Modeling

• 사용자 행동 및 전환 예측 모델 개발

• Calibration, Accuracy Benchmark 기반 정량적 모델 검증 체계 구축

• Behavior Foundation Model 및 Embedding System 개발

• Self-supervised Pre-training Architecture 설계

• 사용자·행동 데이터 Embedding 생성 Pipeline 구축

• Model 및 Encoder Version 관리와 재현 가능한 학습 체계 구축

• 대규모 Vector Indexing, ANN Search 및 Serving Architecture 설계·운영

• Cloud 및 Data Lake 환경의 ML 학습·추론 Pipeline 구축

• ML Serving 환경 운영 및 Data Engineer·Platform Engineer 협업

자격요건

• Transformer Architecture에 대한 깊은 이해

• PyTorch 기반 모델 구현·학습 경험

• 대규모 Tabular 또는 Sequence Data 기반 학습 Pipeline 구축 경험

• FAISS, Milvus, pgvector 등 Embedding 기반 검색 시스템 설계·운영 경험

• 모델 성능을 정량적 지표로 검증한 경험

• 재현 가능한 실험 환경 운영 경험

우대사항

• Tabular Foundation Model, Behavior Foundation Model, LLM 등 Foundation Model 연구 또는 논문 구현 경험

• Missing Data Imputation, Semi-supervised Learning, Self-supervised Pre-training 경험

• Snowflake, AWS 등 Cloud-native ML Infrastructure 운영 경험

• 광고·커머스 등 대규모 사용자 행동 데이터 모델링 경험

• 대규모 데이터 환경의 Embedding 및 Vector Search System 구축 경험

• 특허 출원, 기술평가, 기술문서 작성 등 기술 자산화 과정 참여 경험

전형절차

1. 서류 전형

2. 1차 인터뷰 및 2차 인터뷰 진행

3. 임원 인터뷰

4. 처우 협의

5. 최종 합격

근무환경

• 자율 시차출퇴근제

• 자유로운 반차·반반차 사용

• 2시간 점심시간

• 직무별 업무 장비 및 소프트웨어 지원

• 직무 관련 서적 구입 지원

• 사내 전자도서관 이용

• 전문 헬스 키퍼 및 직원 휴게실 운영

• 월 1회 유급반차 해피데이

• 기념일 조기 퇴근 및 상품권 지급

• 경조사비 지원

• 자녀 입학·졸업 특별 휴가

• 설날·추석 명절 상품권 지급

지원방법

• 최초 이력서 접수 후 5일 이내 서류 결과 안내

• 1차 인터뷰는 실무 역량 검증

• 2차 인터뷰는 조직문화 적합성 검증

• 1차·2차 인터뷰는 하루에 진행

• 임원 인터뷰는 생략될 수 있음

마감기한

상시채용