[APLUS AI] 추천 / 쇼핑 어시스턴트 백엔드 엔지니어 (전문연 가능)

담당업무

• 추천 및 쇼핑 어시스턴트 기술 연구 및 개발

• 이커머스 추천 기술 전반(CF, 특성 추출, MF, 사용자 세분화, MAB, GNN 등) 연구 및 개발

• 최신 추천 기술의 서비스 적용 가능성 분석 및 실제 서비스 반영

• AI 쇼핑 어시스턴트용 상품 이해, 사용자 의도 해석, 질의응답, 요약 및 비교 로직 설계

• LLM, RAG, 검색 및 랭킹, 개인화 기술 활용 대화형 커머스 경험 설계 및 개발

• 모델, 프롬프트, 룰 기반 시스템 품질 비교 및 고도화

• A/B 테스트 및 온오프라인 평가를 통한 성능 검증 및 개선

• 추천 모델 및 쇼핑 어시스턴트 기능 API 개발, 배포, 운영 안정화

• 로그 및 지표 기반 장애 원인 분석 및 문제 해결

• 피처 추출, 배치, 실시간 데이터 파이프라인 운영 및 정합성 관리

• 모델 버전 관리 및 서빙 환경 고도화

• 고객사 환경 맞춤형 추천 및 응답 품질 개선

• 운영 자동화, 품질 모니터링, 평가 체계 구축

• 개인화 로직 및 실시간 응답 시스템 개선

자격요건

• 2년 이상의 추천 기술 및 서비스 경험

• 논문의 신속하고 정확한 이해 및 구현 능력

• API화 및 배포가 가능한 수준의 숙련된 파이썬 활용 능력

• 로그 분석, 모니터링, 장애 대응 등 실제 서비스 운영 경험

• 도커 및 쿠버네티스 기반 서빙 및 배포 환경 사용 경험

우대사항

• 추천 모델 직접 개발 및 서비스 경험

• LLM 기반 서비스, RAG, 검색 및 랭킹, 대화형 어시스턴트 개발 경험

• 코딩 에이전트를 활용한 백오피스 개발 및 운영 능력

• 최신 추천, 검색, 생성형 AI 기술 동향 파악 능력

• 오픈소스 코드 수정 및 활용 능력

• 대규모 분산 처리 머신러닝 알고리즘 개발 경험

• B2C 서비스 개발 경험

• 프로메테우스 및 그라파나 기반 모니터링 경험

• 추천 시스템 또는 머신러닝 서빙 환경 성능 최적화 경험

• 프롬프트 설계, 평가셋 구축, 응답 품질 개선 경험

• 이커머스 도메인 내 검색, 추천, 상품 정보 구조화 경험

인재상

• 기술과 데이터를 통한 사용자 및 비즈니스 문제 해결에 보람을 느끼는 분

• 추천, 검색, LLM 등 다양한 접근으로 현실적인 해법을 찾는 분

• 지표 기반 가설 검증과 개선에 능숙한 분

• 빠른 학습 능력과 새로운 기술에 대한 개방성을 가진 분

• 개발 속도와 결과물의 품질을 동시에 추구하는 분

• 서비스 안정성, 운영 가능성, 사용자 가치를 종합적으로 고려하는 분

• 하이브리드형 엔지니어(리서치부터 배포, 운영까지)를 지향하는 분

성장 기회

• 업계 최고 수준의 추천 엔진 및 AI 쇼핑 어시스턴트 구축 경험

• 대형 이커머스 데이터를 기반으로 한 연구, 개발, 운영 최적 환경

• 실제 서비스 적용을 통한 구매 전환 및 매출 개선 직접 검증 기회

• 리서치부터 서빙, 자동화까지 폭넓은 AI 제품 엔지니어 성장 환경

전형절차

1. 서류 접수

2. 과제 테스트 (서류 합격자 대상)

3. 직무 인터뷰

4. 경영진 인터뷰

5. 최종 합격

지원서류

• 이력서 (필수)

• 상세 경력 기술서 (필수)

기타사항

본 포지션은 전문연구요원 편입 및 전보가 가능합니다.

마감기한

채용시 마감