Who We Are

개인화 추천 모델링을 통해 네이버 내 여러 지면에서 다양한 콘텐츠에 대한 추천 모델을 설계하고 있습니다. 대표적으로 홈피드, 클립의 추천 모델링, 개인화 추천에 필요한 User understanding, Content understanding, Recommendation Model(statistical model, ML, DL)을 다루고 있으며 최근에는 LLM 기반의 모델링을 네이버의 여러 서비스에 적용하고 있습니다.

향후에는 LLM을 비롯한 보다 고도화된 AI 모델을 기반으로 피드 및 검색 지면에 자연스럽게 녹아든 AI 요소(On Service AI)를 구현할 수 있도록 하는 모델링 과제들을 진행할 예정입니다. Research한 내용들을 실제 서비스에 적용함으로써 서비스를 개선하고 성장시키는 데에 직접적인 기여를 하며 서비스와 함께 성장해 나갈 수 있는 팀입니다.

What You'll Do

· 피드 기반 추천 시스템 설계 및 개발

· 사용자-아이템 간 상호작용 데이터를 활용한 개인화 추천 모델 개발

· 이종 콘텐츠 타입(NEWS, BLOG, CLIP, TV, CAFE 등) 기반의 피드 추천 알고리즘 연구

· 피드 광고 추천 모델 성능 평가 및 개선 (CTR, CVR 등)

· A/B 테스트를 통한 추천 시스템 효과 검증 및 최적화

· 최신 AI/ML 기술(특히 추천, LLM 관련)의 연구 및 도입

Required Skills

· 유관 업무 경험이 1년 이상이신 분
· 실제 서비스에서 발생하는 다양한 상황들에 대한 문제 정의가 가능하신 분
· AI 모델(ML, DL, LLM)을 활용해 문제를 풀 수 있는 분

Preferred Skills

· AI 기술을 서비스에 적용해보신 분
· 검색 / 추천 서비스 개발 경험이 있으신 분
· 검색 / 추천 관련 학회 논문 저자이신 분(ex. SIGIR, WISDM, WWW, KDD, CIKM, RecSys 등)