[포지션소개]

'수많은 콘텐츠 속에서 유저가 사랑할 이야기를 찾아냅니다.'

SOOP의 Data Tech팀의 Recommend Part는 유저의 인터랙션 로그와 최신 머신러닝 기술을

결합하여, 유저 한명 한명에게 최적화된 콘텐츠를 연결합니다.

우리는 단순히 모델을 만드는 것에 그치지 않고, 실제 라이브 서비스에서 발생하는 방대한 데이터를

안정적으로 처리하며 가치를 증명합니다. 

기술로 유저의 시간을 가치 있게 만드는 여정에 함께할 분을 찾습니다.

 

 

[담당업무]

- 초개인화 추천 모델 개발: VOD, LIVE, 검색 행동 데이터를 융합하여 사용자 맥락에 맞는 정교한 추천 모델 설계

- End-to-End 서비스 운영: 추천 데이터 생성부터 프로덕트 적용 및 지속적인 모니터링, 성능 최적화

- 검색/추천 경험 고도화: 유저 피드백 루프를 반영한 검색 정확도 개선 및 개인화 알고리즘 지속적 고도화

- MLOps 및 인프라 구축: 대규모 트래픽을 처리하는 안정적인 AI/ML 인프라 생성 및 운영 자동화

 

 

[자격요건]

- AI/ML 관련 경력 6년 이상 보유하신 분

- 실제 상용 서비스에 데이터를 배포하고, 이후 지속적인 운영 및 트러블 슈팅 경험을 보유하신 분

- 로그 레벨의 대용량 데이터를 분석하여 개인화 및 콘텐츠 기반 추천 시스템 구축 경험을 보유하신 분

- 검색 및 추천 도메인에서의 심도 있는 모델링 경험을 보유하신 분

- TensorFlow, PyTorch 등 주요 ML 프레임워크를 능숙하게 다루시는 분

 

 

[우대사항]

- 단순 모델 구현이 아닌 실시간/배치 서빙 파이프라인을 직접 설계하고 운영 이슈를 해결한 경험을 보유하신 분

- LangChain, LangGraph 등을 활용해 추천 로직에 LLM을 접목해 본 경험을 보유하신 분

- PyTorch/TensorFlow 등 딥러닝 프레임워크 실무 활용 능력이 뛰어나신 분

- 오픈소스 및 신기술 내재화, 업무 자동화를 통한 효율화 경험을 보유하신 분