※ 입사지원시 상세 경력 기술서 제출 필수 : 협업으로 진행한 프로젝트의 경우, 본인의 ROLE 명확하게 작성 바랍니다. ■ 채용 프로세스 전형절차 : 서류전형 ▶ 1차 면접 ▶ 2차 면접 ▶ 최종합격 ■ 근무지 : 서울 강남구 선릉로 428 ■ 지원 안내사항 - 각 단계별 일부 전형 과정이 추가 또는 생략될 수 있습니다. |
모집부문 및 자격요건
머신러닝 엔지니어 (ML Engineer) | TVING의 AI에 오시면 이런 경험을 하실 수 있어요! - 티빙 내 콘텐츠 추천/검색을 위한 ML/DL 기반의 모델링 및 서빙을 위한 파이프라인을 구축하는 역할을 합니다. - 팀 구성원이 모두 체계적, 주도적으로 역할을 수행하며, 코드와 문서 리뷰를 통해 함께 방향성을 결정하고 상호 간 전문성을 존중하여 동반 성장을 큰 가치로 삼고 있습니다. - 최대한 업무 자율성을 보장하며, 칸반 및 스크럼을 통해 팀 내에서 발생하는 업무에 대해 소통하고 단순히 업무를 수행 하는 것이 아닌, 팀과 함께 일이 되게 하기 위해 같이 고민하고 수행합니다. [직무소개] ■ 담당하게 될 업무들이에요. - 추천/랭킹/검색 품질 향상을 위한 ML/DL 모델 설계, 학습, 평가 및 운영합니다. - 추천/랭킹/검색 모델의 Offline Evaluation 및 Online A/B Test를 통한 지속적인 성능 개선합니다. - Feature Engineering 및 Feature Store 기반 학습 데이터 파이프라인 구축하고 고도화합니다. - A/B test 설계 및 대시보드를 구축합니다. [지원 자격] ■ 이런 분을 찾고 있어요. - 학사 졸업 이상의 학위를 보유하신 분 - 추천/랭킹/검색과 같은 ML 모델 및 서비스 개발 경험 3년 이상 경력을 보유하신 분 - 유저 행동 로그를 활용해 ML 모델을 개발하고 프로덕션 수준으로 서비스한 경험이 있으신 분 - CTR, CVR, Watch Time, Retention 등 서비스 핵심 지표 개선 경험 또는 이에 준하는 역량이 있으신 분 - 클라우드 환경(AWS) 기반 서비스 운영 경험이 있으신 분 [우대사항] ■ 이런 경험이 있으시면 더 좋아요. - 비즈니스 가속화를 위한 데이터 및 기계 학습 설계, 구현, 테스트 배포 및 유지 관리에 대한 경험 및 노하우가 있으신 분 - ML/DL 모델 결과의 고객반응에 대한 A/B test 파이프라인을 구축하고 운영해 본 경험을 보유하신 분 - MLflow 기반의 머신러닝 플랫폼을 사용해보았거나 운영해 본 경험을 보유하신 분 - 추천, 검색 및 Data Analytics 위한 MLOps/LLMOps 시스템을 구축해봤거나, 사용해서 서비스까지 운영해 본 경험을 보유하신 분 - LLM을 활용해 대규모 추천/검색 서비스의 품질을 향상 시켜본 경험을 보유하신 분 - 모델 서빙을 위한 MLOps 용 API 설계 및 운영해 본 경험을 보유하신 분 - Presto 계열(Athena, etc) DB 및 SQL 환경을 실무에서 사용해보았거나 운영 해본 경험을 보유하신 분 - ML 모델 추론 및 서빙을 위한 다양한 오픈소스 환경(Triton, torchserve, BentoML, ONNX 등)을 써 본 경험을 보유하신 분 - 대규모 트래픽 및 실시간 환경의 추천 모델 서빙 시스템을 설계하고 운영해 본 경험을 보유하신 분 ■ 접수 기간 : ~2026년 7월 19일(일) 23:00까지(한국시간 기준) - 채용 완료 시 조기 마감될 수 있으니 지원 의사가 있으신 분은 빠르게 지원 하시기를 권장 드립니다. (첨부 용량 초과 시 다운로드 링크(웹하드 등)를 자기소개서에 입력 바랍니다.) ※ 입사지원시 상세 경력 기술서 제출 필수 : 협업으로 진행한 프로젝트의 경우, 본인의 ROLE 명확하게 작성 바랍니다. |
접수기간 및 전형절차
00