무신사, 검색·추천 시스템 고도화 위한 머신러닝 엔지니어 채용

주식회사 무신사가 무신사·29CM 플랫폼의 검색 랭킹 및 개인화 추천 시스템을 담당할 Machine Learning Engineer(Search & Recommendation) 채용을 진행한다. 이번 채용은 Coren-E Search & Recommendation팀에 합류해 패션 커머스 플랫폼의 검색과 추천 경험을 머신러닝 기반으로 고도화하는 역할을 맡게 되는 포지션으로, 수천만 유저의 행동 로그와 수백만 개의 상품 데이터를 다루는 대규모 환경에서 실질적인 서비스 임팩트를 만들어가는 팀에 합류하게 된다.

이 직무에서는 무신사와 29CM 플랫폼의 검색 랭킹 및 개인화 추천 모델을 개발하고 서비스하는 업무를 핵심으로 담당하게 된다. 대규모 유저 행동 로그를 기반으로 ML 피처 파이프라인과 데이터 처리 구조를 설계하고, 검색 키워드의 의도를 분석해 적합도를 모델링함으로써 검색 랭킹 품질을 개선하는 작업도 이어진다. 오프라인 평가와 온라인 A/B 테스트를 통해 모델 성능을 검증하고 개선하며, LLM·그래프 기반 추천·멀티모달 임베딩 등 최신 ML 기술을 탐색해 실제 서비스에 적용하는 역할까지 폭넓게 경험하게 된다. 다양한 서비스 요구사항을 반영해 검색 및 추천 아키텍처를 설계하고 확장하는 업무도 함께 담당한다.

지원을 위해서는 검색·추천·랭킹 등 ML 문제를 프로덕션 환경에서 개발 및 운영한 경험 7년 이상 혹은 이에 준하는 역량을 보유한 분이어야 하며, Python 기반 머신러닝 모델 및 파이프라인 개발 경험과 대규모 유저 행동 데이터를 활용한 모델 개발 경험, SQL을 활용한 데이터 추출 및 분석 역량도 갖춰야 한다. 커머스·패션 도메인에 대한 이해나 관련 경험이 있거나, 대규모 트래픽 환경에서 콜드 스타트·탐색-활용 문제를 해결한 경험이 있는 경우 우대하며, Elasticsearch 기반 검색 시스템 활용 경험, 추천 시스템 관련 연구 경험 또는 관련 논문에 대한 이해도, Kubernetes(EKS) 기반 ML 서비스 운영 및 MLOps 도구 활용 경험, FastAPI 기반 모델 서버 개발 및 운영 경험도 우대 요소에 해당한다.

근무지는 무신사 성수 오피스이며, 자세한 내용은 '주식회사 무신사'의 홈페이지에서 확인할 수 있다.