Software Engineer, Machine Learning - 공통
당근∙서울∙채용시 마감
Software Engineer, Machine Learning - 공통
Software Engineer, Machine Learning을 소개해요
당근의 Software Engineer, Machine Learning은 머신러닝을 활용해서 당근의 다양한 서비스들을 고도화하고 당근 사용자들의 만족을 끌어올려요. 더 나아가 동네 주민들의 연결을 강화하여 따뜻한 지역 사회를 만드는 것에 기여해요. 홈 피드, 상세 페이지 등에 개인화된 흥미로운 콘텐츠를 추천하기도 하고 누구나 쉽고 간편하게 광고를 통해서 효율적으로 동네 주민들에게 홍보할 수 있도록 돕기도 해요.
이런 일을 해요
[피드 품질팀]
피드에서의 사용자 Engagement, 다양하고 우연한 발견을 촉진하기 위한 ML 모델들을 개발하고 개선해요
데이터를 분석하고 분석된 데이터에 기반해 가설을 세워 이론적 근거에 기반한 개선점을 찾아요. 온라인 실험으로 검증하고 실질적인 서비스 임팩트를 만들어요
유저와 컨텐츠를 깊게 이해하기 위한 모델들을 개발하고 개선해요
LLM을 다양한 방식으로 활용하여 개인화 추천을 개선해요
[광고추천팀]
광고 추천과 랭킹을 위한 CTR, CVR 예측 모델과 자동 입찰, 타겟팅, 페이싱 모델을 개발하고 개선해요
사용자 행동 데이터와 광고 성과를 분석하고, 데이터 기반의 가설을 세워 A/B 테스트로 검증하며 광고 효율과 사용자 경험을 동시에 향상시켜요
개인화를 고려한 후보 광고 추출과 광고 랭킹 모델을 통해 사용자에게 의미 있는 광고를 추천해요
LLM과 최신 AI 기술을 활용하여 광고 타겟팅의 정확도를 높이고, 사용자와 광고 콘텐츠를 더 깊이 이해해요
이런 분을 찾고 있어요
머신러닝 이론과 기본기가 탄탄하신 분
딥러닝에 대한 깊은 이해가 있으신 분 (Recommendation, NLP, Graph Neural Net, Reinforcement Learning, Vision 중 하나 이상)
효율적인 코드 아키텍처를 구상하고 가독성 뛰어난 코드 작성에 경험이 있으신 분
이런 분이면 더 좋아요!
데이터 드리븐 환경에서 머신러닝을 통해 사용자 서비스에 실질적인 임팩트를 만들어 보신 분
최신 머신러닝, 딥러닝 트렌드에 관심이 있고 관련 논문 읽는 것을 즐기시는 분
ML 기반 추천 시스템, 광고 시스템에 경험이 있으신 분
머신러닝 모델 및 시스템을 large-scale 프로덕션 환경에 구축하고 사용해 보신 분
BigQuery, Cloud Dataflow, Kubeflow, TFX, TF Serving에 경험이 있으신 분
참고해 주세요
정규직 채용의 경우 3개월의 수습기간이 있어요
‘장애인고용촉진 및 직업재활법’, ‘국가유공자 등 예우 및 지원에 관한 법률’에 따라 장애인 및 보훈대상자는 채용 전형 시 우대하고 있어요
화상 면접에서 라이브 코딩 테스트와 간단한 ML 기초 지식 테스트가 진행될 예정이에요. 면접 전 원활한 테스트를 위한 PC 환경 조성을 부탁드리며, 지원자분께 편하고 익숙한 장비를 사용하시길 권장드려요
직무 면접에서는 ML 모델 설계를 주제로 면접이 진행될 예정이에요
이렇게 합류해요
서류 전형 → 2. 화상 인터뷰 → 3. 직무 인터뷰 → 4. 컬처핏 인터뷰 및 레퍼런스 체크 → 5. 처우협의 → 6. 최종 합격 및 입사
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회사당근
마감일
채용시 마감
근무지서울