AI 기반 개인화 추천 시스템 엔지니어

About the role

[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, 대용량 데이터를 다루는 탄탄한 엔지니어링을 바탕으로 방대한 라이브 서비스 트래픽 환경에서 추천 모델을 안정적으로 서빙합니다.

데이터 기술과 ML의 조화로 유저의 시간을 가치 있게 만드는 여정에 함께할 분을 찾습니다.

What you'll do

[담당업무]
1. 개인화 추천 모델 개발
• VOD, LIVE 등 유저 서비스 로그를 활용하여 사용자 맥락에 맞는 추천 모델을 직접 설계하고 알고리즘 성능 개선
(Collaborative Filtering, Content-based 등)

2. 임베딩(Embedding) 및 Vector DB 기반 추천 시스템 구축
• 콘텐츠 및 유저 임베딩 파이프라인을 구축하고, Vector DB를 활용한 대규모 유사도 검색 및
실시간 추천 아키텍처 설계

3. 추천 모델 서빙 및 MLOps 환경 구축
• 개발된 ML 추천 모델을 프로덕션 환경에 배포하고, 지속적인 모니터링 및 성능 최적화 파이프라인 운영

4. 대규모 추천 파이프라인 개발
• 유저 행동 로그 및 피처(Feature) 데이터를 실시간/배치로 처리하여 추천 모델 학습 및 서빙에 연동

Requirements

[자격요건]
• AI/ML 기반 추천 서비스를 전체적으로 운영, 관리, 개선해 본 경력을 보유하신 분 (3~5년)
• Python, Scala, Java 등 하나 이상의 언어에 능숙하며, Linux 환경에서의 개발 및 상용 서비스 트러블 슈팅 경험을 보유하신 분
• Hadoop, Spark, Kafka 등 빅데이터 처리 시스템을 활용하여 로그 레벨의 대용량 데이터를 가공하고,
추천 시스템에 연동해 본 경험을 보유하신 분
• TensorFlow, PyTorch 등 주요 ML 프레임워크를 활용한 모델링 역량을 갖추고 실제 운영 환경에 배포한
경험을 보유하신 분
• 임베딩 (Embedding) 생성 로직 및 Vector DB (Elasticsearch, Vector Search, Milvus 등) 생태계에 대한
이해도를 보유하신 분

Preferred qualifications

[우대사항]
• 단순 모델 구현이 아닌 실시간/배치 서빙 파이프라인을 직접 설계하고 운영 이슈를 해결한 경험을 보유하신 분
• Elasticsearch, MongoDB, Trino 등 다양한 데이터 저장소 및 검색 엔진을 활용한 추천 시스템 고도화
경험을 보유하신 분
• LangChain, LangGraph 등을 활용해 추천 로직에 LLM을 접목해 본 경험을 보유하신 분
• MLOps 파이프라인 (Airflow, Kubeflow 등) 구축 및 업무 자동화를 통한 효율화 경험을 보유하신 분

Benefits

• 더 크게 누려요
복지포인트, 명절포인트, 사내대여금, 성과급, 장기근속상, 자기계발 지원, 출퇴근 지원, 동호회

• 건강하고 즐겁게 일해요
주 35시간, 닉네임 소통, e-townhall meeting, 리프레쉬 휴가, 건강검진, 단체상해보험, 마음토닥 프로그램, 카페테리아, 휴양시설 지원, 전사행사, SEED 제도

• 가족을 응원해요
가족친화 경영, 경조사 지원, 부모님 생신선물, 본인생일축하

• 나누면 행복해요
1% 나눔운동, 사회공헌 콘텐츠

Hiring process

• 서류전형 -＞ 1차면접 -＞ 2차면접 -＞ 처우협의/레퍼런스 체크 (경력직) -＞ 최종합격
※ 직무에 따라, 사전과제/테스트가 진행 될 수 있습니다.

[고용형태/근무지]
• 근무 형태: 정규직 (수습(시용)기간)) -3개월
• 근무지: 판교
• 주 5일 근무

[참고사항]
• 서류 합격자에 한해 개별적으로 연락 드릴 예정입니다.
• 본 채용은 수시진행으로 우수 인재 채용 시 마감될 수 있습니다.
• 입사 지원 내용 중 허위사항이 있는 경우 채용확정 이후라도 채용이 취소 될 수 있습니다.
• 국가보훈 대상자 및 장애인 지원자는 관련 법령에 의거하여 우대합니다.