머신러닝 엔지니어, 순위화 및 검색
순위화, 검색, 분류, 개인화를 위한 프로덕션 머신러닝 시스템을 구축합니다. 검색 관련성, 모델 품질, AI 애플리케이션의 안정성을 향상합니다.
설명
- 분류, 순위화, 검색, 개인화를 위한 머신러닝 모델을 개발합니다.
- 효율적인 분류기를 만들고 정확도, 정밀도, 지연 시간, 비용을 개선합니다.
- 임베딩, 하이브리드 검색, 재순위화를 활용해 검색 관련성과 문맥 검색을 향상합니다.
- 사용자 행동을 학습하는 개인정보 보호 중심의 개인화 모델을 만듭니다.
- 모델 품질을 평가하기 위한 평가 파이프라인, 라벨링된 데이터세트, 지표를 구축합니다.
- 데이터가 충분한 경우 기존 모델을 미세 조정하고 적용합니다.
- 머신러닝 학습, 추론, 배포 파이프라인을 개발하고 유지 관리합니다.
- 프로덕션 문제를 해결하고 모델 성능을 추적하며 실제 피드백을 바탕으로 개선합니다.
- 엔지니어링 및 제품 팀과 협업해 신뢰할 수 있는 머신러닝 기능을 제공합니다.
지원 자격
- 머신러닝 관련 실무 경험이 필요합니다.
- 인공지능 관련 실무 경험이 필요합니다.
- 머신러닝과 최신 신경망 아키텍처에 대한 탄탄한 지식.
- 프로덕션 환경에서 머신러닝 모델을 구축하고 배포한 실무 경험.
- 분류, 순위화, 검색, 추천 시스템 또는 개인화 경험.
- 모델 평가, 실험, 성능 지표에 대한 지식.
- 프로덕션 수준의 코드를 작성하고 실제 데이터세트를 다루는 능력.
- 모델 품질, 지연 시간, 비용, 안정성의 균형을 맞추는 능력.
- 높은 주도성과 문제 해결 능력.
- 임베딩, 벡터 검색, 순위화 모델 경험.
- 프로덕션 머신러닝 시스템 및 추론 파이프라인 운영 경험.
- Python 및 PyTorch 또는 JAX 활용 능력.
- 60분 코딩 평가를 완료할 의향.
복리후생
- 의료 보험
- 치과 보험
- 시력 보험
- 저축 플랜 선택지
- 유급 휴가
