시니어 AI·머신러닝 엔지니어(미국 원격 근무)
Nivoda의 글로벌 주얼리 마켓플레이스와 주얼러 스토어를 위한 랭킹, 추천, 멀티모달 검색 시스템을 개발합니다. 검색, 상품 탐색, 이미지 매칭 전반에 걸친 프로덕션 머신러닝 역량을 구축합니다.
설명
- 랭킹과 멀티모달 검색을 위한 마켓플레이스 검색 인프라를 구축하고 운영합니다.
- Nivoda 마켓플레이스와 주얼러 스토어를 위한 구성 가능한 멀티테넌트 랭킹 및 추천 시스템을 만듭니다.
- 프롬프트 설계와 검색 증강 기법을 활용해 컨텍스트 검색과 계획 중인 대화형 어시스턴트를 개발합니다.
- 이미지 임베딩을 사용해 이미지에서 속성 및 상품을 매칭하는 파이프라인을 구축합니다.
- 확률 기반 시스템이 중대한 작업을 수행하기 전에 복구 경로와 확인 단계를 추가합니다.
- 오프라인 지표와 인터리빙 실험을 포함해 검색 및 랭킹 평가를 정의하고 수행합니다.
- 파운데이션 모델과 LLM의 출력을 평가하고 스트레스 테스트합니다.
- 특징 개발, 학습, 평가, 배포, 모니터링에 걸쳐 랭킹 및 추천 모델을 관리합니다.
- 프로덕션 부하에서도 낮은 지연 시간을 구현하도록 실시간 모델 서빙을 설계하고 최적화합니다.
- 엄격한 평가 하네스를 기반으로 AI 코딩 에이전트를 활용해 ML 인프라와 파이프라인을 개발합니다.
- Discovery Pod에 합류해 글로벌 주얼리 마켓플레이스의 랭킹, 추천, 검색 입력, 컨텍스트 및 대화형 검색, 이미지 업로드 검색을 구축합니다.
지원 자격
- 전문 경력 5~10년.
- Elasticsearch/OpenSearch, Vespa 또는 pgvector, Pinecone, Weaviate 등의 벡터 데이터베이스와 같은 정보 검색 인프라 경험.
- 학습 순위화, 임베딩 기반 검색, 협업 필터링을 포함한 랭킹 및 추천 분야의 응용 머신러닝 경험.
- 특징 개발, 학습, 평가, 배포, 모니터링 전반에서 ML 모델을 관리한 경험.
- 프롬프트 설계, 검색 증강 기법, 검색 결과가 없거나 상충 요소가 있는 상황의 처리를 포함한 NLP 및 LLM 애플리케이션의 프로덕션 경험.
- 프로덕션 부하의 저지연 실시간 시스템에서 모델을 서빙한 경험.
- 오프라인 지표와 인터리빙 실험을 사용해 검색 및 랭킹 시스템을 평가할 수 있는 역량.
- 파운데이션 모델과 LLM을 직접 다뤄 본 경험 및 그 출력 평가와 스트레스 테스트 경험.
- 확률 기반 시스템의 우아한 장애 처리 방식을 설계한 경험.
- AI 코딩 에이전트로 ML 인프라와 파이프라인을 구축하는 데 익숙하고 평가와 테스트를 중시하는 태도.
- 영문 이력서 제출.
- 우대 사항: 컴퓨터 비전 기초와 이미지 임베딩에 대한 지식.
- 우대 사항: 구성 가능한 멀티테넌트 시스템 설계 경험.
- 우대 사항: 대화형 또는 어시스턴트형 검색 제품 경험.
- 우대 사항: 마켓플레이스 또는 전자상거래 검색, 랭킹, 추천 경험.
복리후생
- 유연한 근무 시간.
- 원격 근무 우선 문화.
- 전문성 성장 및 학습 기회.
- 휴가 일수 무제한.
- 빠르게 확장 중인 시기에 합류할 기회.
