시니어 데이터 및 머신러닝 엔지니어(광고 추천)
퍼블리셔 뉴스레터의 실시간 추천을 지원하는 광고 매칭 및 머신러닝 인프라를 담당합니다. 랭킹 시스템, 데이터 파이프라인, 실험 도구를 구축해 관련성과 비즈니스 성과를 높입니다.
설명
- 엔드투엔드 광고 매칭 스택 개발을 주도합니다.
- 머신러닝 모델, 서빙 시스템, 이를 뒷받침하는 플랫폼을 구축합니다.
- 광고와 수신자를 연결하는 검색, 랭킹, 재랭킹 시스템을 개발합니다.
- 퍼블리셔 뉴스레터에서 광고를 실시간으로 선택하기 위한 임베딩 및 벡터 검색 인프라를 구축합니다.
- 통합 랭킹 시스템으로 클릭률, 광고주의 광고비 대비 수익, 퍼블리셔 매출, 구독자 관련성을 개선합니다.
- 오프라인 학습, 온라인 추론, 두 과정 간 일관성을 포함해 피처 스토어와 모델 서빙 경로를 관리합니다.
- 데이터 파이프라인의 안정성과 건전성을 유지합니다.
- 대규모 언어 모델과 파운데이션 모델을 구독자 태깅, 콘텐츠 이해, 사용자 모델링에 활용합니다.
- 온라인 학습, 피드백 루프, 안정적인 ETL 및 ELT 파이프라인, dbt 또는 데이터 웨어하우스 변환 등 신규 과제를 프로토타입에서 프로덕션까지 진행합니다.
- 대시보드와 자동화된 스코어카드를 만들어 성능, 클릭률, 태그 커버리지 및 기타 핵심 지표를 실시간으로 추적합니다.
- CTO, CEO 및 엔지니어링 팀과 협력해 추천 시스템 확장 작업의 우선순위와 진행 순서를 정합니다.
- 리더십 역할로 성장하며 머신러닝 팀을 구성하고 이끌 기회를 얻을 수 있습니다.
지원 자격
- 추천, 랭킹 또는 광고 시스템 경력이 3년 이상인 분.
- 프로덕션 머신러닝 또는 데이터 엔지니어링 경력이 5년 이상 16년 이하인 분.
- 검색, 랭킹, 서빙, 평가를 포함해 추천 시스템의 여러 영역을 엔드투엔드로 담당한 경험.
- 광고 랭킹, 클릭률 또는 전환 예측, 광고 매칭 등 광고 추천 모델 경험.
- FAISS, Milvus, Pinecone, pgvector 또는 유사 도구를 활용한 임베딩 및 실시간 벡터 검색 경험.
- 창업 경험 또는 초기 단계 스타트업 근무 경험.
- 뉴욕시 지역 또는 미국 인근 시간대에 거주하며 분기마다 뉴욕시로 출장할 수 있는 분.
- 데이터 파이프라인과 SQL 및 dbt 변환 계층 또는 이에 준하는 시스템을 구축하고 유지한 경험.
- 머신러닝 팀을 구축한 경험.
- 컴퓨터 과학 또는 머신러닝 석사나 박사 학위가 있으면 우대하지만 필수는 아닙니다.
복리후생
- 머신러닝 팀을 구성하고 이끌 기회.
- 높은 자율성을 바탕으로 광고 매칭 스택을 엔드투엔드로 맡는 역할.
