Software Engineer, Machine Learning - 공통

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.

 

[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

 

• 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

 

• 데이터 드리븐 환경에서 머신러닝을 통해 사용자 서비스에 실질적인 임팩트를 만들어 보신 분
• 최신 머신러닝, 딥러닝 트렌드에 관심이 있고 관련 논문 읽는것을 즐기시는 분
• ML기반 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

 

• 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
• 정규직 채용의 경우 3개월의 수습기간이 있어요

 

1. 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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