ML Engineer (Commerce 추천)

포지션 상세 정보

기술스택

Spring Data
SQL
Python
Hadoop
PyTorch
TensorFlow

주요업무

합류하면 함께할 업무예요

·사용자 행동, 상품 정보, 맥락 데이터 등을 바탕으로 상품 클릭률(CTR), 전환율(CVR) 등을 예측하는 모델을 개발해요.
·예측 결과를 활용해 상품 노출을 최적화하는 추천 알고리즘을 설계하고 고도화해요.
·추천 품질을 높이기 위한 모델 성능 분석, 피처 엔지니어링, 하이퍼파라미터 튜닝 등의 반복적인 실험을 수행해요.
·다양한 실험과 오프라인/온라인 지표 분석을 통해 모델 개선 효과를 정량적으로 검증해요.
·필요시 도메인 전문가 및 데이터 분석가와 협업하여 추천 문제를 올바르게 정의하고 해결해요.

자격요건

이런 분과 함께하고 싶어요

·추천 시스템이나 예측 기반 랭킹 모델 개발 경험이 있으신 분이면 좋아요.
·CTR, CVR 등 사용자 반응을 예측하기 위한 머신러닝 모델을 설계하고 개선한 경험이 있는 분을 찾고 있어요.
·다양한 피처를 활용한 모델 실험, 튜닝, 분석 경험이 있는 분이라면 더 좋아요.
·PyTorch, TensorFlow, LightGBM 등 주요 ML 프레임워크에 익숙한 분이면 좋아요.
·모델을 단순히 학습시키는 데 그치지 않고, 문제 정의와 성능 분석에 깊이 관여한 경험이 있다면 환영해요.
·데이터 기반으로 사고하고, 복잡한 문제를 명확히 설명할 수 있는 커뮤니케이션 역량도 중요하게 생각해요.

우대사항

이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요

·진행했던 프로젝트가 조직에 큰 영향력을 미쳤다면 그 내용을 자세히 작성해 주세요.
·모델링 중심 프로젝트에서 본인이 정의한 문제, 선택한 접근법, 실험 방법과 성능 개선 내용을 구체적으로 적어주세요.
·반복적인 실험과 성능 분석을 통해 정량적으로 문제를 해결한 과정이 있다면 강조해 주세요.

복지 및 혜택

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채용절차 및 기타 지원 유의사항

토스로의 합류여정

·서류 접수 > 1차 직무 인터뷰 (코딩) > 2차 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종 합격

- 1차 직무 인터뷰에서는 간단한 코딩 테스트, 이력 체크, ML 기초 지식 테스트가 진행될 예정이에요.
- 2차 직무 인터뷰에서는 심층 기술 면접과 ML 시스템 설계를 주제로 면접이 진행될 예정이에요.