ML Engineer (Commerce 검색)

포지션 상세 정보

기술스택

Spring Data
SQL
Python
Hadoop
PyTorch
TensorFlow

주요업무

합류하면 함께할 업무예요

·커머스 제품팀과 협력하여 비즈니스 성장을 위한 머신러닝 모델을 개발하고 적용해요.
·검색 및 랭킹 알고리즘을 설계하고 구현하여 고객이 상품을 더 잘 탐색하고 발견할 수 있도록 도와요.
·커머스에 필요한 NLP 관련 업무들을 수행하고 더 나은 검색 경험을 제공해 주도록 도와요. 텍스트 질의 분석, 개체명 인식, 동의어·오타 교정 등을 통해 상품 설명/리뷰에서 의미를 추출하고 언어 기반 feature를 설계해요.
·GBDT·LambdaMART·XGBoost 등 Learning-to-Rank 모델을 설계·최적화해요. CTR·구매율 등 구조적 feature와 A/B 테스트로 성능을 개선해요.
·Transformer 기반 검색/추천 모델과 사용자–상품 임베딩을 학습·서빙하고, 텍스트+이미지 멀티모달 표현으로 랭킹 품질을 높여요.

자격요건

이런 분과 함께하고 싶어요

·문제 해결을 위해 원천 데이터를 정제하고 머신러닝 모델을 개발해 서비스에 반영하고 운영해 본 경험이 있으면 좋아요.
·검색 서비스 전반에 대한 경험이나 NLP에 대한 경험이 있으면 좋아요.
·Python과 SQL을 능숙하게 다루고 Hadoop과 같은 빅데이터 플랫폼을 이해하고 있다면 좋아요.
·Pytorch, Tensorflow, HuggingFace 등과 같은 머신러닝 라이브러리를 능숙하게 활용할 수 있으면 좋아요.
·복잡한 문제를 이해하기 쉽게 설명할 수 있는 커뮤니케이션 역량을 갖춘 분이면 좋아요.
·모델 성능에서 의미 있는 break-through를 이뤄낸 경험이 있다면 좋아요.

우대사항

이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요

·현재 채용 공고와 관련 있었던 업무/프로젝트에 대해서 지원자의 역할과 결과에 대해 구체적으로 작성해 주세요.
·모델을 라이브 서비스에 적용하고 고도화한 경험이 있다면 구체적으로 작성해 주세요.
·이력서 내용을 정량적으로 작성해 주면 더 좋아요.

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.