공고 비교
선택한 공고의 경력, 기술, 근무 조건과 전형을 같은 기준으로 정리했습니다. 지원 전에는 기업 원문에서 최신 내용을 다시 확인하세요.
| 비교 항목 |
티빙 (TVING)
머신러닝 엔지니어(ML Engineer) 경력채용
제외
바꾸기
|
넥스트증권
ML엔지니어(NLP·LLM)
제외
바꾸기
|
미리디 (미리캔버스)
[미리캔버스] Machine Learning Engineer (Agentic AI & Search)
제외
바꾸기
|
넥스트증권
ML엔지니어(랭킹·추천)
제외
바꾸기
|
|---|---|---|---|---|
| 경력 | 3년 이상 | 4년 이상 | 1~3년 | 4년 이상 |
| 기술 | Machine Learning, AWS, Data, SQL, A/B Testing, Deep Learning, Recommendation Systems, Search, Ranking, Feature Engineering, Feature Store, MLflow, MLOps, LLMOps, LLM, Athena, Triton, TorchServe, BentoML, ONNX, Model Serving, CTR, CVR, Watch Time, Retention | Machine Learning, AI, Python, SQL, AWS, PyTorch, Hugging Face, LLM, RAG, NLP, 4년 이상의 ML 엔지니어 경력 (NLP 또는 LLM 응용 중심), 한국어 텍스트 대상 NER, 분류, 클러스터링 모델을 프로덕션에 적용해보신 분, RAG 파이프라인(청킹, 임베딩, 리트리버, 리랭커, 프롬프트)을 설계하고 운영해보신 분, LLM 산출물의 품질을 정량적으로 평가하는 체계를 직접 만들어보신 분 (정답셋 구축, 근…, Python에 능숙하고 PyTorch, HuggingFace 등 프레임워크 활용 능력이…, 임베딩 모델 또는 소형 언어 모델의 파인튜닝·평가 경험이 있으신 분, 모델 서빙 및 추론 성능·비용 최적화 경험이 있으신 분, SQL 및 대용량 텍스트 데이터 처리 경험이 있으신 분, AWS 등 퍼블릭 클라우드 환경에 익숙, 금융 뉴스, 공시(DART), 리서치 리포트 등 금융 텍스트를 다뤄보신 분, Entity Linking 또는 Entity Resolution을 대규모로 운영해보신 분, 지식그래프·온톨로지를 검색·추론에 결합해보신 분 (Graph RAG, SPARQL 기반…, 벡터 데이터베이스 또는 OpenSearch k-NN 기반 시맨틱 검색 구축 경험이 있으신…, LLMOps(프롬프트 버전 관리, 평가 자동화, LLM-as-judge, 회귀 테스트)…, 여러 서비스가 공유하는 AI 엔진을 플랫폼 형태로 제공·운영해보신 분, 금융 콘텐츠 생성 시 요구되는 규제·컴플라이언스 제약을 고려해 시스템을 설계해보신 분, GPU 프로파일링 및 추론 최적화(quantization, batching 등) 경험이…, AI 코딩 에이전트(Claude Code, Codex, Cursor 등)를 활용한 Age…, AI Harness(MCP 서버, 커스텀 스킬, 훅 등)를 설계·구성하여 개발 생산성을… | Machine Learning, AI, Software Engineering, "이런 분이라면 목표 달성에 확신을 얻을 것 같아요", 1년 이상의 머신러닝 모델 개발 또는 서비스 적용 경험이 있으신 분, 검색, NLP, Multimodal AI, LLM 중 하나 이상의 모델링 경험이 있으신 분, 데이터셋 구축, 모델 학습, 평가 실험을 직접 수행한 경험이 있으신 분, 실험 결과를 해석하고 개선 방향을 도출할 수 있는 역량이 있으신 분, "이런 분이라면 장기적으로 서로에게 더 긍정적일 것 같아요!", LLM SFT, preference tuning 경험이 있으신 분, Tool Use, Planning, Agent Workflow 관련 개발 경험이 있으신 분, 이미지와 텍스트를 함께 다루는 Multimodal 모델 개발 경험이 있으신 분, 검색 품질 평가, LLM-as-a-Judge, 자동 평가 체계 구축 경험이 있으신 분, ML 관련 Top-tier 학회 및 저널 논문 게재 경험이 있으신 분 | Machine Learning, Python, SQL, AWS, Spark, Databricks, PyTorch, AI, MLflow, 4년 이상의 ML 엔지니어 경력 (랭킹 또는 추천 시스템 중심), 추천 또는 랭킹 모델을 프로덕션에 배포하고 운영해보신 분, 후보 생성(retrieval)과 랭킹으로 이어지는 다단계 구조를 설계해보신 분, Learning to Rank 또는 CTR/전환 예측 모델링 경험이 있으신 분, Python에 능숙하고 PyTorch 또는 TensorFlow 활용 능력이 있으신 분, 대규모 행동 로그에서 피처를 생성하고, 학습·서빙 간 피처 일관성을 관리해보신 분, nDCG, MRR, Recall 등 랭킹 평가 지표를 설계하고 실험 결과를 해석해보신 분, A/B 테스트 설계와 통계적 해석 경험이 있으신 분, SQL 및 Spark 등 대용량 데이터 처리 도구 활용 능력이 있으신 분, AWS 등 퍼블릭 클라우드 환경에 익숙, 증권, 금융 도메인에서 추천·랭킹 시스템을 다뤄보신 분, 그래프 기반 추천(GraphSAGE, PinSAGE 등) 또는 시퀀스 기반 추천 모델 경…, 임베딩·벡터 검색 기반 후보 생성 파이프라인을 구축해보신 분, 지식그래프 또는 온톨로지의 관계 정보를 모델 피처로 활용해보신 분, MLflow, Feature Store, Databricks 등 ML 플랫폼 운영 경험이…, 콜드스타트, 포지션 바이어스, 인기도 편향 등 랭킹 편향을 보정해보신 분, 모델 롤백·shadow 배포·Degraded Mode 등 안전 배포 패턴을 운영해보신 분, 실시간 추론 서빙(Triton, TorchServe, BentoML 등) 경험이 있으신 분, AI 코딩 에이전트(Claude Code, Codex, Cursor 등)를 활용한 Age…, AI Harness(MCP 서버, 커스텀 스킬, 훅 등)를 설계·구성하여 개발 생산성을… |
| 근무지 | 서울 강남구 | 서울특별시 영등포구 국제금융로 10 | 서울 구로구 | 서울특별시 영등포구 국제금융로 10 |
| 근무형태 | 미기재 | 오피스 | 오피스 | 오피스 |
| 고용형태 | 정규직 | 정규직 | 정규직 | 정규직 |
| 마감 | 2026.08.17 | 상시채용 | 상시채용 | 상시채용 |
| 보상 | 미기재 | 미기재 | 미기재 | 미기재 |
| 전형 |
일정 서류전형 > 1차 면접 > 2차 면접 > 최종합격 | 미기재 | 미기재 | 미기재 |
| 바로가기 |