공고 비교
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| 비교 항목 | 넥스트증권 ML엔지니어(NLP·LLM) 제외 바꾸기 | 티빙 (TVING) 머신러닝 엔지니어(ML Engineer) 경력채용 제외 바꾸기 | 네이버웹툰 Applied AI Backend Engineer (경력) 제외 바꾸기 | 버킷플레이스 (오늘의집) Senior Machine Learning Engineer, Search 제외 바꾸기 |
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| 경력 | 4년 이상 | 3년 이상 | 5년 이상 | 6년 이상 |
| 기술 | 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, 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 | AI, Data, Software Engineering, Machine Learning, LLM, Infra, Python, PyTorch, TensorFlow, Backend, Java, Kotlin, - LLM/GenAI 서비스 경험: LLM 기반 챗봇, Agent, 혹은 이미지/비디오 생성 AI 서비스를 실제 프로덕트로 출시해 본, 경험이 있으신 분, - 로컬 모델 서빙 경험: vLLM, TensorRT, Triton Inference Server 등 로컬 모델 최적화 및 서빙 프레임워크 사용 경험이 있으신 분, - 프레임워크 활용 능력: PyTorch, TensorFlow 등 주요 ML 프레임워크에 대한 기본 지식 및 사용 경험이 있으신 분, - 인프라 숙련도: Docker, Kubernetes 기반의 컨테이너 환경 운영 및 MLOps(Kubeflow, MLflow 등) 경험이 있으신 분, - 최신 트렌드 민감도: 최신 AI 논문이나 오픈소스 기술을 빠르게 습득하고 서비스에 적용하는 것을 즐기시는 분 | Machine Learning, AI, LLM, RAG, 6년 이상의 ML/AI 실무 경험(또는 이에 준하는 역량)이, 대규모 검색 또는 추천 시스템에서 랭킹 문제를 정의하고 개선한 경험 이, 검색 서비스 로그 기반의 데이터 분석 및 피처 설계 경험 이, Offline metric과 Online A/B Test 간의 차이를 이해하고 해석할 수…, ML/AI 모델의 설계부터 서빙, 운영까지 전체 라이프사이클을 주도한 경험(E2E) 이, 제품 내 실험 결과를 기반으로 AI 기능을 실제로 확산·정착시킨 경험 이, AI 모델을 실제 서비스 기능으로 도입하고 확산시킨 주도 경험 이, 기획부터 배포까지 End-to-End로 기능을 완성하고 운영까지 책임진 경험이, 자신의 주 전문 영역을 넘어 필요한 기술 스택을 학습하고 활용할 수 있는 분(예: BE/…, 추천, 검색, 콘텐츠, 커머스 등 도메인 중 하나 이상의 실무 경험 이, Query understanding, Semantic search, RAG, 벡터 검색,…, LLM 또는 멀티모달 모델을 검색 또는 탐색 경험 개선에 적용한 사례가, 사용자 모델링, 개인화, 행동 기반 예측 모델 설계 경험 이, 비정형 데이터를 활용한 딥러닝 모델 실험 경험(예: 이미지, 텍스트 등) 이, AI 기능을 팀에 설명하거나, 설계/문서화하여 공유한 경험 이, 오늘의집 서비스와 유저 문제에 대한 관심 또는 개선 아이디어가 |
| 근무지 | 서울특별시 영등포구 국제금융로 10 | 서울 강남구 | 경기 성남시 분당구 | 대한민국 서울특별시 서초구 서초대로74길 4 |
| 근무형태 | 오피스 | 미기재 | 미기재 | 오피스 |
| 고용형태 | 정규직 | 정규직 | 정규직 | 정규직 |
| 마감 | 상시채용 | 2026.08.17 | 2026.08.23 | 상시채용 |
| 보상 | 미기재 | 미기재 | 미기재 | 미기재 |
| 전형 | 미기재 |
일정 서류전형 > 1차 면접 > 2차 면접 > 최종합격 |
일정
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