공고 비교

선택한 공고의 경력, 기술, 근무 조건과 전형을 같은 기준으로 정리했습니다. 지원 전에는 기업 원문에서 최신 내용을 다시 확인하세요.

4개의 채용공고 비교
비교 항목
넥스트증권 ML엔지니어(NLP·LLM)
제외 바꾸기
카카오뱅크 수신업무 도메인 개발자
제외 바꾸기
티빙 (TVING) 머신러닝 엔지니어(ML Engineer) 경력채용
제외 바꾸기
화이트큐브 (챌린저스) [챌린저스] ML Engineer
제외 바꾸기
경력4년 이상1~5년3년 이상5~10년
기술Machine 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…Java, SQL, 금융권 IT 개발 및 운영 경력이 1년 이상 5년 이하인, 유연한 사고와 커뮤니케이션 역량이 있는, 자기 주도적인 개발과 전체 프로세스를 고려한 설계 및 구현이 가능한, 책임감이 높으며, 배우고자 하는 열정이 가득한, 수신 도메인 개발/운영 경험, JAVA 8 + 대용량 SQL 활용에 능숙한, IT개발 업무, 기반 기술 및 트렌드에 대한 전반적인 지식과 경험, MDD 기반의 개발 경험Machine 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, RetentionMachine Learning, Python, MLOps, Recommendation Systems, Time Series, Data Pipeline, 데이터 사이언스 또는 머신러닝 관련 실무 경험 5년 이상을 보유한 분, 복잡하고 정의되지 않은 비즈니스 문제를 데이터와 모델로 구조화하는 데 익숙한 분, 시계열 또는 정형 데이터 기반 예측 모델링 경험을 보유한 분, Python 등 익숙한 언어와 도구를 활용해 실제 운영 가능한 ML 시스템을 구축해 본 분, 진짜 성공을 만들고자 하는 열망이 강한 분, 커머스/광고 도메인의 랭킹 및 추천 시스템에 대한 이해가 깊은 분, 실험 설계 및 인과 추론(Causal Inference) 경험이 있는 분, 캠페인 집행 효과 분석 또는 구매 전환 영향도 분석 경험을 보유한 분, 기술 그 자체의 개선보다, 기술을 통해 고객 중심의 비즈니스 문제를 해결해본 적이 있는 분, 화이트큐브 프로덕트가 일하는 방식, 기능 개발에 필요한 작업을 작은 단위로 나눠서 진행합니다., 이슈가 발생하는 상황에서도, 다같이 해결할 수 있는 동료들이 모여있습니다., (범인을 찾지 않고, 문제해결에 집중하는 동료들이 모여있어요.)
근무지서울특별시 영등포구 국제금융로 10경기 성남시 분당구서울 강남구서울 강남구
근무형태오피스오피스미기재오피스
고용형태정규직정규직정규직정규직
마감상시채용2026.08.142026.08.17상시채용
보상미기재미기재미기재매년 6월·12월 연봉 인상 · 사이닝 보너스 입사 3개월 후 축하금 200만원(세전)
전형미기재
  1. 서류전형
  2. 과제전형
  3. 1차 실무진 면접전형
  4. 2차 경영진 면접전형
  5. 연봉 및 처우 협의
  6. 최종 합격
  1. 서류전형
  2. 1차 면접
  3. 2차 면접
  4. 최종 합격
일정

서류전형 > 1차 면접 > 2차 면접 > 최종합격

  1. 서류 전형
  2. 온라인 컬처 인터뷰 (30분)
  3. 온라인 기술 인터뷰 (1시간)
  4. 오프라인 최종 인터뷰 (1시간)
  5. 처우 협의
바로가기