Senior ML Engineer, Ads & Recommendation

포지션 소개

오늘의집은 삶의 가장 중요한 변화의 순간마다 처음부터 끝까지 책임지는 ‘라이프 이벤트 통합 솔루션‘으로서 콘텐츠 및 커뮤니티, 커머스, 홈서비스 영역(시공 중개, 부분 직시공, 설치, 이사, 청소) 등 다양한 서비스를 제공해 전 세계 어디서나 쉽고 편하게 집의 변화를 돕습니다.

오늘의집의 Engineer 조직은 사람들의 삶 속 Life Event를 연결하는 플랫폼을 만들어가며, AI Native 조직으로 빠르게 전환하고 있습니다. 이 여정의 중심에는 검색과 추천, 광고가 결합된 머신러닝 시스템이 있습니다. 우리는 추천과 광고를 분리된 문제로 보지 않고, 사용자 경험과 비즈니스 성과를 동시에 최적화해야 하는 하나의 문제 공간으로 다룹니다.

ML Engineer는 실제 서비스에 사용되는 추천·랭킹·광고 모델의 개발과 실험 과정에 참여하며, 데이터 분석부터 실험 설계, 서비스 적용까지 머신러닝이 제품이 되는 전 과정을 수행합니다. 오늘의집의 대규모 사용자·콘텐츠·광고 데이터를 기반으로, 추천·랭킹·광고 시스템의 방향성과 기준, 그리고 이를 통한 비즈니스 임팩트를 함께 만들어냅니다. 

Discovery 팀은 제품, 사용자, 비즈니스 맥락을 깊이 이해하고, ML이 사용자 경험과 수익 모델을 동시에 어떻게 진화시킬 수 있을지를 함께 고민하고 실현하는 팀입니다. 우리는 명확한 문제 정의와 빠른 실험을 통해 ML이 사용자 경험과 수익 구조에 어떤 영향을 주는지 직접 확인할 수 있는 환경을 제공합니다.

👩💻 오늘의집은 AI Native 조직으로 변화하고 있습니다. AI를 기술이 아닌, 사용자에게 닿는 경험으로 만들고 싶다면 오늘의집이 당신의 Playground입니다.

No.1 Lifestyle Tech Company 오늘의집에서 세상에 더 큰 가치를 전하기 위해 도전과 혁신을 이어갈 Senior Machine Learning Engineer, Ads & Recommendation을 기다립니다.

👉 2026년 오늘의집이 만드는 새로운 변화

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👉 시니어 엔지니어가 말하는 ‘오늘의집에서 도전하는 이유’

주요업무

• 추천/광고 도메인 전반에서 풀어야 할 문제 정의 및 ML 문제로의 구조화
• 콘텐츠·상품 추천 및 랭킹과 함께 광고 추천/랭킹/타게팅 모델의 방향성과 기준 설계
• CTR, CVR, GMV, ROAS, LTV 등 단기·중장기 지표 간 트레이드오프를 고려한 모델 및 실험 전략 설계
• 로그 기반 데이터 분석, 피처 설계, 실험 설계(A/B Test) 전반 주도 및 실험 결과의 다음 의사결정 연결
• 모델 성능 자체보다 제품 기능 단위에서의 사용자 경험·광고 품질 개선 책임
• Product, Biz, Ads, Data 팀과 협업하며 추천/광고 시스템의 우선순위, 실험 범위, 성공 기준 합의
• RAG, Agent 등 LLM 기반 구조를 추천·광고 문제에 적용할 수 있는 현실적인 시나리오 정의 및 실험 리드

자격요건

• 머신러닝/AI 관련 전공 또는 이에 준하는 전문 지식을 보유한 분
• 6년 이상의 추천 시스템, 검색, 광고 추천/랭킹 등 Recommendation 또는 Ads 도메인 중 하나 이상의 실무 경험이 있는 분
• Python 및 주요 ML 프레임워크(TensorFlow, PyTorch 등)를 활용한 모델링 및 실험 경험이 있는 분
• 추천 또는 광고 영역에서 A/B 테스트 기반의 문제 정의, 성과 검증 및 개선 경험이 있는 분
• 다양한 Stakeholder와 협업하며 비즈니스 문제(UX/수익)를 ML 기반 기능으로 전환한 경험이 있는 분
• AI 모델을 실제 제품 기능(추천/광고)으로 도입하거나, 도입 가능성을 실질적으로 검토·실험한 경험이 있는 분
• 최신 ML/AI 논문을 이해하고, 현실적인 서비스·비즈니스 제약 속에서 적용해본 경험이 있는 분

우대사항

• LLM, 벡터 검색, 멀티모달 등 최신 AI 아키텍처를 추천 또는 광고 도메인에 적용한 경험이 있는 분
• CTR/CVR 예측, 사용자·광고주 타게팅, 광고 품질 점수 등 광고 성과 예측 모델 설계 경험이 있는 분
• Ads Recommendation, Ads Ranking, Bidding, Budget Optimization 등 광고 시스템 관련 경험이 있는 분
• 사용자 행동 기반 예측 모델, 개인화 전략, 추천·광고 공통의 사용자 모델링 설계 경험이 있는 분
• 이미지, 텍스트 등 비정형 데이터를 활용한 딥러닝 모델 개발 및 실험 경험이 있는 분
• 복잡한 모델/기능을 내부 팀에 효과적으로 설명하고 설계·문서화하여 공유한 경험이 있는 분
• 오늘의집 서비스, 추천/광고 노출 경험에 관심이 많고 실제 문제 개선 아이디어를 고민해본 경험이 있는 분

지원 및 진행 절차

• 지원서류 : 자유양식의 이력서(필수), 포트폴리오 및 커버레터(선택) / PDF 형식 권장
• 연봉, 신체 정보, 가족 사항 및 주민번호 등의 민감한 개인정보는 제외 부탁드립니다.
• 진행절차 : 서류전형 > 코딩테스트 > 직무 인터뷰 > 조직문화 인터뷰 및 레퍼런스 체크 > 처우협의 > 최종합격
• 직무 인터뷰는 지원자의 이력 및 경력 사항에 따라 1~2일에 걸쳐 진행됩니다.
• 지원자의 이력 및 경력 사항에 따라 일부 과정이 생략되거나 추가될 수 있습니다.
• 자세한 인터뷰 프로세스는 인터뷰 진행 시점에 개별 안내드릴 예정입니다.
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참고사항

• 문의사항 : recruit@bucketplace.net
• 해당 공고는 수시 채용으로, 채용 완료 시 조기 마감될 수 있습니다.
• 입사지원 서류에서 허위기재 사실이 발견될 경우, 입사가 취소될 수 있습니다.
• 입사 후 3개월의 수습기간 내 온보딩을 위한 프로그램(Move in Program)을 진행합니다.
• 국가유공자 및 장애인 등 취업보호대상자는 관계 법령에 의거하여 우대합니다.
• 개인정보 처리방침

보상제도

• 인재에 대한 아낌없는 보상

- 최고의 인재에게 최고의 보상

- 고기여자 대상의 스톡옵션 부여

- 성과에 따른 전사 인센티브 지급