추천 시스템 연구/개발

포지션 소개

우리 조직은 개인화 추천 기술을 통해 서비스 성장에 기여하는 일을 하고 있습니다.

들어왔을 때 볼거리가 많고 다음 날에도 다시 찾고 싶은 서비스를 만들기 위해, 추천 시스템 측면에서 어떻게 기여할 수 있을지 고민하고 도전하고 있습니다.

개인화 추천을 통해 서비스 성장을 견인할 수 있는 정량적인 목표를 설정하고, 그 목표를 효과적으로 달성할 수 있는 추천 시스템을 개발합니다. 추천 기술 적용 이후에는 지속적인 AB 테스트를 통해 품질을 개선합니다. 문제 해결에 적합한 개인화 추천 알고리즘을 탐구하고, 그 알고리즘이 대규모 트래픽에서 안정적으로 돌아갈 수 있도록 개발합니다. 자신이 생각하는 솔루션이 효과적으로 문제를 해결할 수 있을거라 생각한 이유에 대해 동료들과 토의합니다. 문제 해결 과정 전반에서 데이터 분석을 통한 가설 수립 및 검증을 진행합니다.

현재 카카오의 여러 서비스에 추천 기술을 제공하고 있으며, 최근에는 카카오톡 오픈채팅 스레드 추천과 픽코마 만화∙웹툰 추천 관련 문제 해결에 집중하고 있습니다.

자세한 조직 소개 내용은 아래 페이지에서 확인하실 수 있습니다.
https://github.com/kakao/recoteam

주요 업무

• 텍스트/이미지/영상 등의 다양한 컨텐츠와 사용자 활동 정보를 활용한 추천 시스템 알고리즘 개발 및 분석
• 대용량 데이터를 처리할 수 있는 알고리즘 개발
• 서비스에서 마주하는 다양한 문제에 대한 해결책과 솔루션 제공
• 최신 추천 시스템 연구 분석 및 서비스 적용 가능성 실험

자격 요건

• 추천 시스템, Machine Learning 분야 연구 및 개발 경력이 3년 이상인 분
• 추천 시스템, Machine Learning 논문 구현 및 서비스화 할 수 있는 분
• Python, PyTorch 에 능숙한 분

◆ 우대사항

• C++, Rust, GPU 프로그래밍에 능숙한 분
• PyTorch, TensorFlow, implicit 등 머신러닝/추천 관련 오픈소스 Contributor
• 알고리즘/머신러닝/통계/수학 관련 석사 이상 학위를 보유한 분
• 원활한 커뮤니케이션 역량을 갖춘 분

근무 제도

참고 메모

<p>우리 조직에 합류하시면 데이터 파이프라인 구성부터 추천 알고리즘 연구개발, 데이터 분석, 실시간 대용량 API까지 대규모 추천시스템 구축에 필요한 모든 과정을 경험하실 수 있습니다. 서비스 특성에 맞는 추천 기술을 고도화하고, 대용량 데이터를 안정적이고 빠르게 다루는 데 관심 있는 분을 찾고 있습니다. 저희와 함께 도전적인 문제를 해결하며 함께 성장하길 원하는 여러분의 지원을 기다립니다.</p><br/>