Machine Learning Engineer (Search) (경력)

[카카오] Machine Learning Engineer (Search) (경력)

◆ 업무내용

- Semantic Search 기술 설계 및 개발 (RAG, Embedding, Reranker)

- 쇼핑, 로컬 등 버티컬 서비스에 특화된 전용 검색 모델 및 랭킹 알고리즘 개발

- 실시간 검색을 위한 모델 경량화 (Quantization, Distillation)

- 실시간 대규모 트래픽 처리를 위한 Inference Optimization 및 서빙 파이프라인 구축

- 신뢰성 있는 AI 검색 서비스를 위한 성능 평가 방법론 연구 및 개발

- 검색 품질 향상을 위한 데이터 정제 기술 연구 및 개발

- 대용량 검색 데이터(쿼리, 문서, 사용자 로그) 분석

- 온/오프라인 실험 설계 및 A/B 테스트를 통한 검색 시스템의 점진적 개선과 서비스 적용

- 최신 정보 검색(IR) 및 자연어 처리(NLP) 관련 논문 리서치와 핵심 기술 내재화

◆ 지원자격

- 검색 및 ML 경력 3년 이상 혹은 그에 준하는 역량을 보유하신 분

- Python에 능숙하고, PyTorch/TensorFlow 등 딥러닝 프레임워크 사용 경험이 있으신 분

- ML/LLM 모델의 학습부터 서비스 배포(Serving)까지 End-to-End 경험이 있으신 분

- 라이브러리나 툴을 단순히 사용하는 것을 넘어, 기술적 의사결정의 이유와 동작 원리 파악에 관심이 있으신 분

- 새로운 기술이나 낯선 프레임워크도 두려움 없이 습득하고, 유연하게 대처하는 자세를 가지신 분

- 논리적인 커뮤니케이션으로 동료를 설득하고, 팀과 함께 문제를 해결하는 것을 즐기시는 분

◆ 우대사항

- Vector Search (Dense Retrieval, Late-interaction, Ranking) 관련 모델 연구/개발 경험이 있으신 분

- 언어 모델의 Post-Training, Inference 최적화, 또는 경량화 관련 실무 경험이 있으신 분

- 검색 엔진(OpenSearch/Elasticsearch 등) 이나 Vector DB 를 튜닝 및 최적화한 경험이 있으신 분

- 대규모 분산 처리 시스템(Spark, Hadoop, Kafka) 기반의 데이터 파이프라인 구축 경험이 있으신 분

- Kubernetes, Docker 등 컨테이너 기반의 MLOps 인프라 환경에 익숙하신 분

- AI 관련 top-tier 학회(NeurIPS, ICML, ICLR, AAAI, EMNLP, ACL 등) 1저자 논문 게재 경험이 있으신 분