◆ 직원 유형
정규직

◆ 영입인원
0 명

◆ 조직소개

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.

실시간 개인화 추천 시스템이 잘 동작하기 위해서는 이용자의 장기적∙단기적 관심사를 모두 고려해야 합니다. 개인화 랭킹 알고리즘을 제대로 학습하기 위해서는 이용자가 특정 콘텐츠에 반응한 시점의 맥락 정보를 학습 데이터로 활용할 수 있어야 합니다.
또한 새로 생성되는 콘텐츠의 텍스트∙이미지 분석 정보와, 실시간으로 콘텐츠가 수정∙삭제되는 정보가 추천 시스템에 빠르게 반영될 수 있어야 합니다.
이러한 데이터 관련 문제들을 지속적으로 고민하여 최선의 대안을 찾고 시스템을 지속적으로 발전시켜 나가고 있습니다.

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

◆ 업무내용

• 사용자 관심사 모델링을 위한 배치 및 스트리밍 데이터 파이프라인 개발
• 실시간 개인화 추천 모델 학습 및 서빙을 위한 피쳐 스토어(Feature Store) 개발
• 추천 시스템 개발에 필요한 다양한 데이터 애플리케이션 개발 (추천 풀 관리 파이프라인, 추천 품질을 확인할 수 있는 지표 페이지 등)

◆ 지원자격

• 데이터 엔지니어링 또는 유관 분야(데이터 플랫폼, 백엔드, MLOps 등) 경력을 3년 이상 보유한 분
• 데이터 파이프라인 또는 ETL∙ELT 설계 및 운영 경험이 있는 분
• Docker, Kubernetes 등 컨테이너 기반 환경에서의 배포∙운영 경험이 있는 분
• 원활한 커뮤니케이션이 가능한 분

◆ 우대사항

• 추천 시스템·검색·랭킹 등 ML 기반 서비스 데이터 파이프라인 구축 경험이 있는 분
• 추천 시스템 피쳐 스토어 구축 및 운영 경험이 있는 분
• 데이터 및 ML 워크플로우 오케스트레이션 도구(Airflow, Kubeflow 등) 설계 및 운영 경험이 있는 분
• Kafka, RabbitMQ 등 스트리밍 데이터 처리 경험이 있는 분
• Hadoop Ecosystem(Spark, Hive 등) 기반 대규모 데이터 처리 경험이 있는 분
• SQL(MySQL, PostgreSQL), MongoDB, Redis 등 다양한 데이터베이스 활용 경험이 있는 분

◆ 지원프로세스

서류전형 > 코딩테스트 > 과제 전형 > 1차 인터뷰 > 2차 인터뷰 > 처우 협의 > 최종 합격 및 입사
※ 영입 진행 상황에 따라 전형이 추가될 수 있습니다.

◆ 근로제도
• 완전선택근무제
해당 포지션은 월 총 근무시간 범위 내에서 크루 스스로 하루의 업무 시작 및 종료 시간을 설정하여 자율적으로 몰입하여 근무할 수 있는 <완전선택근무제>를 적용받습니다.
• 월 1일 리커버리데이
매월 마지막 주 금요일은 크루의 휴식과 충전을 위한 <리커버리데이>로 운영됩니다.
• 주 1일 원격근무
업무와 협업의 효율성을 우선으로 하여, 리커버리데이가 없는 주에는 <주 1일 원격근무>가 가능합니다.