추천 시스템팀을 소개해요
추천 시스템팀은 개인화, 머신러닝을 활용해서 당근의 홈 피드, 상세 페이지 등에 노출되는 컨텐츠의 추천을 담당하고 있어요. 적절하고 흥미로운 컨텐츠 추천을 통해 당근 사용자들의 만족을 끌어올리고 동네 주민들의 연결을 강화하여 따뜻한 지역 사회를 만드는 것에 기여하는 것이 미션이에요. 항상 사용자의 관점에서 생각하고 사용자 만족을 위해서 다양한 방법과 기술들을 연구하고 적용해 나가고 있어요.
이런 일을 해요
- 당근 추천의 고도화에 가속을 더해주며 동시에 기술 부채도 최소화 할 수 있는 추천 시스템의 설계와 구현에 기여해요
- 고가용성과 고확장성을 보유한 머신러닝 시스템, 서버를 구축해 신속한 추천의 고도화를 촉진해요
- 머신러닝 모델 학습을 위한 대용량 데이터 파이프라인을 구축해요
이런 분을 찾고 있어요
- 대용량, 고가용성 추천 시스템 구축에 경험이 있고 일반적인 시스템 설계에도 능하신 분
- 효율적인 코드 아키텍쳐를 구상하고 가독성 뛰어난 코드 작성에 능하신 분
- 머신러닝, 딥러닝에 기본적이고 실용적인 이해도가 있으신 분
이런 분이면 더 좋아요!
- 데이터 드리븐 환경에서 머신러닝을 통해 사용자 서비스에 실질적인 임팩트를 만들어 보신 분
- 다양한 대용량 데이터베이스에 대한 이해도와 활용 경험이 있으신 분
- 추천 관련 프로젝트나 팀을 리드해본 경험이 있으신 분
- BigQuery, Cloud Dataflow, Kubeflow, TFX, TF Serving에 경험이 있으신 분
- 메시지 큐를 이용하는 비동기 작업에 경험이 있으신 분
- Go 언어를 이용하여 개발해 보신 분
참고해 주세요
- 이 포지션은 산업기능요원 (보충역 편입, 보충역 전직, 현역 전직) 채용이 가능해요
- 화상 면접에서 라이브 코딩 테스트와 백엔드 개발 관련 기초 질문, 직무 면접에서 시스템 설계 테스트가 진행될 예정이에요. 면접 전 원활한 테스트를 위한 PC 환경 조성을 부탁드리며, 지원자분께 편하고 익숙한 장비를 사용하시길 권장드려요
이렇게 합류해요
1. 서류 전형 → 2. 화상 인터뷰 → 3. 직무 인터뷰 → 4. 컬쳐핏 인터뷰 및 레퍼런스 체크 → 5. 처우협의 → 6. 최종 합격 및 입사