kakaostyle
데이터 사이언티스트 (추천 시스템)
정규직(풀타임)대면근무AI·머신러닝데이터
AI 요약
카카오스타일(지그재그) 데이터 사이언스팀에서 개인화 추천 시스템을 설계·개발·운영할 데이터 사이언스/추천 시스템 엔지니어 채용. 대규모 행동 데이터 기반으로 Retrieval·Ranking·Reranking, 그래프·시퀀스·LLM 기반 추천 아키텍처를 설계하고 파이프라인(수집·전처리·모델링·서빙)을 구축·운영하며 오프라인 평가와 온라인 A/B 테스트로 성능을 검증·고도화하는 역할.
주요 업무
유저 행동 데이터 수집·분석 및 개인화 추천 모델 설계·개발; 대규모 데이터 환경에서 추천 파이프라인(수집·전처리·모델링·서빙) 구축·운영; 딥러닝 기반 Retrieval·Ranking·Reranking 및 그래프·시퀀스·LLM 기반 추천 아키텍처 설계·고도화; 오프라인 평가와 온라인 A/B 테스트를 통해 성능 검증 및 개선; 실시간성 향상을 위한 피드백 루프·온라인 러닝·피처 스토어 설계·최적화; 추천 결과의 다양성·공정성·신뢰성 확보 방안 연구·적용; PO·개발자·디자이너 등과 협업하여 서비스에 모델 통합 및 개선.
자격 요건
추천 시스템, 개인화, 랭킹 모델 등 ML 기반 서비스 개발 경험 3년 이상(또는 동급 역량); 모델 설계·학습·배포·운영 전과정 경험; Python 기반 데이터 분석 및 ML 파이프라인 구축 경험; PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, LightGBM 등 ML 프레임워크 사용에 익숙함; Airflow, Spark, Kafka, Redis, OpenSearch 등 데이터 처리/서빙 인프라 경험; A/B 테스트 또는 오프라인 평가 경험; 유저 경험과 비즈니스 임팩트를 고려한 사고; 협업 능력 및 주도적 실행력.
기술 스택
PythonPyTorchTensorFlowScikit-learnLightGBMAirflowSparkKafkaRedisOpenSearchLLM 기반 추천 아키텍처그래프/시퀀스 모델피처 스토어온라인 러닝A/B 테스트