Principal Applied Scientist – Core Recommendation Ranking team

- 딥러닝, LLM 및 고급 추천 기술을 활용한 랭킹, 리랭킹 및 검색 모델 설계 및 구현 - 대규모 콘텐츠 추천 시나리오(생성형 추천, 에이전트 피드 등)를 위한 차세대 시스템 아키텍처 설계 - 피처 엔지니어링, 모델 학습, 평가 및 온라인 추론을 포함한 강력하고 효율적인 ML/DL 모델 파이프라인 설계 주도 - 모델 아키텍처 혁신 주도 (딥러닝, LLM 강화 랭킹, 다중 작업 학습, 컨텍스츄얼 밴딧, 강화학습 등) - 엔지니어링, 제품 및 플랫폼 팀과의 협업을 통한 로드맵 정렬 및 새로운 기능 통합 - 주니어 과학자 및 엔지니어 멘토링을 통한 기술적 우수성 및 지식 공유 문화 조성

- 학사 학위 + 관련 분야 6년 이상 경력, 석사 학위 + 4년 이상 경력, 또는 박사 학위 + 3년 이상 경력 (통계학, 계량경제학, 컴퓨터 과학, 전기/컴퓨터 공학 등 관련 전공) - [우대사항] 석사 학위 + 9년 이상 경력 또는 박사 학위 + 6년 이상 경력 - 응용 과학, 딥러닝 또는 관련 분야 8년 이상의 경력 및 대규모 프로덕션 ML 시스템 제공 경험 - 추천 시스템, 랭킹 모델, 검색 관련성 또는 개인화 분야의 전문성 - LLM 기술 또는 추천 시스템 적용 경험 - PyTorch, TensorFlow 등 현대적인 ML 프레임워크 및 클라우드 스케일 인프라 숙련도 - LLM 기반 랭킹, 에이전트 AI 또는 생성형 AI의 추천/개인화 적용 경험 - 주요 ML/AI 학회(NeurIPS, ICML, KDD, WWW, RecSys 등) 논문 게재 이력 우대 - 대규모 ML 시스템, 분산 파이프라인 및 고처리량 온라인 서비스 설계 아키텍처 역량 - Spark 등 대규모 데이터 분석 도구 경험 및 비동기 프로그래밍, 알고리즘, 자료구조 지식