Software Engineer, Monetization ML Infrastructure

ML infrastructure 설계 및 구축, 광고/수익화 시스템용 대규모 데이터 파이프라인 개발, 모델 학습 플랫폼 구축, 실험 환경에서 프로덕션으로의 모델 배포 시스템 개발, real-time inference 및 serving 인프라 구축, A/B testing·holdout·모델 비교·ramping·measurement 프레임워크 설계, training efficiency·inference latency·throughput·reliability·cost effectiveness 최적화, ML engineers·product engineers·data scientists·monetization team과 협업.

필수: 7+ years of professional software engineering experience, large-scale distributed systems 또는 machine learning infrastructure 구축 경험, machine learning workflows를 지원하는 플랫폼 구축 경험(data processing, feature engineering, model training, deployment, serving), high-volume data pipelines 및 large-scale online systems 경험, reliable low-latency systems 설계 경험, strong operational and observability practices, ML lifecycle 전반(data~training~deployment~experimentation~monitoring) 경험, production 환경에서 scalability/efficiency/reliability 개선 경험. 우대/맥락: advertising 및 monetization systems 관련 이해, privacy/security/performance 요구가 강한 시스템 경험.