Senior ML Research Engineer, Marengo

• 멀티모달 임베딩 모델 품질 향상을 위한 실험 설계 및 실행(모델 아키텍처, 학습 방법론, 데이터 구성, 평가) • 콘트라스티브·표현학습용 대규모 분산 학습 파이프라인 구축·최적화(멀티노드·멀티GPU) • 대규모 데이터 큐레이션, 필터링, 중복제거, 품질 평가 파이프라인 개발 및 개선 • 설계 선택의 영향을 체계적으로 평가하는 ablation study 수행 및 결과 공유 • 임베딩 모델 품질을 엄격히 측정하는 평가 프레임워크 및 벤치마크 구현 • 서빙/검색 팀과 협업하여 모델 개선이 end-to-end 검색 성능 향상으로 이어지도록 보장

• 업계 경력 4–7년(컴퓨터 비전, NLP 또는 멀티모달 학습 관련) • Python 및 PyTorch 숙련, 분산 모델 학습 경험 • Contrastive learning, representation learning, embedding 모델 경험(제품 탑재, 논문, OSS 기여 등) • 연구 아이디어를 실험 설계·재현·프로덕션 배포까지 주도한 경험 • 대규모 데이터 큐레이션·필터링·품질 평가 경험 우대 • 템포럴 비디오 이해(분할, 경계감지, temporal grounding) 경험 우대 • 학습 인프라 최적화(mixed precision, gradient checkpointing, 통신 백엔드) 경험 우대 • 실험 추적·재현성 도구 친숙 및 페타바이트 규모 데이터 처리 경험 우대 • 효과적 커뮤니케이션 능력 • 석사(또는 동등 경력) 보유자 선호