supercent
ML
AI·머신러닝인프라·DevOps개발데이터
AI 요약
슈퍼센트의 Ad Technology 팀에서 수천만 유저의 게임 행동 데이터와 실시간 광고 시그널을 활용한 programmatic advertising 엔진의 전체 ML 시스템(Feature 파이프라인, Bid Optimization, 실시간 서빙 등)을 설계·구현·운영할 시니어 ML 시스템 엔지니어를 채용. 하루 3억 건의 광고 입찰 요청을 15ms 이내에 처리하는 실시간 ML 서빙과 MLOps 전 사이클 설계·운영 역량을 중시합니다.
주요 업무
Bid Optimization 알고리즘 및 예측 모델 전체 아키텍처 설계와 기술 방향 주도; 하루 3억 건, 15ms 이내의 실시간 ML 서빙 시스템 설계·구현 및 성능 병목 진단·개선; Feature Store·MLOps 플랫폼 등 전사 표준 아키텍처 수립; A/B 테스트 및 인과추론(Causal Inference)을 통한 모델 개선의 KPI 정량적 검증; 소프트웨어 엔지니어 대상 기술 리더십 및 멘토링; 최신 ML 연구·논문 분석 및 기술 로드맵 반영.
자격 요건
ML 시스템 설계·구현 및 프로덕션 운영 관련 7년 이상 경험; 대규모 트래픽 환경에서 ML 모델 설계 및 서빙 경험; ML 프레임워크 심화 활용 및 프로덕션 서빙 시스템 구현 역량; 실시간 스트리밍과 배치 파이프라인 설계 경험; MLOps 전체 사이클(Feature Store → 학습 → 배포 → 재학습 → 드리프트 감지) 설계·운영 경험; 해외여행 결격 사유 없음. (우대) AdTech Bid Optimization/RTB 구축 경험, 대규모 랭킹·추천 시스템 운영 경험, 고성능 ML 추론 시스템 구현 경험, 학회 논문 발표 경험.
기술 스택
MLOps(Feature Store, 배포·재학습·드리프트 감지)Real-time ML Serving(저지연 추론 시스템)Streaming 파이프라인(예: Kafka/Flink 등)Batch 파이프라인ML 프레임워크(예: TensorFlow, PyTorch)A/B Testing 및 Causal InferenceBid Optimization / RTB 도메인 기술대규모 랭킹·추천 시스템 설계성능 최적화(저지연·고처리량 시스템)