Machine Learning Engineer - Agentic Retrieval

대규모 retrieval 및 reasoning 시스템 설계·구현. vector search, keyword search, embedding/reranking 기반 hybrid search 및 structured query planning 개발. multi-step tool-using AI agent를 위한 RAG 파이프라인 설계·최적화. ranking, relevance modeling, evaluation framework 구축. 다양한 엔터프라이즈 데이터를 통합한 indexing pipeline 개발. entity extraction 및 NLP pipeline 구축. product/infrastructure/applied research 팀과 협업해 production-grade AI 기능 출시.

필수: Computer Science, Artificial Intelligence, Machine Learning, Distributed Systems 또는 관련 분야 석사 이상. 머신러닝/검색 인프라/정보검색/분산시스템 5년 이상 경력. 대규모 검색 또는 데이터 플랫폼을 프로덕션 환경에서 구축·운영한 경험. RAG 시스템 및 LLM 기반 애플리케이션의 프로덕션 구축 또는 통합 경험. Python, Go, Java, C#, C++ 중 하나 이상 숙련. inverted index, ranking, embeddings, hybrid retrieval 등 정보검색 기초 이해. scale, reliability, latency, cost trade-off를 고려한 system design 역량. 우대: 명시된 별도 우대사항은 없음.