Principal Machine Learning Engineer

HubSpot 전사 제품팀이 활용할 수 있는 ML/AI foundations 구축, CRM 플랫폼의 고객·회사·활동·워크플로우 데이터를 AI가 이해할 수 있도록 AI Context 시스템 설계 및 개발, 모델 개발/평가/프로덕션화/실험/모니터링/피드백 루프 운영, 여러 팀과 협업해 기술 방향성과 아키텍처 리딩, 복잡한 데이터 처리·feature generation·context retrieval·model training·inference 시스템 설계, 성능뿐 아니라 privacy/bias/security/reliability/cost/maintainability/data governance 관점까지 반영한 의사결정, 엔지니어 멘토링 및 기술 기준 상향.

필수: 대규모 조직에서 고가치·고임팩트 크로스팀/크로스프로덕트 프로젝트를 지속적으로 수행한 경험, 모호한 문제를 해결해 고객경험/제품전략/비즈니스 성과에 큰 영향을 만든 경험, 기술 설계·모델 개발·프로덕션 시스템·코드 작업을 직접 수행하는 hands-on 역량, 여러 팀과 협업하며 기술 방향성과 아키텍처를 제시할 수 있는 역량, 후배 엔지니어 멘토링/코칭 경험, ML 사용 여부를 ML/LLM/retrieval/rules/platform/product 변화 관점에서 실용적으로 판단하는 능력, deep learning/optimization/regression/transformers/LLM/transfer learning/retrieval/ranking/recommendations/classification/NLP/personalization에 대한 전문성, scikit-learn/PyTorch/TensorFlow 및 현대적 모델 서빙·평가 시스템 경험, privacy/bias/security/reliability/cost/maintainability/data governance를 고려한 판단 능력, messy/incomplete/heterogeneous 데이터를 AI context로 전환한 경험. 우대/특이사항: applied and predictive AI, semantic retrieval, embeddings, entity understanding, experimentation 관련 깊은 이해.