Machine Learning Engineer (Contents Understanding)

최첨단 ML 모델 연구·개선 및 제품 적용(문제 정의→목표설정→SotA 도출→실험→성과분석→전략수립), 모바일/웹 환경을 고려한 경량 모델 설계·최적화, 노이즈·불균형 데이터에서 라벨 품질 관리 및 액티브러닝/세미·자기지도학습 적용, 멀티태스크·멀티라벨 및 멀티모달 모델링, 도메인 적응 및 메타러닝 기법 연구, Fairness·Privacy 보장 학습법, 사용자 로그 기반 스트리밍 이상행위(스팸·가짜계정) 탐지·예측 모델 개발, LLM을 포함한 ML 프로덕션 프로세스 혁신 및 서비스 통합, 내부 딥러닝 클러스터(A100/H100 등)와 클라우드 데이터 파이프라인 활용

AI/ML 전반에 대한 이해 및 최소 한 분야에 대한 깊은 지식, AI 기술의 제품화에 대한 관심, 문제 해결 및 프로젝트 관리 역량, Python 기반 개발 역량 및 TensorFlow/PyTorch/CatBoost/JAX 등 오픈소스 프레임워크 사용 경험, 강한 오너십 및 협업·커뮤니케이션 능력, ML 시스템 소프트웨어 구조 이해, 데이터의 통계적 특성 분석 역량, A/B 테스트 기획 및 SQL 기반 데이터 분석 경험, 한국어 원활 소통. 우대: 주요 학회/저널 게재 또는 대회 수상, 서비스 통합 및 지표 개선 경험, PO/PM 경험, 영어 원활 소통, 인과관계 분석·다변량·Sequential Testing 이해