広告レコメンドエンジンの機械学習モデルを設計し、大規模なリアルタイムサービングシステムを高度化する業務を担当します。大規模なAIモデルを実際のサービスに適用し、指標で成果を証明して運用まで責任を持った経験が必須です。PyTorchおよび分散処理環境での実務能力が必要であり、チームを率いることができるチームリーダー級の人材を優遇します。毎週木曜日はリモートワークが可能で、フレックスタイム制により柔軟な勤務が可能です。
회사의 핵심인 광고, 추천엔진의 머신러닝 모델을 훈련하고, 실험하고 서빙합니다.
데이블 AI팀은 회사의 심장인 광고 추천 엔진을 만듭니다. 그 엔진을 다음 세대로 끌어올리며 팀을 이끌 시니어 엔지니어를 찾습니다.
머신러닝을 어디서 할지 고를 때 가장 정확한 질문은 하나입니다. "그 회사는 ML로 돈을 버는가, 딴 걸로 버는가?" 흔히 광고를 좁은 분야로 여기지만, 사실은 정반대입니다. 구글도 메타도, 세계 최대 빅테크들의 수익 근간은 결국 전부 광고 엔진이고, 그 엔진의 심장이 머신러닝입니다. 심지어 이 모든 변화를 일으킨 OpenAI마저 광고를 검토할 만큼, 광고는 지금도 앞으로도 흔들리지 않을 도메인입니다. 광고 ML은 변방의 틈새가 아니라 이 산업에서 가장 크고 굳건한 축입니다. 데이블은 바로 그 엔진을 만드는 회사 — ML이 보조가 아니라 사업의 본질인 곳입니다. 하루 수억 건의 광고 요청마다 "이 사람이 이 광고를 좋아할까, 클릭할까, 살까"를 0.x초 안에 예측하고, 그 계산은 하루 백억 건을 넘습니다. 클릭 하나가 곧 매출이라, 예측 하나하나가 그대로 수익이 됩니다.
그래서 이 일은 리서치와 엔지니어링 양쪽에서 끝을 봅니다. 여기서 예측 정확도를 끌어올리는 일은 '소수점 짜내기'가 아닙니다. 그 0.001이 곧바로 매출로 환산되는, ML의 임팩트가 돈이라는 단위로 직접 측정되는 드문 환경입니다. 최신 논문을 구현하며 전통적인 멀티태스크 예측을 넘어 생성형 추천·LLM 기반 예측 같은 최신 패러다임까지 실험하고, 기존 모델을 이기는 '자체 캐글'을 매일 돌립니다. 동시에 1초 수십만 건을 0.x초 안에 받아내는 실시간 시스템을 떠받치고, 입찰에선 정가를 다 주는 대신 딱 이길 만큼만 베팅해 같은 예산으로 더 많이 이깁니다. 또 모델과 데이터가 시간이 지나며 현실과 어긋나는 드리프트(drift)를 빠르게 잡아내, 예측이 계속 현실과 맞물리도록 지켜냅니다. 여기서 쌓는 대규모 저지연 서빙·실시간 입찰·모델 품질 관리 역량은 데이블 안에서만 통하는 것이 아니라, 어디로 가든 통하는 시스템 ML의 정점입니다.
데이블은 AI를 만드는 데 그치지 않고, AI로 일하는 방식 자체를 바꾸는 회사입니다. ML 실험을 사람이 일일이 돌리는 대신, 코드를 고치고 학습시키고 평가해 좋아지면 남기고 아니면 되돌리는 과정을 자동 반복하는 오토리서치(AutoResearch)를 모델 최적화에 쓰고 있습니다. 사내 데이터 분석과 코딩도 자체 AI 에이전트로 자동화해 나가고 있고요. AI AX(AI 기반 일하기 전환)를 말로만 하는 게 아니라 팀의 일상으로 만들어 가는 중입니다.
광고 ML은 엔지니어 개인의 커리어에도 단단한 선택입니다. AI가 세부 구현을 빠르게 대체하는 시대에 끝까지 가치를 갖는 건, 코드를 생산하는 속도가 아니라 AI가 쏟아낸 결과를 검증하고 판단하고 책임지는 힘입니다. 큰 그림을 설계하고 비즈니스를 기술의 언어로 번역하는 — 그런 전문성은 명확히 자기 것으로 지킬 수 있습니다. 게다가 이 일을 잘하려면 LLM을 적극 부려 써야 하기에, 시대의 최첨단을 비켜선 게 아니라 그 한복판에서 함께 달립니다. 한국에선 광고 엔지니어가 늘 부족해 수요가 마르지 않는 분야이기도 하고요.
이번에 찾는 분은 시니어 엔지니어입니다. 특히 다른 멤버를 이끌 수 있는 팀장급을 더 선호합니다. 우리 고유 스택을 미리 알 필요는 없습니다 — 큰 규모의 AI/ML을 성과가 날 때까지 끝까지 끌어본 경험이 있다면, 나머지는 들어와서 배우면 됩니다.
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[기업문화]
서류전형 - 화상면접 - 1차면접 - 2차면접 - 최종합격 - 처우협의 & 입사일 조정
