올리브영 광고 플랫폼의 AI(ML) 엔지니어를 모집합니다. 5년 이상의 ML 모델링 및 서빙 경험과 클라우드 인프라(AWS/GCP) 운영 능력이 필수입니다. 광고 플랫폼 도메인 지식을 바탕으로 추천 모델 서빙 API 개발 및 RTB 비딩 최적화를 주도하게 됩니다. 대용량 트래픽 환경에서의 저지연 성능 최적화 역량을 갖춘 분을 찾습니다.
올리브영 광고플랫폼에서 활용할 추천 모델의 서빙 API 개발
AI 기반 시스템의 클라우드 인프라(AWS, GCP) 설계, 구축 및 운영
실시간 입찰(RTB) 예측 및 비딩 최적화(Bid Valuation/Shading) 알고리즘 설계
데이터 사이언티스트가 개발한 머신러닝/AI 모델의 서빙 파이프라인 개발 및 운영
MLOps 환경 구성 및 CI/CD 파이프라인 구축
5년 이상 ML 모델링 및 프로덕션 환경 서빙 경험이 있으신 분
AWS 또는 GCP 기반의 클라우드 인프라 설계, 셋업 및 운영 경험
Python 외에도 Java, Kotlin, C++, Go, Rust 중 하나 이상의 언어를 활용한 고성능 백엔드/시스템 개발 경험이 있으신 분
대용량 트래픽 환경에서 밀리초(ms) 단위의 저지연(Low-Latency) 성능 최적화 경험이나 분산 환경(Kubernetes 등)에 대한 이해가 있으신 분
모델 서빙 및 서비스 개발 경험이 있으신 분
광고 플랫폼에 대한 도메인 지식을 보유하신 분
백엔드 개발자, 데이터 엔지니어, 기획자와 원활하게 협업하고, 비즈니스 문제를 기술적 문제로 정의 내릴 수 있으신 분
RTB(Real-Time Bidding), 광고 타게팅, 광고 송출 로직 개발 경험을 보유하신 분
Ad Server, SSP, DSP, Ad Exchange 중 하나 이상의 플랫폼에서 ML 모델을 직접 배포하고 운영해 보신 분
RTB 경험자: Real-Time Bidding 환경에서의 제약 조건(Time Budget 10~50ms)을 극복하고 모델 최적화(Quantization, Pruning, C++ 기반 서빙 등)를 수행해 보신 분
대용량 데이터 파이프라인 경험자: Spark, Flink, Kafka 등을 활용한 대규모 실시간 스트리밍 데이터 처리 및 온라인 학습(Online Learning) 시스템 구축 경험이 있으신 분
MLOps/피처 스토어 구축 경험자: Feast 등을 활용한 실시간 피처 스토어 구축 및 운영 경험이 있으신 분
관련 분야(컴퓨터 공학, 통계학, 데이터 사이언스 등)의 석사/박사 학위 혹은 이에 준하는 연구/실무 경험이 있으신 분
서류 전형 및 사전코딩테스트 - 1차면접 전형(Live Coding/구술) - 온라인 인성검사 - 2차면접 전형(HR인터뷰 및 Whiteboard Test/구술) - 3차 전형(평판조회 및 처우협의) - 건강검진 - 합격
채용에 합격하시는 경우 3개월의 수습기간을 적용합니다.
직무에 따라 면접 방식 및 전형 프로세스가 변경될 수 있습니다.
지원서 내용 중 허위사실이 확인될 경우 채용이 취소될 수 있습니다.
CJ계열사(자회사 포함)에 재직 중인 경우 지원이 제한됩니다.
전형 불합격 후 6개월 내 동일 공고 재지원은 권장하지 않습니다.
2차 면접 합격자에 한하여 평판조회 및 처우협의가 동시 진행되며,
평판조회 결과에 따라 채용 절차가 중단될 수 있습니다.
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