Software Engineer, Machine Learning - 검색 (품질)

검색품질팀을 소개해요

검색 품질팀은 당근의 검색 경험을 혁신하기 위해 머신러닝과 자연어 처리 기술을 기반으로 사용자 맞춤형 결과를 제공하는 데 집중하고 있어요. 동네 생활의 다양한 맥락을 이해하고, 개인화된 경험을 통해 유저가 빠르고 정확하게 원하는 정보를 찾을 수 있도록 돕는 것이 우리의 미션이에요. 검색 품질 고도화를 위해 팀은 Search Vertical, Search Fleamarket, Search Place 세 파트로 구성되어 있어요. 각 파트의 ML 엔지니어들은 중고거래, 동네생활, 지도 등 다양한 도메인에 특화된 모델을 연구·개발하고 있어요.

🥕 당근 추천시스템이 궁금하다면? 🥕 ‘로컬’ 슈퍼 앱에서 장기 유저 모델링은 어떻게 달라질까? 🥕 정답이 없는 세계에서 최적의 균형점을 향해 간다는 건 🥕 당근의 성공을 견인하는 첫 화면의 비밀 🥕 대규모 트래픽 위에서 스카이넷은 어떻게 두 달 만에 탄생했을까?

이런 일을 해요

• 사용자의 검색 의도를 파악하여 맞춤형 키워드, 컬렉션, 상품 등을 추천해요
• 자연어처리, 그래프 기반 모델, 개인화 알고리즘을 활용해 검색 품질을 향상시켜요
• 모델의 실시간 서빙을 위한 경량화 및 아키텍처를 설계해요
• 컬렉션 랭킹, 지식그래프, 키워드 제안 등의 모델 개선 실험과 운영을 담당해요

이런 분을 찾고 있어요

• 머신러닝 기반 추천/검색/랭킹 시스템을 실제로 설계·운영해본 경험이 있는 분
• 자연어처리(NLP) 또는 그래프 기반 추천 시스템 개발 경험이 있는 분
• Python 기반의 머신러닝 훈련 파이프라인 구축 경험이 있는 분
• 대용량 데이터를 활용한 실험 설계 및 A/B 테스트 경험이 있는 분
• 모델 서빙과 성능 최적화를 고려한 시스템 구현 경험이 있는 분

이런 분이면 더 좋아요!

• 검색어 자동완성, 연관검색어, 오타교정 등 검색어 제안에 대한 모델링 경험이 있는 분
• 실시간으로 딥러닝 모델 추론을 활용한 서빙 경험이 있는 분
• ML 엔지니어 팀에서 오너십을 갖고 특정 도메인(랭킹/추천 등)을 리딩해본 경험이 있는 분

참고해 주세요

• 역량에 따라 온보딩 내용과 담당 영역은 조정될 수 있어요
• 정규직 채용의 경우 3개월의 수습기간이 있어요
• ‘장애인고용촉진 및 직업재활법’, ‘국가유공자 등 예우 및 지원에 관한 법률’에 따라 장애인 및 보훈대상자는 채용 전형 시 우대하고 있어요

이렇게 합류해요

1. 서류 전형  →  2. 화상 면접  →  3. 직무 면접  →  4. 컬처핏 면접  →  5. 최종 합격  →  6. 최종 합격 및 입사

팀 동료들의 한마디

검색 품질팀은 '이 정도면 됐다'보다 '조금만 더 좋아질 수 없을까?'를 더 자주 이야기하는 팀이에요. 검색은 이미 익숙한 기능처럼 보여도 원하는 결과를 잘 찾아 주려면 고민할 문제가 많고, 새 ML/AI 방법론을 실제 서비스에 안정적으로 적용하는 과정까지 배우는 폭이 넓어요. 정답이 딱 정해져 있지 않은 문제를 동료들과 같이 풀어가는 걸 좋아하는 분, 혼자 정답을 내기보다 같이 더 나은 답을 만드는 과정이 재미있는 분이라면 이 팀이 잘 맞을 거예요.

• Won, Machine Learning

지표를 바탕으로 가설을 세우고 실험을 설계해 검증하는 과정을 동료들과 긴밀히 공유하는 팀이에요. 모델부터 랭킹, 서빙까지 전체 흐름을 함께 이해하며 실제 검색 품질을 끌어올리는 임팩트를 만들 수 있어요. 실패를 두려워하기보다 시도와 학습을 반복하며 더 나은 답을 찾아가요. 꾸준히 도전하며 성과를 만들어 가는 과정을 즐기는 분이라면 환영해요.

• Loki, Machine Learning