AI가 이 공고를 요약해드릴게요!
토스에서 ML Engineer를 채용합니다. 주요 업무는 딥러닝 및 머신러닝 모델을 설계하고 프로덕션 환경에 적용하며, 모델 성능 개선 및 시스템 안정성을 확보하는 것입니다.
딥러닝/머신러닝 지식, 대규모 시스템 설계 경험, 관련 프레임워크 사용 경험 등을 요구하며, 코딩 테스트와 기술 면접이 포함된 채용 절차를 거칩니다.
- 조직소개
ML Engineer는 토스의 메이커 조직인 사일로(Silo)에 속해있습니다. 사일로는 프로덕트 오너/프로덕트 디자이너/개발자/데이터 분석가 등 6~8명으로 구성되어 작은 스타트업처럼 자율성을 갖고 일합니다.
사일로에서 개인화 추천, 광고 최적화 등 머신러닝을 통해 문제를 해결합니다.
- 업무내용
- 토스의 주요 제품/비즈니스 성장을 위해 딥러닝 및 머신러닝 모델을 설계하고 프로덕션 환경에 적용합니다.
- ML이 적용된 제품의 성능을 지속적으로 개선하고, 프로덕션 환경에서 모델이 안정적으로 동작할 수 있도록 시스템의 확장성과 안정성을 확보합니다.
- 제품 및 서비스의 요구 사항을 반영하여 프로덕션 레벨의 고성능 ML 모델을 구축하고 최적화합니다.
- 추천, 광고 최적화 등을 위한 딥러닝 모델을 실제 서비스에 서빙하고 운영합니다.
- 프로덕트 담당자와 협력하여 비즈니스 요구 사항을 이해하고, 프로덕션에 적합한 기술적 솔루션을 제안하고 구현합니다.
- 실시간으로 동작하는 대규모 시스템을 안정적으로 운영하고 최적화합니다.
- 지원자격
- 딥러닝과 머신러닝에 대한 탄탄한 백그라운드 지식이 있으면 좋습니다.
- 대규모 시스템을 설계, 최적화한 경험이 있으면 좋습니다.
- Pytorch, TensorFlow 등 딥러닝 프레임워크를 사용하여 프로덕션 환경에서 모델을 개발하고 운영해 본 경험이 있으면 좋습니다.
- SQL과 같은 데이터베이스 기술 및 Hadoop, Spark 등 빅데이터 플랫폼을 활용한 경험이 있으면 좋습니다.
- 실제 서비스에 머신러닝 및 딥러닝 모델을 서빙하고 운영한 경험이 있으면 좋습니다.
- 머신러닝 파이프라인을 설계하고 최적화한 경험이 있으면 좋습니다.
- 복잡한 기술적 문제를 명확하고 효과적으로 해결할 수 있는 역량이 있으면 좋습니다.
- 전형절차
서류 접수 > 1차 직무 인터뷰 (코딩) > 2차 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종 합격 1차 직무 인터뷰에서는 간단한 코딩 테스트, 이력 체크, ML 기초지식 테스트가 진행될 예정입니다. 2차 직무 인터뷰에서는 심층 기술 면접과 ML 시스템 설계를 주제로 면접이 진행될 예정입니다.