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Machine Learning Engineer
직군
Engineer경력사항
경력 2년 이상고용형태
정규직근무지
레브잇서울특별시 관악구 남부순환로 1836 8 층
레브잇은 'Vision aligned Problem Solver'들이 모여, 구매 결정에 있어서 발생하는 모든 소비자들의 불편함을 해결하여 주는 플랫폼, ‘올웨이즈’ 를 만들어 나아가고 있습니다.
[Vision aligned Problem Solver]
- 레브잇팀이 나아가고자 하는 비전과 방향성에 공감하고, 이를 진심으로 달성하기 위해 함께 몰입하여 문제를 해결해 나아갈 수 있는 뛰어난 인재
[합류하게 될 팀]
- Machine Learning Engineer는 목적조직으로 Group에 소속되어 다양한 Maker와 함께 그로스/커머스 제품을 개발하고, 기능조직으로 Product Engineer Chapter에 소속되어 높은 개발 생산성과 개발문화를 만들어가고 있습니다.
- 레브잇의 모든 구성원은 누군가에게 업무를 지시하는 것이 아니라, 본인 영역 직무전문성을 발휘하고 동료들과 협업하여 비즈니스 목표달성에 기여하고 있습니다.
[합류하면 함께 할 업무]
- 제품, 엔지니어링, 리서치의 경계를 넘나들며 문제를 해결합니다.
- 데이터에 기반한 새로운 문제를 정의하고 통계적 특성과 패턴을 발견합니다.
- 데이터 특성에 따른 ML 모델을 주도적으로 제안, 개발하고 이에 필요한 feature extraction / engineering / selection 을 진행합니다.
- ML 모델의 결과를 고객 반응과 데이터를 통해 정량적으로 평가/검증하고 이를 통해 비즈니스 인사이트를 제공합니다.
- 레브잇의 상품을 고객에게 노출하는 추천시스템 개발이 주 업무가 되지만, 이에 제한을 두지 않고 있습니다.
[자격 요건]
- 2년 이상 또는 그에 준하는 Backend 서비스 혹은 Machine Learning 서비스 개발/운영 경험이 있으신 분이 필요합니다.
- Machine Learning/Deep Learning 이론과 기본기가 탄탄하신 분이 필요합니다.
- Exploratory Data Analysis(EDA)를 통해, 데이터의 통계적 특성과 패턴을 발견하고 이를 ML 모델에 반영하실 수 있는 분이 필요합니다.
- 구현체가 공개되지 않은 논문을 읽고 이를 빠르고 정확하게 구현할 수 있는 능력을 갖추신 분이 필요합니다.
- 고객의 입장에서 다양한 솔루션을 고민해보고, 최적의 방법을 찾을 수 있는 문제해결 능력을 갖추신 분이 필요합니다.
[우대 사항]
- 다양한 추천 모델을 사용해보고, 장단점을 파악하고 계신 분을 선호합니다.
- 논문 및 오픈소스 코드를 빠르게 모델과 시스템에 적용할 수 있는 역량을 가지신 분을 선호합니다.
- EMR, Spark, Hive 등 빅데이터 프레임워크를 활용한 분산 처리 경험이 있으신 분을 선호합니다.
- ML 프로젝트를 더 빠르고 안전하게 반복할 수 있도록 Feature Store, Vector DB, DAG Builder 등과 같은 재사용 가능한 고성능 ML 시스템을 설계하고 구축해본 분을 선호합니다.
- ML 모델을 지속적으로 모니터링하고 운영 및 개선해본 경험이 있으신 분을 선호합니다.
- 추천 알고리즘 관련 문제 해결을 통해 팀의 성장 기울기를 변화시킬 정도의 비즈니스 임팩트를 내보신 분을 선호합니다.
[기술 스택]
- Data Storage
- S3, Kafka, Schema Registry, Iceberg, OpenSearch, MongoDB
- Data Processing & Transformation
- EMR Spark, Kafka Streams, Flink, dbt
- Interactive Query Service
- Athena, Presto
- Orchestration
- Airflow, Dagster
- Data Governance
- AWS Lake Formation
- Data Visualisation
- Redash, Superset, Kibana
- EDA
- EMR Studio, DataGrip, Zeppelin
[근무 조건]
- 정규직(수습기간 3개월)
- 주 5일(월~금) 근무
[합류여정]
- 서류접수 > 코딩테스트 > 1차 대면 인터뷰(직무 인터뷰) > 2차 대면 인터뷰(컬쳐핏 인터뷰) > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종합격
- 서류 검토 중, 실무 역량 검증을 위해 경우에 따라 직무 과제 전형 /사전질문이 추가될 수 있습니다.
[기타사항]
- 이력서 및 제출 서류에 허위 사실이 발견되거나 근무 이력 중 징계사항이 확인될 경우, 채용이 취소될 수 있습니다.
- 레브잇 내규에 따라 채용 금지자 또는 결격사유 해당자는 채용이 취소될 수 있습니다.
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Machine Learning Engineer
레브잇은 'Vision aligned Problem Solver'들이 모여, 구매 결정에 있어서 발생하는 모든 소비자들의 불편함을 해결하여 주는 플랫폼, ‘올웨이즈’ 를 만들어 나아가고 있습니다.
[Vision aligned Problem Solver]
- 레브잇팀이 나아가고자 하는 비전과 방향성에 공감하고, 이를 진심으로 달성하기 위해 함께 몰입하여 문제를 해결해 나아갈 수 있는 뛰어난 인재
[합류하게 될 팀]
- Machine Learning Engineer는 목적조직으로 Group에 소속되어 다양한 Maker와 함께 그로스/커머스 제품을 개발하고, 기능조직으로 Product Engineer Chapter에 소속되어 높은 개발 생산성과 개발문화를 만들어가고 있습니다.
- 레브잇의 모든 구성원은 누군가에게 업무를 지시하는 것이 아니라, 본인 영역 직무전문성을 발휘하고 동료들과 협업하여 비즈니스 목표달성에 기여하고 있습니다.
[합류하면 함께 할 업무]
- 제품, 엔지니어링, 리서치의 경계를 넘나들며 문제를 해결합니다.
- 데이터에 기반한 새로운 문제를 정의하고 통계적 특성과 패턴을 발견합니다.
- 데이터 특성에 따른 ML 모델을 주도적으로 제안, 개발하고 이에 필요한 feature extraction / engineering / selection 을 진행합니다.
- ML 모델의 결과를 고객 반응과 데이터를 통해 정량적으로 평가/검증하고 이를 통해 비즈니스 인사이트를 제공합니다.
- 레브잇의 상품을 고객에게 노출하는 추천시스템 개발이 주 업무가 되지만, 이에 제한을 두지 않고 있습니다.
[자격 요건]
- 2년 이상 또는 그에 준하는 Backend 서비스 혹은 Machine Learning 서비스 개발/운영 경험이 있으신 분이 필요합니다.
- Machine Learning/Deep Learning 이론과 기본기가 탄탄하신 분이 필요합니다.
- Exploratory Data Analysis(EDA)를 통해, 데이터의 통계적 특성과 패턴을 발견하고 이를 ML 모델에 반영하실 수 있는 분이 필요합니다.
- 구현체가 공개되지 않은 논문을 읽고 이를 빠르고 정확하게 구현할 수 있는 능력을 갖추신 분이 필요합니다.
- 고객의 입장에서 다양한 솔루션을 고민해보고, 최적의 방법을 찾을 수 있는 문제해결 능력을 갖추신 분이 필요합니다.
[우대 사항]
- 다양한 추천 모델을 사용해보고, 장단점을 파악하고 계신 분을 선호합니다.
- 논문 및 오픈소스 코드를 빠르게 모델과 시스템에 적용할 수 있는 역량을 가지신 분을 선호합니다.
- EMR, Spark, Hive 등 빅데이터 프레임워크를 활용한 분산 처리 경험이 있으신 분을 선호합니다.
- ML 프로젝트를 더 빠르고 안전하게 반복할 수 있도록 Feature Store, Vector DB, DAG Builder 등과 같은 재사용 가능한 고성능 ML 시스템을 설계하고 구축해본 분을 선호합니다.
- ML 모델을 지속적으로 모니터링하고 운영 및 개선해본 경험이 있으신 분을 선호합니다.
- 추천 알고리즘 관련 문제 해결을 통해 팀의 성장 기울기를 변화시킬 정도의 비즈니스 임팩트를 내보신 분을 선호합니다.
[기술 스택]
- Data Storage
- S3, Kafka, Schema Registry, Iceberg, OpenSearch, MongoDB
- Data Processing & Transformation
- EMR Spark, Kafka Streams, Flink, dbt
- Interactive Query Service
- Athena, Presto
- Orchestration
- Airflow, Dagster
- Data Governance
- AWS Lake Formation
- Data Visualisation
- Redash, Superset, Kibana
- EDA
- EMR Studio, DataGrip, Zeppelin
[근무 조건]
- 정규직(수습기간 3개월)
- 주 5일(월~금) 근무
[합류여정]
- 서류접수 > 코딩테스트 > 1차 대면 인터뷰(직무 인터뷰) > 2차 대면 인터뷰(컬쳐핏 인터뷰) > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종합격
- 서류 검토 중, 실무 역량 검증을 위해 경우에 따라 직무 과제 전형 /사전질문이 추가될 수 있습니다.
[기타사항]
- 이력서 및 제출 서류에 허위 사실이 발견되거나 근무 이력 중 징계사항이 확인될 경우, 채용이 취소될 수 있습니다.
- 레브잇 내규에 따라 채용 금지자 또는 결격사유 해당자는 채용이 취소될 수 있습니다.