“글로벌 콘텐츠 디스커버리 플랫폼 데이블에 지원하세요~!”
데이블은 ‘사용자와 미디어, 콘텐츠를 연결하자’는 미션을 가진 콘텐츠 디스커버리 & 네이티브 광고 플랫폼입니다.
데이블은 2015년 네이버, NC소프트, SK플래닛 등에서 10년 이상 경험을 쌓은 국내 최고의 개인화 추천팀이 설립했습니다. 데이블은 빅데이터 및 개인화 기술을 바탕으로 미디어 사이트 방문자들이 소비한 콘텐츠를 실시간으로 분석하여 ‘당신이 좋아할 만한 콘텐츠’와 같은 고품질 개인 맞춤형 콘텐츠 추천 서비스를 제공합니다.
현재 데이블은 MBC, SBS, JTBC, 조선일보, 중앙일보, 한겨레 등 주요 언론사를 비롯해 카카오, 줌, MSN 등의 포털, 블로그, 커뮤니티, 애플리케이션 등 국내외 3,000여 미디어에게 개인화 콘텐츠를 제공하고 있습니다. 또한 데이블은 ‘글로벌 No.1 콘텐츠 디스커버리 플랫폼`을 목표로, 한국을 비롯해 일본, 대만, 베트남, 홍콩, 중국, 싱가포르 등에 서비스를 제공하고 있으며 유럽 등 지속적으로 서비스 지역을 확대할 계획입니다.
데이블은 데이블의 비전과 문화에 공감하면서 데이블과 함께 성장할 수 있는 분들을 모시고자 합니다.
[AI팀 소개]
ㆍ 회사의 핵심인 광고, 추천엔진의 머신러닝 모델을 훈련하고, 실험하고 서빙합니다.
[우리 팀이 일하는 법]
ㆍAI팀이 다루는 문제는 CTR prediction과 CVR prediction 입니다. 전통적으로 ML이 돈을 벌어왔던 분야입니다. 인공지능의 겨울에도 있어왔고, 대호황기에도 꾸준히 큰 축을 담당하고 있습니다. 많은 것이 LLM에 잡아먹히고 있는 이 시즌에도 0.001의 최적화가 더 중요한 이 분야는 앞으로도 굳건합니다.
ㆍ동시에 가장 최선의 0.001의 최적화를 위해 가능한 모든 기법들을 사용합니다. 소재가 되는 많은 텍스트, 이미지들을 랭귀지모델이나 이미지 모델을 이용해서 임베딩화 시키고 피처로 만드는 것은 당연합니다. 이런 것들을 어떻게 차원축소해야 성능이 하락하지 않으면서 모델이 경량화 될지, 속성이 다른 소스에서 나오는 여러 트레이닝 데이터를 어떻게 blending 시킬 때 최적 성능인지, 트레이닝 시점에서 알 수 없는 지연된 feedback들은 어떻게 반영할 것인가? 전반적인 survival bias는 어떻게 보정할 것인가? 추론되어 나온 결과를 그대로 믿지 않고 어떻게 다시 calibration 시킬 것인가? 등등 실제 세계에 모델을 적용시키기 위한 광범위한 ML영역을 다룹니다.
ㆍ많은 회사에서 Develop & Develop 인 경우가 많은데, 데이블의 경우 최선의 결과를 내기 위해, 최신의 연구들, 페이퍼들을 많이 읽고 저희 제품에 적용하는 일을 많이 하고 있습니다. 때문에 보통의 소프트웨어 회사들보다는 Research를 많이 하는 편입니다.
ㆍ동시에 ML 엔지니어링 적으로도 도전적입니다. 데이블은 다루는 트래픽의 규모가 크기 때문에 그야말로 야생을 다룹니다. 1시간에도 수억 건의 추론이 계산됩니다. 실시간 광고 매칭 요청이 1초에도 수십만 건이 들어오고, 이를 0.x초 안에 가능한 모든 조합을 탐색하여, 어떤 광고를 보여줄 지 결정해야 합니다. 이를 위해 강력한 서버 수십대가 서로 오케스트레이션합니다.
ㆍ거대한 시스템이다보니 MLOps 적인 면에서도 도전적입니다. 데이블에서는 거대한 feature 데이터셋을 실시간으로 가져와야 하는 모순적인 상황을 대응하기 위해 직접 feature store 서비스를 만들어 쓰고 있습니다. 이 앞뒤에 다단계의 피처 파이프라인과 서빙 파이프라인을 어떻게 효율적으로 잘 디자인할 것인가도 저희가 늘 마주치는 문제입니다.
[채용 프로세스]
서류전형 ＞ 전화인터뷰 ＞ 1차면접(기술/코딩) ＞ 2차면접 ＞ 최종합격
(1차면접과 2차면접 사이에 과제전형이 추가될 수 있습니다.)
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담당업무
ㆍCTR, CVR 예측 머신러닝 모델링 ㆍFeature 엔지니어링
ㆍ모델 경량화 및 서빙 최적화
ㆍML 데이터 엔지니어링 전반
스킬
ㆍAWS, Python, Pytorch, Spark, SQL, Ray, Fastapi, kubernetes, MLOps
자격요건
ㆍ4년 이상 관련 업무 경력을 가지신 분 또는 그에 준하는 실력을 가지신 분 ㆍML을 사랑하시는 분
ㆍSQL, Python을 능숙하게 쓰실 수 있는 분
ㆍPyTorch, Spark, Ray, FastAPI 등의 환경에서 작업하실 수 있는 분
ㆍ기초 통계, Classical한 머신러닝, 딥러닝 이론들에 대해 기본적으로 잘 아시는 분
ㆍ머신러닝 제품을 직접 프로덕션화 해본 경험이 있으신 분
우대사항
ㆍ프로젝트를 직접 리딩할 수 있는 경력이 있으신 분 ㆍAWS 클라우드 인프라에 익숙하신 분
ㆍ쿠버네티스 환경에 익숙하신 분
ㆍMLOps 에 대한 경험이 있으신 분
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혜택 및 복지[원하는 곳에서 일하세요]
? 매주 목요일 원격근무
? 연 최대 10일 추가 선택적 원격근무
? 원하면 해외 오피스에서 한 달간 원격근무(대만, 베트남, 홍콩 등)
[원하는 일정으로 일하세요]
? 하루 8시간 유연근무제
? 휴가는 1시간 단위로, 별도의 승인 없이 자유롭게
? 생일 당일 반차 휴가
[전문가가 되어 봅시다]
? 최신 사양의 장비 제공
[워라벨을 지켜드립니다]
? 3년 이상 근속 시 5일간의 리프레시 휴가 지원(3년 이후 부터는 2년마다)
? 오피스 출근 시 30분 야근 시 저녁 식사 비용 제공
? 휴게실(안마의자 등)
? 격년 1회 건강검진 및 검진휴가(반차) 제공
[추가적인 기업문화]
? 수평적으로 의사소통을 하고, 사내 호칭은 “님"으로 통일합니다.
? 회식은 참석하고 싶은 사람만, 야근은 되도록 지양하는 문화입니다. |
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전형절차
ㆍ서류전형 > 전화면접 > 1차면접 > 2차면접 > 최종합격
ㆍ면접일정은 추후 통보됩니다. ㆍ1차면접과 2차면접 사이에 과제전형이 추가될 수 있습니다.
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유의사항
ㆍ허위사실이 발견될 경우 채용이 취소될 수 있습니다.
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