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AI Research Engineer - 추천 시스템

Remote대한민국, Gyeonggi-do, YonginAI Research Engineering

Description

추천 시스템은 AI/ML 기술이 실제 서비스에 적용되어 빛을 발하고 있는 분야입니다. 아마존 매출의 35%는 개인화 추천에 따른 상품 구매에서 발생하고, 넷플릭스 이용자의 75%가 추천된 영화를 시청합니다. 추천 시스템은 수많은 컨텐츠 중에서 사용자가 선호할 것을 추천하여, 사용자의 만족도를 높이고 기업의 수익을 증가시킵니다.


하지만, 전세계 많은 기업들이 AI를 활용한 추천 시스템 도입에 어려움을 겪고 있고, 대부분 인기 상품 추천과 같은 간단한 방식의 알고리즘을 사용하고 있습니다. 업스테이지 추천팀에서는 Making AI Beneficial 이라는 비전으로, AI 추천 알고리즘을 빠르고 손쉽게 적용할 수 있는 추천 시스템을 설계 중입니다.


쇼핑, 교육, 뷰티, 헬스케어, 금융 등 여러 산업에서 실제 사용자가 남긴 데이터와 그래프/텍스트/이미지/비디오와 같은 다양한 형태의 데이터를 활용하여, 전세계에 추천 서비스를 제공할 분을 찾습니다.

일반적인 추천 시스템을 넘은 “추천 지능”을 만들어 글로벌 취향저격 미션을 함께 달성하고 싶습니다!



주요 업무

  • 개인화 추천 모델 연구 및 개발
  • 컨텐츠 기반 추천 모델 연구 및 개발
  • State-of-the-art 추천 모델에 대한 실험 및 분석


근무 형태:

  • 정규직, 인턴
  • 리모트워크 - 리모트워크를 위한 업무장비/환경 지원


모집 절차 - 전체 온라인으로 진행

  • 서류 전형
  • 알고리즘 코딩테스트
  • 딥러닝 코딩테스트
  • 기술 인터뷰 (1차)
  • (Optional) 딥러닝 코딩테스트 or 기술 인터뷰 (2차)
  • 컬쳐 인터뷰
  • 최종 인터뷰 (인턴십 지원자는 인턴 실습 종료 후 최종 인터뷰 진행)

*절차는 상황에 따라 조정될 수 있습니다.


Requirements


필수 사항:

  • 추천시스템/머신러닝/데이터 마이닝/통계 등 관련 분야의 전공자 또는 그에 준하는 경험 소지자
  • 추천시스템 모델 개발에 필요한 언어 및 프레임워크에 익숙하신 분
  • 함께 협업하는 사람들과 논리적으로 의사소통 할 수 있는 분


우대 사항:

  • ICLR, NeurIPS, ICML, AAAI, IJCAI, KDD, WWW, SIGIR, WSDM, CIKM, ICDM, RecSys 등 Top-tier Conference에 논문을 게재하신 분
  • Kaggle, ACM RecSys Challenge, 카카오 아레나 등 추천시스템 관련 대회에서 상위 랭커
  • 컴퓨터과학, 통계학, 수학 등 관련 분야의 석사 또는 박사 학위 소지자


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