AI Research Engineer - 추천 시스템

업스테이지는 AI 기술로 해결할 수 있는 비즈니스 문제들을 풀어갑니다. Making AI Beneficial 이라는 미션 아래, 누구나 AI 기술의 혜택을 누릴 수 있도록 '적용이 쉬운 AI 솔루션'을 만들고 있습니다. 세계 최고 수준의 AI 모델과 그 모델을 지속적으로 관리, 개선, 운영하기 위한 데이터, 학습, 서빙과 관련된 모든 필수 소프트웨어를 하나로 묶은 “AI Pack” 그리고 OCR 및 개인화 기술을 다양한 분야에서 손쉽게 활용할 수 있는 API 시리즈를 출시하여 기업 고객들의 비즈니스 성공에 기여하고 있습니다.

또한 ChatGPT를 적용한 카카오톡 채널 기반 챗봇 '애스크업'(AskUp)을 통해 모바일 사용 경험의 혁신을 이루는 동시에 AI분야에 대한 대중들의 접근성과 신뢰성을 높여가고 있으며, Chat AI 기술을 비즈니스 환경에 맞게 최적화해 기업들의 업무 효율과 생산성을 높일 수 있는 ‘애스크업 비즈’(AskUp Biz)를 운영하는 등 AI가 세상에 이롭게 쓰이게 하기 위해 노력하고 있습니다.

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 및 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

• 다양한 추천 시나리오에 필요한 ML 플랫폼 설계 및 개발

근무 형태

• 정규직

모집 절차 - 전체 온라인으로 진행

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

*절차는 상황에 따라 조정될 수 있습니다.
*최종 인터뷰 후, 레퍼런스 체크 절차가 진행될 수 있습니다.

근무 환경

• Anywhere On Earth But Together! ‘어디서든’ 함께 일할 수 있습니다.

• 원격 근무에 필요한 장비를 500만원 예산 내에 자유롭게 선택하실 수 있습니다.

• 근무를 위한 카페 이용 시 음료 비용, 스터디룸 혹은 공유오피스 이용 비용 등을 지원해드립니다.

• 업무 관련 소프트웨어, 도서, 자료, 교육수강비 등 성장에 필요한 비용을 지원해드립니다.

• 직장 단체보험 및 연 1회 종합건강검진을 지원해드립니다.

필수 사항

• 추천시스템/머신러닝/데이터 마이닝/통계 등 관련 분야의 석사이상 학위 소유자 또는 그에 준하는 3년 이상의 경력 소지자 

• 추천시스템 모델 개발에 필요한 언어 및 프레임워크에 익숙하신 분 (e.g., Python, PyTorch, TensorFlow)

• 함께 협업하는 다양한 분야의 동료들과 논리적으로 의사소통할 수 있고, 비 기술직군을 포함한 여러 이해관계자들을 효과적으로 설득할 수 있는 커뮤니케이션 스킬

우대 사항

• ICLR, NeurIPS, ICML, AAAI, IJCAI, KDD, WWW, SIGIR, WSDM, CIKM, ICDM, RecSys 등 Top-tier Conference에 논문을 게재하신 분

• Large-scale Language Models (LLM)을 비롯한 Foundation Models 관련 전문가

• 대규모의 Data/AI/ML 및 분석 플랫폼 등을 설계 및 개발했거나 깊게 다루어 본 경험을 가지신 분

• Kaggle, ACM RecSys Challenge, 카카오 아레나 등 추천시스템 관련 대회에서 상위 랭커

• 데이터 구조 및 알고리즘 분야의 전문성을 갖추신 분

• 뛰어난 문제 해결 능력을 갖추신 분

*관련 문의사항은 joinstage@upstage.ai로 문의 부탁드립니다.
*지원자의 민감 정보(연봉 정보, 주민번호 등) 및 고유식별번호는 이력서에 기재하지 않도록 유의해주시기를 바랍니다.