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Data Engineer - 추천 시스템

Remote대한민국, Gyeonggi-do, YonginData

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:

  • 클라우드 환경에서의 데이터 플랫폼 개발 및 운영
  • 추천 실험, 분석을 위한 ETL 파이프라인 자동화
  • 데이터 수집 표준화 및 검증
  • 대용량 데이터 프로세싱 트러블 슈팅 및 개선


근무 형태:

  • 정규직, 인턴
  • 원격근무 - 원격근무를 위한 업무장비/환경 지원


모집 절차 - 전체 온라인 진행

  • 서류 검토
  • 온라인 알고리즘 코딩테스트
  • 기술 인터뷰
  • 컬쳐 인터뷰
  • 최종 인터뷰 (인턴십 지원자는 인턴 실습 종료 후 최종 인터뷰 진행)

*절차는 상황에 따라 조정될 수 있습니다.

*최종 인터뷰 후, 레퍼런스 체크 절차가 진행될 수 있습니다.

Requirements

필수 사항:

  • 3년 이상의 실무 경험
  • 데이터 엔지니어링을 위한 Python, Go, Java, Scala 등 하나 이상의 언어에 능숙하신 분
  • 분산/병렬 처리에 대한 이해가 있으신 분
  • 함께 협업하는 사람들과 논리적으로 의사소통 할 수 있는 분


대 사항:

  • 분석 및 테스트를 효과적으로 하기 위한 로그 설계 및 데이터기반 서비스 기획 역량 및 경험
  • Hadoop, Kafka, Spark 등 대용량 엔지니어링 트러블 슈팅 경험
  • 추천 시스템을 위한 데이터 가공/분석 등 전체 프로세스 유경험자
  • 대용량 / 실시간 데이터 처리 아키텍쳐 구축 경험이 있는 분
  • 클라우드 (AWS, GCP 등) 기반 서비스 환경에서의 개발 경험이 있는 분


추천 모델 연구 및 개발 분야에 관심 있는 분들은 AI Research Engineer 공고로 지원해주시기 바랍니다.