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Machine Learning Software Engineer (Hyper-X)
AI/ML 직군 집중채용
하이퍼커넥트 Machine Learning Software Engineer (MLSE)는 사람과 사람 사이를 연결하는 서비스에서, 소프트웨어 엔지니어링을 통해 머신러닝 기술을 서비스에 적용하고 사용자 경험을 혁신하는 일을 합니다. 사내 AI 조직에서 만든 영상/음성/문자/추천 등을 포함하여 다양한 도메인의 수많은 모델을 프로덕션에 적용하고, 모바일 및 클라우드 서버를 통해 안정적으로 제공하면서 마주하는 엔지니어링 문제들을 해결하며, 우리가 만들어 내는 기술이 실제 서비스의 성장에 기여하는 것을 목표로 합니다.
이러한 목표 아래 하이퍼커넥트의 ML Software Engineer는 아자르, 하쿠나 등 하이퍼커넥트의 여러 제품들에 기여하는 머신러닝 기술들을 수년간 발전시켜 나가고 있으며, 이렇게 축적된 기술들을 S&P 500 편입사인 매치그룹의 다양한 글로벌 비즈니스 서비스에도 손쉽게 활용하기 위한 기술을 개발하고 있습니다.
ML Software Engineer는 우리가 보유한 모든 AI 기술을 제품에 적용하여 비즈니스 임팩트를 낼 수 있도록 하며, 지속 가능한 시스템을 개발하여 AI 기술의 적용이 가속화 되도록 하는 것을 목표로 합니다. 이 목표를 달성하기 위해 (1) ML 모델 기반의 확장성 있는 백엔드 서버를 개발하며, (2) ML 모델 추론을 위한 실시간 데이터 파이프라인을 개발/운영하고, (3) 다른 팀들과 협업하여 공통으로 관리할 수 있는 ML 컴포넌트를 플랫폼화하는 작업까지 수행합니다. 그 과정에서 다른 직군과도 밀접하게 협업하면서 KPI 달성에 도달하기 위해 필요로 하는 모든 과정(문제 정의, 가설 설정, 실험 설계, 분석 및 피드백)에 참여하며 주도적으로 업무를 진행하고 있습니다. 일하는 모습에 대한 조금 더 자세한 이야기는 다음의 내용을 참고하시면 좋습니다.
업무 환경
[국내 최상위 수준의 AI 조직]
탑티어 AI/ML 학회에 논문을 주기적으로 출판하는 Machine Learning Engineer 및 Machine Learning Research Scientist 들과 함께 일하고 있습니다. 하이퍼커넥트에서 출판한 논문은 여기서 확인해보실 수 있습니다.
[풍부한 MLOps 노하우]
50개 이상의 모델을 프로덕션에서 사용하고 있을 만큼, MLOps에 대한 노하우가 풍부한 조직에서 일할 수 있습니다.
담당 업무
ML Software Engineer (Hyper-X) 는 하이퍼커넥트 내의 Hyper-X 조직과 함께 업무를 진행하게 됩니다. Hyper-X는 Match group의 글로벌 리소스와 Hyperconnect의 혁신 기술을 기반으로 미래 성장 동력을 만들어내는 조직입니다. 혁신적인 기술과 아이디어를 결합하여, 전세계 이용자에게 더 많은 가치와 즐거움을 제공하는 신사업을 구상하고 개발합니다. 사업개발, 엔지니어, 프로덕트 매니저, 디자이너로 구성되며, 하이퍼커넥트 및 매치그룹의 다양한 글로벌 팀과 협업합니다. 개인의 상상력과 열정을 중시하며, 자신의 전문 분야를 뛰어넘어 자유롭게 의견을 내고 협력하는 문화를 추구합니다.
ML Software Engineer (Hyper-X)는 구체적으로 다음과 같은 업무들 중 일부를 맡아 수행하게 됩니다.
[머신러닝 기반의 백엔드 어플리케이션 설계 및 구현]
Hyper-X에서 개발 중인 서비스를 위한 머신러닝 기반의 백엔드 어플리케이션(FastAPI) 를 개발합니다. 복잡하고 무거운 머신러닝 모델 기반의 백엔드 어플리케이션이 빠르고 안정적으로 동작할 수 있도록 하는 시스템을 설계하고 구현합니다.
[머신러닝 모델 추론 최적화]
Hyper-X 서비스를 위해 필요한 다양한 머신러닝 모델들이 비용 효율적이면서도 빠르게 추론될 수 있도록 다양한 방법으로 추론 과정을 최적화합니다. 단순히 코드 레벨에서의 최적화에 그치지 않고, 기획/UX적인 요소를 활용하여 느린 모델 속도를 숨기는 방법을 고안하는 등 다양한 층위의 고민을 진행합니다.
[신규 머신러닝 기술을 활용한 서비스 아이디어 PoC]
Hyper-X는 다양한 최신 머신러닝 기술을 적극 활용하여 혁신적인 유저 경험을 선사하는 서비스를 개발 및 탐색하고 있습니다. 이러한 새로운 기술이 실제로 유저에게 가치를 줄 수 있는지 빠르게 파악하기 위해서는 Proof of Concept(PoC) 작업이 필요한 경우가 많습니다. MLSE는 이러한 PoC를 진행하는 역할 또한 수행하며, PoC를 통한 빠른 가설 검증을 통해 서비스가 올바른 Product Market Fit을 찾을 수 있도록 돕습니다.
지원 자격3년 이상의 유관 경력이 있거나, 그에 준하는 실력을 보유하신 분 CS fundamentals (운영체제, 컴퓨터 시스템 아키텍처, 자료구조 및 알고리즘)에 대한 탄탄한 기본지식을 보유하신 분 본인의 역할을 특정 분야로 한정짓지 않고, 서비스 개발의 모든 과정에 적극적으로 의견을 제시하고 이끌어나가는 주도적 업무 방식을 보유하신 분 유저에게 새롭고 혁신적인 경험을 선사할 수 있는 새로운 서비스를 바닥부터 만들어가는 과정에 관심이 많으신 분 공동의 목표 달성을 위해 서로 협력하고 서로에게 도움을 요청할 수 있는 긍정적이고 상호 존중하는 팀워크 자세를 보유하신 분 백엔드 혹은 클라이언트(Web, Android, iOS) 개발 경험이 있으신 분 기계학습과 딥러닝에 대한 관심과 기본적인 이해가 있으신 분 Python, JavaScript, Go, Java, Kotlin 중 한가지 이상 언어에 능숙하고, 그 외 프로그래밍 언어를 학습하여 사용이 가능하신 분 학위나 국적은 무관합니다.
우대 사항머신러닝 모델의 학습부터 서비스 배포, 추론 최적화까지 해보신 경험이 있으신 분 Zero-to-one으로, IT 프로덕트를 바닥부터 만들어보신 경험이 있으신 분 다양한 개발 경험을 통해 여러 스택을 넘나드는 걸 좋아하고, 익숙하지 않은 환경에 빠르게 적응할 수 있는 분 여러 개발 조직과 협업하며 업무를 진행한 경험이 있으신 분 대규모 트래픽을 처리하는 백엔드 서버 개발 경험이 있으신 분 영어에 능통하신 분
How We Work정의되지 않은 과제를 정의하고 스스로 해결책을 찾아 해결할 수 있는 분 팀 단위 프로젝트를 성공적으로 리딩하며 팀간 협업을 이끌며 다른 기능의 직군 파트너와 협업을 하는 분 팀 안팎으로 커뮤니케이션하며 내 메시지를 청자에 맞추어 적절한 수준에서 명확하고 간결하게 제시할 수 있는 분 팀간의 협업을 돕고 결과를 만들어낼 수 있도록 지원할 수 있는 분
Hiring Process고용 형태: 정규직 채용 절차: 서류전형 > 코딩테스트/사전과제 > Recruiter Call > 1차 면접 > 2차 면접 > 3차면접(해당 시) > 최종합격 (일부 순서가 변경될 수 있습니다.) 근무 시간: 근무시간을 자율적으로 선택하는DIY(Do It Yourself) 근무제 (단, 병무청 복무규정에 따라 산업기능요원, 전문연구요원은 시차출근제 적용 - 오전 8시 ~ 11시 사이 출근) 지원 서류: 자유 양식의 상세 경력기반 국문 또는 영문이력서(PDF)
etc하이퍼커넥트는 증명사진, 주민등록번호, 가족관계, 혼인여부 등 채용과 관계없는 개인정보를 요구하지 않습니다. 수습기간 중 급여 등 처우에 차등이 없습니다. 제출해 주신 내용 중 허위 사실이 있을 경우 채용이 취소될 수 있습니다. 필요 시 사전에 안내된 채용 절차 외에도 추가 면접 전형이 진행될 수 있습니다. 필요 시 지원자의 동의 하에 평판조회 절차가 진행될 수 있으며, 평판조회 결과에 따라 채용이 취소될 수 있습니다. 이 포지션은 산업기능요원 보충역 편입/전직, 전문연구요원 현역 전직, 전문연구요원 보충역 편입/전직 채용이 가능합니다. 병역특례요원의 경우, 병역특례 관련법에 따라 복무관리를 진행합니다. (*전문연구요원 현역 24년 신규 편입의 경우, career@hpcnt.com 으로 별도 문의 부탁 드립니다.)
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