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ENGINEERING

[2021경력직모집] Machine Learning Engineer

AI Lab 및 ML팀소개

AI Lab 소속의 ML(Machine Learning) 팀은 아자르, 하쿠나, 슬라이드 등 하이퍼커넥트의 여러 제품들에서 기존의 기술로는 접근하기 어렵지만 머신러닝 기술을 통해 풀수 있는 문제들을 찾아내고 해결하여 사용자들이 서비스를 더욱 만족스럽게 사용할 수 있도록 노력하고 있습니다. 영상/음성/문자 등을 포함하는 다양한 도메인의 수많은 모델을 모바일 및 클라우드 서버를 통해 여러 하이퍼커넥트 서비스에 안정적으로 제공하고, 이러한 과정에서 마주하는 연구 주제들을 풀어내서 우리가 만들어 내는 기술이 실제 서비스의 성장에 기여할 수 있도록 하고 있습니다. 이를 위해 문제를 정의하고, 모델의 학습을 위해 필요한 데이터를 처리하며, ML Platform 팀과 협업하여 모델을 만들어내고 배포하는 기계학습 관련 업무를 end-to-end로 담당합니다.

하이퍼커넥트 AI Lab은 AI 기술을 통해 사람과 사람사이를 더 가깝게 연결하는 것을 목표로 합니다. 이를 달성하기 위해 하이퍼커넥트의 다양한 제품군에 적용될 수 있는 범용적인 AI 기술을 연구/개발하고 이를 서비스까지 녹여내기 위해 필요한 배포 및 자동화를 위한 플랫폼 작업까지 수행합니다.
실제 서비스에서 겪는 문제를 풀기 위해 문제를 정의하는 것에서부터 출발하여 SotA 모델의 재현 및 이를 더욱 잘 풀어내 논문화하는 작업도 수행하며 만들어진 모델을 온디바이스 및 서버 등 다양한 환경에 배포하고 이를 모니터링하며 지속적으로 업데이트하는 시스템을 만들어 계속해서 개선하는 작업을 진행하고 있습니다. 서비스와의 긴밀한 협업을 통한 AI flywheel의 구축과 이를 위한 다양한 연구 개발 및 새로운 서비스를 위한 탐색도 수행합니다.

목표 지향적인 방식으로 일하기 위해 스쿼드 구조를 꾸려서 AI lab의 전략적인 목표를 달성하기 위한 개별 작업을 스쿼드 단위로 수행을 하며 구성원의 목표와 조직의 목표를 일치시키기 위해 노력하며 일하고 있습니다. 스쿼드는 현재 AI lab에서 수행하는 프로젝트에 따라 가변적으로 생겼다가 사라질 수 있는 목적 지향적 조직이며 현재 하이퍼커넥트의 각종 서비스의 커뮤니티 경험 개선을 위한 다양한 노력을 수행하는 스쿼드들과 AI 휴먼 관련 품질 높은 대화 모델을 만드는 스쿼드, 각 스쿼드 간의 기술적 교류 문제를 해결하기 위한 공통 플랫폼을 개발하는 스쿼드 등이 있습니다. AI lab에서 일하는 방식에 대한 조금 더 자세한 이야기는 다음의 내용을 참고하시면 좋습니다.


AI Lab에서는 연구의 결과물을 정리하여 논문 혹은 코드로 공개하는 것을 적극 장려하며 이를 AI Lab의 목표 중 하나로 삼고 있습니다. 제품에 사용하기 위한 목적으로 기계 학습 모델을 만들다보면, 기존 연구로는 부족한 경우가 많습니다. 부족한 부분을 채우기 위해 진행된 연구의 결과물을 프로젝트 참여자들이 모두 함께 협업하여 연구의 의미 있는 부분을 정돈하고 가능하다면 코드와 함께 공개합니다. 그 결과, 지금까지 AI Lab에서는 아래와 같은 대외적인 연구 성과를 거둘 수 있었습니다.

2018년 저전력 이미지 인식 대회 (LPIRC) 2등

현재 기술 상태에서 노력해서 풀 수 있는 문제부터 차곡차곡 해결해가고 있으며 뚜렷한 성과를 내는 조직을 지향합니다. 최첨단의 모델을 연구하고 개선하면서 과학자로서의 연구 능력을 요구하고 이렇게 만들어진 모델의 시간/공간적 성능을 극한으로 끌어올리기 위해 공학자로서의 개발 능력도 적극 필요로하는 팀입니다.



업무내용

하이퍼커넥트의 다양한 서비스에서 범용적으로 활용될 수 있는 기계 학습 모델을 연구하고 관련 기술을 확보합니다. 이와 함께 ML Platform 팀의 도움을 받아 하이퍼커넥트의 다양한 서비스에 임팩트를 주는 역할을 수행합니다. 또한 이렇게 개발한 연구 결과를 커뮤니티에 공개합니다.
다음과 같은 분야들에 머신러닝 기술을 적용하기 위해 노력하고 있습니다.

[Content Understanding]
하이퍼커넥트의 서비스를 사용하는 사용자들의 만족스러운 경험을 위해 콘텐츠가 어떤 내용을 담고 있는지 이를 이해하는 다양한 기술을 연구 개발합니다. 영상이나 음성 및 자연어로 구성된 비정형 데이터를 입력으로 받아들여 의사결정을 내릴 수 있도록 유용한 정보를 추출하기 위해서 다음과 같은 문제를 함께 풀 수 있는 분들을 찾고 있습니다.

모바일 환경에서 빠른 속도를 낼 수 있는 경량 모델과 최적화에 대한 문제
효율적이고 label의 중요도를 조절할 수 있는 multi-task 혹은 multi-label 모델에 대한 문제
Partial multi-modal data를 활용하는 문제


[User Understanding]
"Connect people through shared interests and create enjoyment"라는 회사의 미션을 달성하기 위해 AI Lab에서는 사용자의 선호도, 취향 및 관심사를 직간접적으로 파악하기위해 노력하고 있습니다. 이를 바탕으로 사용자들에게 보다 나은 경험을 전달하기 위하여 다음과 같은 문제를 함께 풀 수 있는 분들을 찾고 있습니다.

스트림으로 유입되는 유저 행동 로그와 content understanding 결과에 기반한 실시간 이상 유저(ex. 스팸/가짜 계정)를 탐지하는 문제
신규 유저에게 좋은 경험을 주기 위한 cold-start 추천 문제
양쪽 사용자가 모두 만족할 수 있는 상호(reciprocal) 추천 문제


[ML in Production]
실제 프로덕션에서 마주하는 문제들은 Kaggle과 달리 데이터셋이 정제되어 있지도 않고 매일 새로운 데이터가 시스템에 유입되는 경우가 대부분입니다. 어제보다 오늘 더 나아진 모델을 자동으로 만들어내기 위해 다음과 같은 문제를 함께 풀 수 있는 분들을 찾고 있습니다.

Highly imbalanced or noisy label data를 다루는 방법
Active learning을 통한 효율적인 데이터 라벨링 방법 혹은 모델 학습에 필요한 데이터를 줄일 수 있는 core-set selection 방법
기존에 deploy된 모델을 지속적으로 개선할 수 있는 continual/life-long learning 방법
모델 task 요구사항의 변화와 신규 서비스에 대응할 수 있는 meta-learning 방법
장기적으로 사용자 privacy를 강화하기 위한 federated learning 방법


[Open-domain Conversational Agent]
사람과 사람을 연결해 주는 소셜 서비스에서 한 발 더 나아가 사람과 AI 휴먼을 연결해 줄 수 있는 서비스를 만들어가고 있습니다. 이를 위해 AI Lab에서는 사람들과 자연스럽게 대화할 수 있는 conversational agent와 chatbot system에 관련될 기술을 연구 개발하고있고, 다음과 같은 문제를 함께 풀 수 있는 분들을 찾고 있습니다.

Conversational agent가 다양한 주제에 대한 일상 대화를 잘할 수 있는 방법
Large scale language model (over billion parameters)을 학습하고, 실제 서비스 환경에서 초당 수십개의 입력을 안정적으로 처리할 수 있도록 할 수 있는 optimization, distillation 방법
Conversational agent가 다양한 페르소나에 맞는 말을 할 수 있도록 하는 방법
Human-in-the-loop 관점에서 conversational agent가 지속적으로 좋아질 수 있는 방법
Conversational agent가 유저와의 이전 대화를 장기적으로 기억하며 대화 할 수 있는 방법



업무환경

실험을 위해 다양한 on-premise 장비를 활용하고 있습니다.
프로덕션을 위한 파이프라인, 데이터 수집 및 전처리와 서빙은 Kubeflow pipeline을 비롯하여 BigQuery 등을 적극 활용 중이며 이를 도와주실 ML Platform 팀이 따로 AI lab 소속으로 있습니다.

지원자격
  • 기계학습과 딥러닝에 대한 전문 지식을 갖추고 관련 프로젝트 경험이 있으신 분
  • Tensorflow, PyTorch, JAX 등 오픈소스 프레임워크 기반 개발역량을 포함한 파이썬 개발역량이 충분하신 분
  • ML 모델을 학습하고 서비스에 배포하기까지 필요한 엔지니어링 역량을 갖추신 분
  • 논문을 읽고 이를 빠르고 정확하게 구현할 수 있는 능력을 갖추신 분
  • 영어로 업무를 진행할 수 있으신 분
  • 학위나 국적은 무관합니다.
  • 우대사항
  • 기계학습 관련 주요 학회 및 저널 개재 실적 혹은 AI 관련 대회 수상 실적이 있으신 분
  • 모바일(Android, iOS) 혹은 백엔드 개발 경험이 있으신 분
  • 기계학습 관련 오픈 소스 개발에 참여해 본 경험이 있으신 분
  • 면접에서 기계 학습 관련 질문에 대해 방대한 지식을 자랑할 수 있으신 분
  • 채용형태/근무시간
  • 서류 전형 > 사전과제 > 1차 면접 > 2차 면접 > 최종 합격
  • 고용형태: 정규직
  • 근무형태: 월요일 - 금요일(10:00 - 19:00)
  • 지원서류: 자유 양식의 상세 경력기반 국문 또는 영문이력서(PDF)
  • 기타
  • 하이퍼커넥트는 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 지원자의 동의 하에 평판조회 절차가 진행될 수 있으며, 평판조회 결과에 따라 채용이 취소될 수 있습니다.
  • 복리후생

    하이퍼커넥트는 개인의 삶이 만족 스러워야 회사에서도 만족감을 찾을 수 있다고 믿습니다.
    기업문화, 그리고 복리후생을 통해 개인의 생활에 걸림돌이 될 수 있는 문제들을 해결하고자 합니다.
    당신의 건강과 삶, 그리고 행복한 회사생활을 위해 노력합니다.

    Work
    자율출퇴근제 개인 및 팀별 자율 출근 (8am - 11am)
    최고의 접근성과 근무환경 삼성동 아셈타워에 위치, 2호선 삼성역 및 9호선 봉은사역과 연결된 더블역세권에 다양한 버스노선, 도심공항터미널이 더해진 교통의 요충지
    장비 및 소프트웨어 최고 수준의 업무용 장비 제공, 최신 기술 활용에 적극 투자
    집중과 효율 업무 시간에 집중해서 일하고, 불필요한 야근과 주말근무를 지양하는 기업 문화
    뛰어난 동료 전세계 18개국이상에서 모인 뛰어난 역량을 갖춘 훌륭한 동료들과 함께하며 배울 수 있는 기회
    글로벌 서비스의 경험 글로벌 서비스 기반 대규모 데이터를 경험하고 분석 하여 실제 제품에 적용하는 기회
    커리어 성장 개개인의 커리어 성장이 곧 회사의 성장으로도 이어진다는 믿음, 업무를 잘하기 위해 욕심내는 사람에게는 지원을 아끼지 않는 문화

    Life
    사내 카페(Hypresso) 바리스타가 직접 만들어주는 아메리카노, 카푸치노에서 그린티라떼, 얼그레이까지! 모든 메뉴는 무료로 이용
    식사 및 무료 스낵바 제공 아침(과일, 김밥, 빵 등 간편식)/점심(식대 9천원 지원 및 사내에서 도시락/샐러드 제공)/저녁(야근시) 삼시세끼 제공 및 편의점 급 스낵바 보유
    단체보험 가입 및 매년 건강검진 지원 직원 단체보험 및 건강검진 제공 (전액 회사 부담)
    기숙사 지원 회사 기숙사 제공 (근속기간 충족 시)
    사내 대출 제도 생활 안정 위한 저금리 대출 지원 (근속기간 충족 시)
    휴식 공간 3천 권이 넘는 만화책과 당구대 등이 갖춰진 편안한 휴식공간
    헬스키퍼 힐링존에서 사내 전문 안마사의 마사지를 통한 피로회복 서비스 제공
    경조금/경조휴가 지급 경조휴가, 경조금 및 화환 지원
    사내 동호회 지원 각종 동호회 운영 지원
    명절 선물 설/추석 가족과 풍요로운 명절을 보내실 수 있도록 30만원 상당의 선물 제공

    Growth & Refresh
    사내 외국어 교육 지원 영어, 한국어, 일본어 사내 강의 제공
    사외 교육 지원 직무 관련 사외교육 및 외국어 학습 비용 지원
    세미나/컨퍼런스 지원 직무관련 역량 강화를 위한 최신 세미나/컨퍼런스 참가 비용 전액 지원
    도서 지원 역사, 인문, 인물, 자기계발, 자연과학, 경제경영, IT모바일 관련 도서 무제한 신청 가능
    장기근속자 휴가 및 휴가비 매 3년 근속시 휴가(10일) 및 휴가비(200만원) 제공
    생일 축하 본인 생일 선물(상품권 20만원) 지급 + 생일 반차 제공, 가족 생일 반반차 제공(부모/배우자/자녀)

    LET'S BE
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