AI 학습 플랫폼 — ML 엔지니어 (재택근무 가능)

모집 분야

근로 조건

평일 : (근무시간) (오전) 9시 30분 ~ (오후) 6시 30분, 주 5일 근무, 평균근무시간 : 40

업무내용

에듀테크 글로벌 강자! 캐치잇플레이에서 인공지능 교육의 미래를 바꾸어 나가기 위해 9.7억 건의 학습 행동 데이터를 기반으로, 신규 제품·엔진 개발의 AI 모델링 리드를 맡아 주실 ‘ML 엔지니어’ 한 분을 모시려고 합니다. 1️⃣ 우리는 이런 분을 찾습니다 추천·예측·생성 모델을 실서비스에 직접 올려본 ML 엔지니어를 찾습니다. 캐치잇은 누적 260만 사용자·9.73억 건 학습 행동 데이터를 보유한 환경에서, 교육 AI를 도구(Tool) 수준에서 협업자(Collaborator) 수준으로 발전시키는 일을 함께할 분을 모시고자 합니다. - 모델 성능 개선과 서빙 환경의 제약(지연·비용 등)을 함께 고려할 수 있는 분 - 도메인 요구사항을 ML 문제로 번역할 수 있는 커뮤니케이션 역량을 가진 분 - 새로운 기술 영역(LLM, 강화학습 등)에 호기심을 갖고 학습·확장해 나갈 수 있는 분 - 소규모 팀에서 스스로 방향을 잡고 실행까지 해본 경험이 있는 분 2️⃣ 주요 책임 A. 모델 설계·개발·운영 (~60%) - 학습·콘텐츠·유저 데이터를 활용해 추천·매칭·이탈 예측·생성형 콘텐츠 등 핵심 ML 모델 설계·개발 및 실서비스 적용 - 모델 학습 → 평가 → 튜닝 → 프로덕션 배포 → 모니터링 → 재학습 ML 라이프사이클 전반 책임 - 새로운 ML 문제 정의, 데이터 수집·가설 설정·모델링·실험·서비스 적용까지 전 과정 주도 - 모델 성능 지표(**Macro F1·NDCG·AUC** 등)를 비즈니스 KPI로 번역하고 사용자 가치로 연결 B. 실험·도구·협업 (~40%) - A/B 테스트 설계·운영, 비즈니스 KPI에 대한 모델 임팩트 정량 측정·검증 - 최신 ML·LLM·생성형 AI 기술 동향 파악, 실서비스 적용 가능 형태로 검증·도입 - 데이터 엔지니어와 협업하여 Feature Store·모델 서빙·운영 인프라 함께 운영 - PM·기획·분석 직군과 ML 요건 정의, 팀의 기술적 의사결정에 적극 참여 3️⃣ 필수 자격 - ML/AI 관련 실무 경력 **5년 이상**, 실서비스 모델 배포 경험 보유 - 머신러닝/딥러닝 모델을 직접 설계·학습·튜닝·평가하고, 실서비스 적용까지 협업해 본 경험 - Python 능숙 (**PyTorch, scikit-learn** 등) - SQL 능숙, 클라우드(AWS/GCP/Azure) 환경 경험 - 대규모 행동 로그 또는 트랜잭션 데이터 기반 피처 엔지니어링 경험 - 통계적 가설 검정 및 실험 설계(A/B 테스트 등)에 대한 이해 - Git 기반 코드 협업 및 도메인 전문가·기획자와의 커뮤니케이션 경험 4️⃣우대 사항 - 컴퓨터공학, 통계학, 수학 등 관련 분야 석사 이상 - 1억 건 이상 규모 데이터 처리 및 모델링 경험 - 추천 시스템, 랭킹, NLP, LLM, 강화학습, 시계열, 멀티모달 등 특정 분야의 깊이 있는 실무 경험 - 지식 추적(Knowledge Tracing), 학습자 모델링, 교육 AI 관련 연구 또는 구현 경험 - LLM 응용 (RAG, 에이전트, 파인튜닝, 평가 파이프라인) 경험 - Feature Store 설계·운영 경험 (Feast, Tecton 등) - A/B 테스트 플랫폼 구축 또는 운영 경험 - MLOps 파이프라인(Airflow, MLflow, Kubeflow 등) 경험 - 에듀테크, 콘텐츠 추천, 게임 등 행동 로그 기반 서비스 도메인 경험 - 관련 분야 논문 게재 또는 학회 발표 경험 [세부내용은 아래 노션페이지 참조] https://catchitplay.notion.site/AI-ML-36098f74ee5a80c0b70bf09ebdf98c3e

제출 서류

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