카카오, AI 검색 기술 조직 Machine Learning Engineer (Search) 경력직 채용
카카오가 AI 검색 기술을 담당하는 조직에서 Machine Learning Engineer (Search) 경력직 채용을 진행한다. 이 조직은 카카오의 신규 AI 서비스 및 도메인 검색 품질 개선을 위한 AI 검색 기술 개발을 중심으로, 최신 언어 모델과 AI 검색 기술을 기반으로 높은 수준의 검색 시스템을 구축해 나가고 있다.
이번에 합류하게 될 엔지니어는 RAG, Embedding, Reranker 등을 활용한 Semantic Search 기술 설계 및 개발을 담당하게 되며, 쇼핑·로컬 등 버티컬 서비스에 특화된 전용 검색 모델 및 랭킹 알고리즘 개발도 맡게 된다. 실시간 검색 환경에 대응하기 위해 Quantization·Distillation을 활용한 모델 경량화와 대규모 트래픽 처리를 위한 Inference Optimization 및 서빙 파이프라인 구축도 주요 업무에 포함된다. 또한 신뢰성 있는 AI 검색 서비스를 위한 성능 평가 방법론 연구, 검색 품질 향상을 위한 데이터 정제 기술 연구, 대용량 검색 데이터(쿼리, 문서, 사용자 로그) 분석을 수행하게 되며, 온·오프라인 실험 설계 및 A/B 테스트를 통해 검색 시스템을 점진적으로 개선하고 서비스에 적용하는 역할도 경험하게 된다. 최신 정보 검색(IR) 및 자연어 처리(NLP) 관련 논문 리서치와 핵심 기술 내재화 역시 이 직무에서 지속적으로 이루어지는 활동이다.
지원 자격으로는 검색 및 ML 경력 3년 이상 혹은 그에 준하는 역량을 보유하신 분, Python에 능숙하고 PyTorch/TensorFlow 등 딥러닝 프레임워크 사용 경험이 있으신 분, ML/LLM 모델의 학습부터 서비스 배포(Serving)까지 End-to-End 경험이 있으신 분, 라이브러리나 툴을 단순히 사용하는 것을 넘어 기술적 의사결정의 이유와 동작 원리 파악에 관심이 있으신 분, 새로운 기술이나 낯선 프레임워크도 두려움 없이 습득하고 유연하게 대처하는 자세를 가지신 분, 논리적인 커뮤니케이션으로 동료를 설득하고 팀과 함께 문제를 해결하는 것을 즐기시는 분을 필요로 한다. Vector Search 관련 모델 연구·개발 경험이 있거나 언어 모델의 Post-Training·Inference 최적화 또는 경량화 실무 경험이 있는 경우 우대하며, 검색 엔진(OpenSearch/Elasticsearch 등)이나 Vector DB 튜닝 및 최적화 경험, 대규모 분산 처리 시스템(Spark, Hadoop, Kafka) 기반의 데이터 파이프라인 구축 경험, Kubernetes·Docker 등 컨테이너 기반 MLOps 인프라 환경에 익숙한 분, AI 관련 top-tier 학회(NeurIPS, ICML, ICLR, AAAI, EMNLP, ACL 등) 1저자 논문 게재 경험이 있는 분도 우대 대상에 포함된다.
근무지는 판교이며, 완전선택근무제를 적용해 월 총 근무시간 범위 내에서 업무 시작·종료 시간을 자율적으로 설정할 수 있다. 자세한 내용은 '카카오'의 홈페이지에서 확인할 수 있다.
카카오가 AI 검색 기술을 담당하는 조직에서 Machine Learning Engineer (Search) 경력직 채용을 진행한다. 이 조직은 카카오의 신규 AI 서비스 및 도메인 검색 품질 개선을 위한 AI 검색 기술 개발을 중심으로, 최신 언어 모델과 AI 검색 기술을 기반으로 높은 수준의 검색 시스템을 구축해 나가고 있다.
이번에 합류하게 될 엔지니어는 RAG, Embedding, Reranker 등을 활용한 Semantic Search 기술 설계 및 개발을 담당하게 되며, 쇼핑·로컬 등 버티컬 서비스에 특화된 전용 검색 모델 및 랭킹 알고리즘 개발도 맡게 된다. 실시간 검색 환경에 대응하기 위해 Quantization·Distillation을 활용한 모델 경량화와 대규모 트래픽 처리를 위한 Inference Optimization 및 서빙 파이프라인 구축도 주요 업무에 포함된다. 또한 신뢰성 있는 AI 검색 서비스를 위한 성능 평가 방법론 연구, 검색 품질 향상을 위한 데이터 정제 기술 연구, 대용량 검색 데이터(쿼리, 문서, 사용자 로그) 분석을 수행하게 되며, 온·오프라인 실험 설계 및 A/B 테스트를 통해 검색 시스템을 점진적으로 개선하고 서비스에 적용하는 역할도 경험하게 된다. 최신 정보 검색(IR) 및 자연어 처리(NLP) 관련 논문 리서치와 핵심 기술 내재화 역시 이 직무에서 지속적으로 이루어지는 활동이다.
지원 자격으로는 검색 및 ML 경력 3년 이상 혹은 그에 준하는 역량을 보유하신 분, Python에 능숙하고 PyTorch/TensorFlow 등 딥러닝 프레임워크 사용 경험이 있으신 분, ML/LLM 모델의 학습부터 서비스 배포(Serving)까지 End-to-End 경험이 있으신 분, 라이브러리나 툴을 단순히 사용하는 것을 넘어 기술적 의사결정의 이유와 동작 원리 파악에 관심이 있으신 분, 새로운 기술이나 낯선 프레임워크도 두려움 없이 습득하고 유연하게 대처하는 자세를 가지신 분, 논리적인 커뮤니케이션으로 동료를 설득하고 팀과 함께 문제를 해결하는 것을 즐기시는 분을 필요로 한다. Vector Search 관련 모델 연구·개발 경험이 있거나 언어 모델의 Post-Training·Inference 최적화 또는 경량화 실무 경험이 있는 경우 우대하며, 검색 엔진(OpenSearch/Elasticsearch 등)이나 Vector DB 튜닝 및 최적화 경험, 대규모 분산 처리 시스템(Spark, Hadoop, Kafka) 기반의 데이터 파이프라인 구축 경험, Kubernetes·Docker 등 컨테이너 기반 MLOps 인프라 환경에 익숙한 분, AI 관련 top-tier 학회(NeurIPS, ICML, ICLR, AAAI, EMNLP, ACL 등) 1저자 논문 게재 경험이 있는 분도 우대 대상에 포함된다.
근무지는 판교이며, 완전선택근무제를 적용해 월 총 근무시간 범위 내에서 업무 시작·종료 시간을 자율적으로 설정할 수 있다. 자세한 내용은 '카카오'의 홈페이지에서 확인할 수 있다.
