넥스트증권 주식회사, ML엔지니어(랭킹·추천) 경력직 채용
넥스트증권 주식회사가 AI데이터플랫폼팀 내 ML엔지니어(랭킹·추천) 포지션의 경력직 채용을 진행한다. 이번 채용은 MTS 사용자가 종목·뉴스·콘텐츠를 접하는 모든 접점에서의 순서와 품질을 책임질 인재를 찾는 자리로, 랭킹 및 추천 시스템 전반을 설계하고 운영할 역량을 갖춘 전문가를 대상으로 한다.
이 직무에서는 랭킹·추천 모델을 설계하고 Feature Engineering을 담당하게 되며, 금융 분류체계와 온톨로지가 담고 있는 종목·섹터·테마·기업 간 관계를 랭킹 Feature로 설계하고 활용하는 역할도 맡게 된다. 또한 nDCG, MRR, Recall 등 오프라인 품질 지표를 설계하고 오프라인 지표와 온라인 성과의 간극을 지속적으로 관리하는 한편, 추천·랭킹 모델의 학습·배포 파이프라인과 드리프트, 추론 품질을 관리하는 업무도 함께 담당하게 된다. 추천시스템 및 검색엔진 엔지니어와 협업하여 온라인 A/B 테스트를 설계·적용하고 결과를 해석하며, 모델 품질 저하 시 안전한 기본 랭킹으로 전환하는 fallback 체계를 설계하고 운영하는 것까지 실험과 운영을 동시에 책임지는 역할을 경험하게 된다.
지원을 위해서는 4년 이상의 ML 엔지니어 경력(랭킹 또는 추천 시스템 중심)이 필수이며, 추천 또는 랭킹 모델을 프로덕션에 배포하고 운영해본 경험, 후보 생성(retrieval)과 랭킹으로 이어지는 다단계 구조 설계 경험, Learning to Rank 또는 CTR/전환 예측 모델링 경험이 요구된다. 아울러 Python에 능숙하고 PyTorch 또는 TensorFlow 활용 능력이 있어야 하며, 대규모 행동 로그에서 피처를 생성하고 학습·서빙 간 피처 일관성을 관리해본 경험, nDCG·MRR·Recall 등 랭킹 평가 지표 설계 및 실험 결과 해석 경험, A/B 테스트 설계와 통계적 해석 경험, SQL 및 Spark 등 대용량 데이터 처리 도구 활용 능력, AWS 등 퍼블릭 클라우드 환경에 대한 이해도 갖춰야 한다. 우대 조건으로는 증권·금융 도메인에서 추천·랭킹 시스템을 다뤄본 경험, 그래프 기반 추천(GraphSAGE, PinSAGE 등) 또는 시퀀스 기반 추천 모델 경험, 임베딩·벡터 검색 기반 후보 생성 파이프라인 구축 경험, 지식그래프 또는 온톨로지의 관계 정보를 모델 피처로 활용해본 경험, MLflow·Feature Store·Databricks 등 ML 플랫폼 운영 경험, 콜드스타트·포지션 바이어스·인기도 편향 등 랭킹 편향 보정 경험, 모델 롤백·shadow 배포·Degraded Mode 등 안전 배포 패턴 운영 경험, 실시간 추론 서빙(Triton, TorchServe, BentoML 등) 경험, AI 코딩 에이전트 활용 경험 또는 관심, AI Harness를 설계·구성하여 개발 생산성을 극대화한 경험이 있는 지원자를 우대한다.
근무지는 서울특별시 영등포구 여의도 본사로, 자세한 내용은 '넥스트증권 주식회사'의 홈페이지에서 확인할 수 있다.
넥스트증권 주식회사가 AI데이터플랫폼팀 내 ML엔지니어(랭킹·추천) 포지션의 경력직 채용을 진행한다. 이번 채용은 MTS 사용자가 종목·뉴스·콘텐츠를 접하는 모든 접점에서의 순서와 품질을 책임질 인재를 찾는 자리로, 랭킹 및 추천 시스템 전반을 설계하고 운영할 역량을 갖춘 전문가를 대상으로 한다.
이 직무에서는 랭킹·추천 모델을 설계하고 Feature Engineering을 담당하게 되며, 금융 분류체계와 온톨로지가 담고 있는 종목·섹터·테마·기업 간 관계를 랭킹 Feature로 설계하고 활용하는 역할도 맡게 된다. 또한 nDCG, MRR, Recall 등 오프라인 품질 지표를 설계하고 오프라인 지표와 온라인 성과의 간극을 지속적으로 관리하는 한편, 추천·랭킹 모델의 학습·배포 파이프라인과 드리프트, 추론 품질을 관리하는 업무도 함께 담당하게 된다. 추천시스템 및 검색엔진 엔지니어와 협업하여 온라인 A/B 테스트를 설계·적용하고 결과를 해석하며, 모델 품질 저하 시 안전한 기본 랭킹으로 전환하는 fallback 체계를 설계하고 운영하는 것까지 실험과 운영을 동시에 책임지는 역할을 경험하게 된다.
지원을 위해서는 4년 이상의 ML 엔지니어 경력(랭킹 또는 추천 시스템 중심)이 필수이며, 추천 또는 랭킹 모델을 프로덕션에 배포하고 운영해본 경험, 후보 생성(retrieval)과 랭킹으로 이어지는 다단계 구조 설계 경험, Learning to Rank 또는 CTR/전환 예측 모델링 경험이 요구된다. 아울러 Python에 능숙하고 PyTorch 또는 TensorFlow 활용 능력이 있어야 하며, 대규모 행동 로그에서 피처를 생성하고 학습·서빙 간 피처 일관성을 관리해본 경험, nDCG·MRR·Recall 등 랭킹 평가 지표 설계 및 실험 결과 해석 경험, A/B 테스트 설계와 통계적 해석 경험, SQL 및 Spark 등 대용량 데이터 처리 도구 활용 능력, AWS 등 퍼블릭 클라우드 환경에 대한 이해도 갖춰야 한다. 우대 조건으로는 증권·금융 도메인에서 추천·랭킹 시스템을 다뤄본 경험, 그래프 기반 추천(GraphSAGE, PinSAGE 등) 또는 시퀀스 기반 추천 모델 경험, 임베딩·벡터 검색 기반 후보 생성 파이프라인 구축 경험, 지식그래프 또는 온톨로지의 관계 정보를 모델 피처로 활용해본 경험, MLflow·Feature Store·Databricks 등 ML 플랫폼 운영 경험, 콜드스타트·포지션 바이어스·인기도 편향 등 랭킹 편향 보정 경험, 모델 롤백·shadow 배포·Degraded Mode 등 안전 배포 패턴 운영 경험, 실시간 추론 서빙(Triton, TorchServe, BentoML 등) 경험, AI 코딩 에이전트 활용 경험 또는 관심, AI Harness를 설계·구성하여 개발 생산성을 극대화한 경험이 있는 지원자를 우대한다.
근무지는 서울특별시 영등포구 여의도 본사로, 자세한 내용은 '넥스트증권 주식회사'의 홈페이지에서 확인할 수 있다.
