ML Engineer (검색 Relevance)

핵심 업무

• LLM 기반 relevance 레이블 설계 및 Student 임베딩 모델 학습
• lexical 매칭 피처 결합 Heavy Relevance 모델 설계 및 학습
• 2-tier 구조 전반의 학습 데이터 파이프라인 직접 설계
• 오프라인 평가 프레임워크 정의 및 A/B 실험 엔드투엔드 수행
• 검색 파이프라인 품질 이슈 진단 및 크로스팀 개선 과제 리드

필수 자격

• 검색 도메인 경력 3년 이상
• 대규모 데이터 기반 학습 데이터셋 설계 및 구축 역량
• 임베딩 및 랭킹 모델 직접 학습 및 성능 개선 경험
• 문제 해결을 위한 LLM 도구 활용 역량
• 데이터 분석부터 모델 학습 및 서빙까지의 엔드투엔드 역량

우대사항

• Knowledge Distillation 및 Two-Tower 등 relevance 모델 학습 경험
• ANN 기반 벡터 검색 실무 경험
• LLM-as-a-Judge 기반 relevance 레이블 설계 경험
• Elasticsearch 기반 BM25 및 lexical 피처 설계 경험
• LTR 및 Multi-task 딥러닝 랭킹 모델 적용 경험
• 대규모 커머스 또는 검색 플랫폼 A/B 실험 경험

전형 절차

서류 접수 → 프리인터뷰 → 직무 인터뷰 → 문화적합성 인터뷰 → 레퍼런스 체크 → 처우 협의 → 최종 합격