‍

Job Responsibilities

• GenAI 시대에 최적화된 RAG 기반 검색 시스템 설계 및 알고리즘 최적화
• LLM 응답 품질을 좌우하는 검색 성능의 극대화를 위한 지속적 성능 개선
• 검색 기술을 넘어, 고객/사용자의 Contextual Behavior를 반영한 사용자 중심 Search Experience 구현
• 검색/추천 기술을 제품화하는 End-to-End 구조 설계 및 백엔드와 협업

‍

Job Requirements

이런 분을 찾습니다

• 컴퓨터공학 학사 이상의 학력 또는 이에 준하는 경력.
• Python, Typescript 기반 백엔드 서버 개발 경험.
• Tensorflow, PyTorch 등 딥러닝 프레임워크 사용 경험.
• Elasticsearch, Vector DB, Open Source 기반 RAG Stack 경험자
• Kubernetes 관련 지식 및 사용 경험.
• Spark 등 분산 데이터 처리 기술.
  

이런 분이면 더 좋겠어요

• IR/NLP 분야의 실무 혹은 연구 경험 3년 이상 (석·박사 우대)
• ML을 이한 알고리즘 개발 및 제품화 경험.
• NeurlPS, EMNLP, Interspeech 등 대화형 AI 관련 학회/저널 논문 출판 경험. 
• 본인의 논문, 코드, 실험 결과를 실제 제품/서비스에 구현해 본 경험

‍

면접 프로세스

• 1차 Online Interview - Google Docs와 Google Meet을 활용한 라이브 코딩 테스트
• 2차 Onsite Interview - 실무진들과의 대면 기술 면접
• 3차 경영진 문화 면접
• 상황에 따라 추가 interview가 진행될 수 있습니다.

기타 안내

• 시니어의 경우 레퍼런스 체크가 진행될 수 있습니다.
• 신입/경력 무관하게 수습기간 3개월이 적용됩니다