Senior Software Engineer, Backend - ML Data Platform

ML데이터 플랫폼팀은 당근의 다양한 서비스에서 생성되는 대량의 데이터를 수집해서 고성능 서빙하는 피쳐 플랫폼과 실시간으로 다양한 피쳐를 생성하기 위한 스트림 프로세싱 파이프라인을 개발하고 있어요. 당근에서 머신러닝은 피드 개인화, 광고 추천 등 다양한 도메인에서 서비스 품질을 개선하기 위해 널리 사용되고 있어요. 당근에 대규모 머신러닝 서비스 트래픽을 지탱하는 피드실 ML데이터 플랫폼 팀에 합류할 멋진 동료를 찾고 있어요.

• 추천 등 다양한 서비스의 대량의 데이터 요청을 저지연으로 처리하는 고성능 피쳐 플랫폼을 개발해요
• 피드 및 광고 추천 서비스에 필요한 다양한 종류의 데이터를 수집하고 가공하여 서비스에서 손쉽게 사용할 수 있도록해요.
• 통계 피쳐 및 임베딩을 위한 실시간 스트림 프로세싱, 백터 유사도 기반 검색 등 당근 머신러닝 서비스 고도화에 필요한 데이터 플랫폼을 구축해요
• 머신러닝 서비스에 필요한 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 고성능 데이터 서비스를 구축하고 운영해요.

• C++, Go, Java 등 하나 이상의 언어를 자유롭게 사용하실 수 있는 분
• 저지연 대규모 트래픽을 처리하는 백엔드 시스템/플랫폼을 구축하고, 운영한 경험이 있으신분
• 7년 이상의 백엔드 서비스 개발/운영 경험이 있으신 분
• 대용량, 고가용성 백엔드 시스템 구축에 실무 경험이 있고 시스템 설계를 하실 수 있는 분

• 머신러닝에 대한 실용적인 이해가 있거나 머신러닝 혹은 데이터 플랫폼 관련 프로젝트를 리드해본 경험이 있으신 분

• 팀 이름에 ML이 있는데요. ML 실무 경험이나 깊은 이해가 필요한가요?

  • 아니요, 저희 팀은 ML기반 추천 서비스를 지탱하기 위한 고성능의 시스템을 만드는게 팀의 비전이기 때문에 Backend Software Engineering 역량을 핵심으로 생각하고 있어요. 팀에 조인하면 실무적인 ML과 추천에 도메인 지식을 습득해서 적응하실 수 있으니 해당 부분은 걱정하지 않으셔도 돼요. 단, 팀 업무에 흥미를 위해서는 ML이나 추천에 많은 관심이 있기를 기대하고 있어요.

• 팀에서 작성한 블로그 글이 있나요 ?

  • 네, 아래의 글을 참고 해주세요.
    - 추천 시스템의 심장, Feature Store 이야기 (1)—혼란 속의 질서 찾기: Feature Store를 구축하다

• 정규직 채용의 경우 3개월의 수습기간이 있어요
• 평가 결과에 따라 수습 기간이 연장되거나 채용이 취소될 수 있어요
• 화상 인터뷰에서 라이브 코딩 테스트와 백엔드 개발 관련 기초 질문, 직무 인터뷰에서 시스템 설계 테스트가 진행될 예정이에요

1. 서류 전형  → 2. 화상 인터뷰 → 3. 직무 인터뷰 → 4. 컬처핏 인터뷰 및 레퍼런스 체크 → 5. 처우협의 →  6. 최종 합격 및 입사

👉당근 합류 여정 가이드 바로가기(🔗)