플랫폼 단위의 시스템 설계: 무신사, 29CM, 글로벌 무신사 등 여러 플랫폼을 아우르는 고성능 검색 및 추천 플랫폼을 직접 설계하고 구축합니다.
글로벌 이커머스 시장 진출: 문화권별 맞춤 검색 및 추천 인프라를 구축하며 글로벌 스케일의 기술적 난제를 해결합니다.
개인화 추천 엔진 고도화: 사용자의 실시간 행동 로그, 구매 이력, 취향 데이터를 결합하여 '나보다 나를 더 잘 아는' 개인화 추천 시스템을 개발합니다. 수천만 명의 사용자에게 각기 다른 탐색 경험을 제공하는 알고리즘을 대규모 트래픽 환경에서 안정적으로 서빙하는 경험을 할 수 있습니다
고객 관심사와 트렌드를 반영하는 동적 랭킹 시스템을 엔드투엔드로 운영합니다. 단순 집계를 넘어 급상승 랭킹, 테마 랭킹 등 다양한 랭킹 경험을 설계하고, 고가용성 서빙 시스템을 직접 구축합니다.
최신 기술의 실무 적용: AI, LLM, Vector Search 기술을 실제 검색 및 추천 시스템에 접목하여 혁신적인 탐색 경험을 상용화합니다
무신사와 29CM를 포함한 검색·추천·랭킹 플랫폼의 개발 및 운영을 담당합니다.
대규모 데이터를 안정적으로 처리할 수 있도록 색인 파이프라인을 설계하고 최적화합니다.
검색·추천·랭킹 API 서버를 개발하고, 서비스 안정성 확보를 위한 운영 체계를 지속적으로 고도화합니다.
MLE와의 협업을 통해 AI 모델 및 개인화 랭킹을 연동하여 검색 기능을 강화합니다.
고객 관심사와 트렌드를 반영한 동적 랭킹 로직, 수식, 알고리즘을 설계하고 고도화합니다.
비즈니스 요구사항에 맞춰 아키텍처를 개선하고 신규 기능을 구현합니다.
자격 요건
본인에게 해당하는 항목을 체크해보세요.
필수 0/4 · 우대 0/5 충족
자격 요건 · 4개
우대 사항 · 5개
근무 조건
형태
정규직
지원 서류 및 전형 절차
서류 검토 - 1차 인터뷰 (Live Coding) - 2차 인터뷰 (컬쳐핏) - 처우 협의 - 최종합격
1차 인터뷰는 Live Coding, Architecture Design 중 유연하게 구성되어 진행될 수 있습니다.
