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개인화 추천 서비스를 위해 유저·상품·맥락 데이터를 분석하고, 추천 모델 개발부터 학습·평가·서빙 구조 설계 및 온라인 실험까지 수행합니다. 머신러닝 모델을 실제 서비스에서 개발·배포·운영한 경험과 대규모 트래픽의 랭킹·개인화 ML 서비스 경험이 필요합니다.
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개인화 추천 서비스를 위해 유저·상품·맥락 데이터를 분석하고, 추천 모델 개발부터 학습·평가·서빙 구조 설계 및 온라인 실험까지 수행합니다. 머신러닝 모델을 실제 서비스에서 개발·배포·운영한 경험과 대규모 트래픽의 랭킹·개인화 ML 서비스 경험이 필요합니다.
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