Software Engineer, Backend (신입) - 피드 (ML Data Platform)

ML 데이터 플랫폼팀 을 소개해요 피드실 ML 데이터 플랫폼팀은 당근의 2,100만 MAU 사용자를 위한 추천 서비스가 안정적으로 제공될 수 있도록, 추천에 필요한 데이터를 생성·적재하고 서빙하는 플랫폼을 만들고 있어요. 피쳐 스토어와 추천 엔진, 임베딩 파이프라인을 비롯한 추천 시스템의 핵심 인프라를 직접 설계하고 운영하며, 여러 추천 서비스가 공통으로 활용할 수 있는 기반으로 발전시키고 있어요 2,100만 MAU 사용자를 위한 추천을 위해 초당 100K+ 대용량 트래픽을 p99.9 기준 30ms 이하로 처리하고 있어요. 이는 당근의 수백 개 백엔드 서비스 중에서도 손에 꼽힐 만큼 높은 처리량이에요 가능한 한 최신 정보를 추천에 반영하기 위해 여러 서비스의 데이터를 스트림으로 준 실시간 수집하고 처리하고 있어요. Kafka, GCP Pub/Sub에서 100+개의 이벤트 스트림을 처리해 1,000개가 넘는 피쳐를 피쳐 스토어를 통해 제공하고 있어요 이런 일을 해요 추천 시스템에 필요한 추천 엔진, 피쳐 스토어, 임베딩 생성 플랫폼 등의 서비스들을 개발하고 운영해요 대규모 트래픽 환경에서도 안정적으로 동작할 수 있도록 성능과 비용을 지속적으로 최적화해요 LLM 기반 임베딩 벡터와 모델 추론 결과를 추천 시스템에서 안정적으로 활용할 수 있는 파이프라인을 구축해요 추천 품질과 데이터 품질을 더 잘 관찰할 수 있도록 Data Quality 모니터링 시스템을 구축해요 이런 기술을 사용하고 있어요 Go, gRPC, Redis, AWS DynamoDB, Kafka, GCP Pub/Sub, GCP BigQuery Kotlin, Python, Apache Beam, GCP Dataflow, GCP Vertex AI 이런 분을 찾고 있어요 컴퓨터공학 또는 관련 분야를 전공했거나 이에 준하는 지식과 경험을 갖추신 분 자료구조, 알고리즘, 운영체제, 네트워크, 데이터베이스 등 Computer Science 전반에 대한 탄탄한 이해를 바탕으로 높은 수준의 문제 해결 역량을 갖추신 분 하나 이상의 프로그래밍 언어를 능숙하게 활용하여 문제를 해결하고, 읽기 쉽고 유지보수 가능한 코드를 작성할 수 있는 분 새로운 기술과 익숙하지 않은 도메인을 적극적으로 학습하고 업무에 적용할 수 있는 분 이런 분이면 더 좋아요! 백엔드 서비스 또는 데이터 파이프라인을 설계부터 구현, 테스트, 배포 및 개선까지 주도적으로 완성해 본 경험이 있으신 분 시스템이나 개발 과정의 문제를 스스로 발견하고, 기술적 해결책을 구현하여 측정 가능한 개선으로 연결해 본 경험이 있으신 분 FAQ 팀 이름에 ML이 있는데요. ML 실무 경험이나 깊은 이해가 필요한가요? 아니요, 저희 팀은 ML기반 추천 서비스를 지탱하기 위한 고성능의 시스템을 만드는 게 팀의 비전이기 때문에 Software Engineering 역량을 핵심으로 생각하고 있어요 팀에 조인하면 실무적인 ML 및 추천과 관련된 도메인 지식을 습득해서 적응하실 수 있으니 해당 부분은 걱정하지 않으셔도 돼요 다만 팀 업무에 흥미를 위해서는 ML이나 추천시스템에 많은 관심이 있기를 기대하고 있어요 팀에서 작성한 블로그 글이 있나요? 네, 아래의 글을 참고 해주세요 How Karrot built a feature platform on AWS, Part 1: Motivation and feature serving How Karrot built a feature platform on AWS, Part 2: Feature ingestion 참고해 주세요 정규직 채용의 경우 3개월의 수습기간이 있어요 ‘장애인고용촉진 및 직업재활법’, ‘국가유공자 등 예우 및 지원에 관한 법률’에 따라 장애인 및 보훈대상자는 채용 전형 시 우대하고 있어요 화상 면접에서 이력 기반 질문과 라이브 코딩 테스트가 있을 예정이에요 C++, Go, Java, Python 언어로 진행하실 수 있어요 이 포지션은 산업기능요원으로 채용이 가능한 포지션이에요 (현역 전직, 보충역 신규 편입, 보충역 전직) 전문연구요원 편입 및 전직은 불가해요 이렇게 합류해요 1. 서류 전형 → 2. 화상 인터뷰(라이브 코딩 테스트) → 3. 직무 인터뷰 → 4. 컬처핏 인터뷰 및 레퍼런스 체크 → 5. 처우협의 → 6. 최종 합격 및 입사