[CC CTO] Machine Learning Engineer

차세대 플랫폼으로 편리함 을 넘어 무한한 가능성을 찾아 진화하고 있는, "커넥트웨이브" 입니다. 커넥트웨이브는 고객과 셀러의 연결성 강화를 위해 다양한 플랫폼을 인수합병(M&A) 하여 성장해 왔습니다. 빅데이터를 기반으로 한 컨슈머 커머스 (다나와, 에누리), 쇼핑몰 구축부터 연동, 운영 등 원스톱 서비스가 가능한 셀러 커머스 (메이크샵, 플레이오토, 링크프라이스, 스윗트래커), 글로벌 풀필먼트 서비스가 강점인 크로스보더 커머스 (몰테일)를 선보이며 일상 속 편리한 토탈 플랫폼으로 거듭나고 있습니다. 플랫폼을 현대적 아키텍처로 업그레이드해 나갈 것 입니다. 근무 부서 커넥트웨이브

• Consumer Commerce CTO 직책: 팀원 포지션 소개 다나와/에누리는 다양한 판매처에서 수집한 상품을 정형화하고, 동일한 상품을 하나의 카탈로그로 연결하여 사용자가 가격과 판매 조건을 비교할 수 있도록 돕고 있습니다. 이 포지션은 Consumer Commerce의 AI 모델링을 담당합니다. 상품 데이터 이해, 검색, 추천, LLM 응용 등 서비스 전반의 모델링 과제를 맡습니다. 어떤 문제를 모델로 풀어야 하는지 판단하고, 데이터 설계부터 학습, 평가, 서비스 적용, 개선까지 직접 책임지는 역할입니다. 합류 시 함께 하게 될 업무에요 상품 데이터 이해 서로 다른 판매처의 동일 상품을 판별하는 Entity Matching / Entity Resolution 모델 개발 상품명, 상세 설명, 이미지, 스펙에서 브랜드, 제조사, 모델명, 카테고리, 속성값 추출 및 정규화 카테고리 오분류, 비정상 가격, 잘못된 속성, 저품질 상품 등 데이터 결함 탐지 텍스트 , 이미지 , 정형 속성을 결합한 멀티모달 상품 표현 학습 검색 품질 상품 표현과 속성, 품질 시그널을 검색에 적용 Query Understanding, Retrieval, Ranking 단계의 품질 문제 분석 및 개선 BM25, 벡터 검색 등 후보군 생성 방식의 조합 및 평가 추천 및 개인화 상품 표현을 활용한 연관 상품, 유사 상품 추천 모델 개발 사용자 행동 데이터 기반 개인화 모델 설계 및 검증 LLM 및 멀티모달 응용 상품 데이터 가공, 리뷰 요약, 상품 정보 생성 등에 LLM, VLM 적용 파인튜닝, Synthetic Data 생성, Distillation을 통한 비용 및 품질 관리 카탈로그 운영 및 사내 업무 자동화 과제의 모델 적용 모델 평가 및 운영 평가 데이터셋 및 평가 기준 설계 LLM 기반 레이블 생성과 전문가 검수를 결합한 데이터 파이프라인 구축 학습, 검증, 배포, 추론, 모니터링 흐름 구축 처리량, 지연시간, 추론 비용, 안정성 최적화 데이터 및 모델 드리프트 감지와 재학습 체계 구축 저희는 이런 분과 함께 하고 싶어요 관련 경력 4년 이상 또는 이에 준하는 ML 모델 개발 역량 Python, PyTorch를 활용한 모델 학습, 평가, 개선 경험 다음 중 하나 이상의 모델링 실무 경험 텍스트 분류, 정보 추출, NER Embedding, 유사도 학습, Metric Learning, Contrastive Learning Retrieval, Ranking, 추천 Computer Vision 또는 Multimodal 모델링 노이즈가 많은 대규모 실서비스 데이터를 분석하여 모델링 문제와 학습 데이터를 정의한 경험 오프라인 지표를 통한 모델 성능 평가 및 오류 사례 분석, 개선 경험 모델을 실서비스에 배포하고 운영 중 발생한 품질, 성능 문제를 해결한 경험 담당 영역이 넓은 환경에서 우선순위를 판단하고 근거를 설명할 수 있는 커뮤니케이션 역량 다음과 같은 자격을 갖고 계시면 더욱 좋아요 Entity Matching, Entity Resolution, Record Linkage 또는 중복 탐지 경험 상품 카테고리 분류, 브랜드 및 모델명 정규화, 상품 속성 추출 경험 커머스, 가격비교, 상품 검색, 광고, 추천 서비스의 ML 모델 개발 경험 Elasticsearch 기반 검색, BM25, Vector Search, Hybrid Search, LTR 적용 경험 Query Intent Detection, Query Expansion, Spell Correction, Query Rewrite 경험 LLM 또는 VLM 파인튜닝, Synthetic Data 생성, Model Distillation 경험 Taxonomy, Ontology, Knowledge Graph를 모델이나 서비스에 적용한 경험 Human-in-the-loop, Active Learning, Weak Supervision, 데이터 품질 관리 시스템 구축 경험 A/B 테스트 설계 및 온라인 지표 개선 경험 Spark, Kafka 등 대규모 데이터 처리 환경 활용 경험 학습 및 배포 파이프라인 구축, 운영 경험 AI/ML 관련 석박사 학위, 주요 학회 논문 또는 관련 대회 경험 [개발 환경] Python, PyTorch, Hugging Face Spark, Kafka Elasticsearch, Vector Database Docker, Kubernetes Kubeflow 또는 MLflow GPU 기반 모델 학습 및 추론 환경 근무 형태 고용형태: 정규직 수습기간: 3개월 (급여 100% 지급) 문의: cwrecruit@cowave.kr (채용팀) 채용 절차 서류전형
• 사전과제 & 역량검사 & 면접전형
• 처우협의
• 최종합격 🎉 * AI를 활용하여 작업하는 과제를 안내드리고, 면접에서 결과물에 대한 질문을 드릴 예정이에요. * 역량검사(약 15분 소요), 면접은 1회 진행되며, 추가 면접이 있을 경우 사전에 안내드릴 예정이에요. 면접 종료 후, 평판조회가 진행될 수 있으며, 진행 시 사전에 안내드릴 예정입니다. 커넥트웨이브 그룹사 채용프로세스 안내 바로가기 유의 사항 입사 지원 시 "자유양식" 의 이력서 를 첨부해주세요. 파일 형태는 어떤 형태로 지원하셔도 무방해요! ( PDF/Word/hwp등) 이력서는 지원하시는 포지션과 관련된 경력 및 경험을 기반 으로 작성해주세요. 커넥트웨이브는 모든 지원자 분들께 전형 결과를 전달드리고 있어요. 조금만 기다려주시면 모집 전형에 대한 결과를 개별 안내드릴 예정이에요. 면접 관련 상세한 진행 방법에 대해서는 서류 전형 합격 시 개별 안내드릴 예정이에요. 커넥트웨이브에 대해 더 알고 싶으신가요? 👉 진행 중인 채용공고 모두보기 👈 👉 커넥트웨이브 복리후생 살펴보기 👈 👉 커넥트웨이브 홈페이지 바로가기 👈