라포랩스 Scale Squad가 운영을 제품으로 전환해 커머스의 스케일 문제를 푸는 방식을 소개했습니다. MD 자동화와 CX 챗봇 사례를 통해 작은 팀의 큰 임팩트를 설명했습니다.
AI 플랫폼 엔지니어 (Recommendation) (AI Platform Engineer)
토스 · Seoul
추천 모델의 학습부터 서빙까지 자동화하는 ML 플랫폼을 설계·확장하며, 분산 전처리·학습과 Training-serving Skew 해소 구조를 구축합니다. 여러 팀이 사용하는 학습 또는 서빙 파이프라인 구축 경험과 Spark 또는 Ray 기반 대규모 분산 처리 경험이 필요합니다.
시니어 백엔드 엔지니어 (상품/재고)
에이블리 · 경력 · 신논현
상품·재고 시스템을 설계·개발하고, 상품 데이터 구조 및 주문·취소·반품에 따른 재고 처리 로직을 개선합니다. Django·Spring 등 웹 프레임워크로 대규모 백엔드를 구축·운영하고, 고트래픽·대용량 데이터 환경의 시스템 설계 경험이 필요합니다.
MLOps 엔지니어
카카오스타일 · 경력 5년 이상 · 대한민국 경기도 성남시 분당구 판교역로 235
카카오스타일 서비스의 ML 모델 운영을 위한 확장형 인프라와 데이터 수집·전처리·학습·배포·서빙 파이프라인을 설계·자동화합니다. Kafka·Airflow·Spark 기반 대규모 처리, ML 플랫폼 활용 및 Python ML 워크플로우 경험이 필요합니다.
#자동화 주제를 이어서 읽기
라포랩스 MD전략팀이 MD 구좌 전략과 자동화를 통해 운영 효율과 성장을 높이는 역할을 소개했습니다. 특히 썸네일 교체 작업을 AI로 자동화해 빠르게 임팩트를 만든 사례를 전했습니다.
