[25. 8. 27] 시계열 데이터의 새로운 설명 가능한 AI 기법: TIMING

ML 엔지니어 (Growth) (ML Engineer)

토스 · Seoul

대규모 사용자 행동·맥락 데이터를 기반으로 추천·타겟팅 및 CTR·CVR 예측 모델을 개발하고, LLM과 End-to-End 추천을 활용해 서비스 성과를 개선합니다. 추천·랭킹 또는 반응 예측 모델의 설계·학습·평가와 반복 실험 경험이 필요합니다.

ML 엔지니어 (OCR) (ML Engineer)

토스 · Seoul

다국어 OCR·Document AI 모델과 금융 문서 정보 추출·진위확인 모델을 개발하고, 데이터 전략부터 학습·GPU 서빙·운영까지 전 과정을 담당합니다. OCR 또는 Document AI의 실서비스 적용 경험과 OCR·VLM 기반 문서 이해 방법론을 깊이 다룬 경험이 필요합니다.

ML 엔지니어 (Ads Bidding & Pacing) (ML Engineer)

토스 · Seoul

광고주의 목표·예산에 맞춘 입찰 및 예산 소진 정책을 설계·개선하고, 경매·과금 구조와 정책 변화의 성과를 실험으로 검증합니다. 광고 도메인에서 Bidding·Budget Pacing 시스템을 직접 개발·운영하고 pCTR·pCVR 등을 활용한 입찰 정책 설계 경험이 필요합니다.