개인화 추천을 위한 랭킹 모델 개발기

AI

개인화 추천을 위한 랭킹 모델 개발기

카카오

카카오2026년 9월 22일

두줄요약

개인화 추천을 위한 랭킹 모델 개발기를 소개하는 글입니다.

핵심 내용

카카오의 다양한 서비스와 방대한 데이터 속에서 유저 편의성을 높이기 위한 개인화 추천용 랭킹 모델 개발기 소개
본문이 충분히 제공되지 않아 구체적인 모델 구조, 학습 방식, 성과는 확인 불가

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.
필요 기술머신러닝추천 모델타겟팅 모델CTR 예측CVR 예측LLMA/B 테스트End-to-End 추천
ML 엔지니어 (Ads Retrieval) (ML Engineer)
토스 · Seoul
방대한 상품 카탈로그에서 광고 후보를 생성·선별하는 Retrieval 및 Light Ranker를 개선하고, Cold-start·후보 품질 분석·실험을 통해 광고 성과를 높입니다. 추천·검색·광고 서비스의 후보 생성 또는 선별 모델을 직접 개발·서비스 적용한 경험이 필요합니다.
필요 기술RetrievalLight RankerA/B 실험
ML 엔지니어 (Catalog) (ML Engineer)
토스 · Seoul
상품 텍스트·이미지·구조화 데이터를 바탕으로 분류·속성 추출·상품 매칭 모델과 대규모 학습·추론 파이프라인을 설계·운영합니다. 머신러닝 모델을 실제 서비스에 적용하고, 복잡한 데이터의 피처·관계를 분석해 모델을 학습·평가할 수 있는 분을 찾습니다.
필요 기술PyTorchscikit-learnLightGBMXGBoostSQLSparkANN 검색Hard Negative Mining

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