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Posted 14 days ago

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Staff, Machine Learning Research Scientist (Azar)

SeoulHybridFull-time

AI Summary

Staff ML Research Scientist at Azar (Match Group) in Seoul, partnering with Head of AI to define and solve core recommendation and moderation problems, aligning research with product and business impact.

About this role

사람과 사람을 연결하는 Azar에서, 기존 기술로는 접근하기 어렵지만 머신러닝으로 풀 수 있는 문제를 해결합니다. 아자르의 Recommendation, Moderation, 그리고 새로운 혁신 영역의 문제를 다루며, 만들어낸 기술이 실제 서비스 성장에 기여하는 것을 목표로 합니다.

Responsibilities

  • Head of AI의 핵심 파트너로서, Azar의 추천 및 모더레이션 영역에서 풀어야 할 핵심 문제를 정의합니다. 여러 직군과 리더십의 관점을 정렬하고, 비즈니스 임팩트와 기술적 실현 가능성을 바탕으로 조직의 우선순위와 실행 전략을 함께 결정합니다.
  • 최신 AI/ML 연구와 기술 발전을 바탕으로 기존 제품 요구사항만으로는 발견하기 어려운 기회를 발굴합니다. 새로운 기술이 Azar를 어떻게 혁신할 수 있는지 제안하고, 기술적·사업적 실현 가능성과 장기적인 기술적 해자를 바탕으로 투자할 가치가 있는지 판단합니다.
  • 비즈니스 요구사항을 AI/ML 문제로 재정의하고, 딥러닝뿐만 아니라 고전적 머신러닝, 통계, 최적화 등을 폭넓게 검토하여 해법을 설계합니다. 비즈니스 요구사항을 만족시키기 위해 휴리스틱과 예외 처리를 반복적으로 덧붙이는 데 머무르지 않고, 문제의 구조와 ML 이론에 대한 깊은 이해를 바탕으로 주어진 제약 안에서 이론적 최적해에 가까운 방향을 탐색합니다.
  • 해결되지 않은 고난도 ML 문제와 긴급한 비즈니스 문제에 직접 뛰어듭니다. 모델의 오프라인 성능에 머무르지 않고 사용자 경험과 실서비스 지표의 변화를 검증하여 장기적인 제품 및 비즈니스 성과를 만듭니다.
  • 개별 모델의 성능을 넘어 데이터, 학습, 평가, 실험, 서빙과 피드백이 연결되는 ML 시스템 전반을 이해합니다. 빠르고 신뢰도 높은 실험과 지속적인 개선이 가능하도록 전체 시스템의 구조와 각 구성 요소의 역할을 ML 관점에서 설계합니다.
  • 다른 ML Research Scientist들과 연구 주제와 해결 방향을 정렬하고, 각 연구가 하나의 기술 전략과 제품 성과로 이어지도록 이끕니다. Machine Learning Software Engineer, 데이터 엔지니어, 프로덕트 조직 등과도 협업하여 연구 결과가 실제 제품에 적용되도록 기술적 의사결정을 주도합니다.

    • Requirements

  • 머신러닝 및 관련 분야의 박사 학위 또는 이에 준하는 연구 역량을 보유하신 분
  • 산업 현장에서 머신러닝 기반 제품이나 서비스를 개발하고 개선한 경력이 5년 이상이신 분
  • 모호한 비즈니스 문제를 명확한 ML 문제로 정의하고, 이론적 근거와 실험을 바탕으로 해결 전략을 설계한 경험이 있으신 분
  • 복잡하고 해결하기 어려운 문제를 주도적으로 끝까지 해결하고, 모델 성능을 사용자 경험이나 비즈니스 지표의 개선으로 연결해 본 경험이 있으신 분
  • 다른 연구자, 엔지니어 및 비기술 직군과 협업하며 기술적 방향을 정렬하고 의사결정을 설득력 있게 이끌 수 있는 분

    • Preferred Qualifications

  • NeurIPS, ICML, ICLR 중 한 곳 이상의 메인 트랙에 주저자로 논문을 게재한 경험이 있으신 분
  • 추천 시스템, 강화학습, LLM 또는 머신러닝 이론 연구 경험이 있으신 분
  • 대규모 트래픽을 처리하는 사용자 대상 서비스에서 ML 시스템을 제품화하고 반복적으로 개선한 경험이 있으신 분
  • 영어로 글로벌 팀과 기술적 논의를 주도할 수 있는 분

    • Hiring Process

    • 고용 형태: 정규직
    • 채용 절차: 서류전형 > Recruiter Call > 1차 면접 > 2차 면접 > 3차 면접 > 최종합격 (*필요 시 전형이 추가/변경 진행될 수 있습니다.)
    • 지원 서류: 자유 양식의 상세 경력기반 국문 또는 영문이력서(PDF)

    Skills

    Classical Machine LearningDeep LearningICLRICMLLLMsML TheoryNeurIPSOptimizationRecommendation SystemsReinforcement LearningStatistics

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