포지션 상세
• Legal Entity: Hyperconnect
• Brand: Match Group AI
[Match Group AI 소개]
Match Group AI 는 중앙 AI 조직으로서, AI 기술을 활용하여 Tinder와 Hinge를 비롯한 매치그룹의 다양한 제품군에 기여하고 있습니다. 기존의 기술로는 접근하기 어렵지만 머신러닝 기술을 통해 풀 수 있는 문제들을 찾아내고 사용자 경험을 혁신합니다. 사용자들이 자신을 더 잘 표현할 수 있도록 돕는 도구를 만들고, 의미 있는 만남을 발견하는 과정에서 더 만족스러운 경험을 제공할 수 있는 기능을 개발하고 있습니다.
[Match Group AI ML Team 소개]
ML Team은 Match Group의 다양한 서비스에 AI 기술을 적용하는 ML Engineer로 구성된 팀입니다. 이들은 최신 AI 기술을 연구하고 적용하는 과학자이자, 실제 서비스 환경에 맞게 모델 및 시스템을 설계하고 최적화하여 실질적인 임팩트를 만들어내는 엔지니어이기도 합니다.
팀의 업무는 실제 서비스 현장에서 발생하는 문제를 발굴하고 정의하는 것에서 시작됩니다. 문제 해결에 가장 적합한 SotA(State-of-the-Art) 모델을 개발하거나 재현하고, 완성된 모델을 모바일과 서버 환경에 안정적이고 효율적으로 배포합니다. 이후에도 지속적인 모니터링과 개선을 통해 서비스의 AI Flywheel을 구축해 나갑니다. 이 과정에서 백엔드/프론트엔드/DevOps 엔지니어, 데이터 분석가, PM 등 다양한 전문 조직과 긴밀히 협업하며 실제 사용자에게 임팩트를 주는 AI 경험을 만들어갑니다.
ML 연구가 잘 진행되기 위해서는 딥러닝 학습을 위한 인프라도 잘 갖추어져야합니다. ML engineer들이 충분히 모델 개발 및 실험을 진행할 수 있도록 자체 딥러닝 클러스터(총 160대 A100 GPU, 40대 H100 GPU)를 보유하고 있습니다. 추가적으로, 데이터 수집, 전처리를 포함한 자체적인 데이터 파이프라인을 클라우드 서비스를 활용하여 구축 및 운영하고 있습니다. 또, ML 모델의 제품화를 도와주실 다양한 software engineer(백엔드/프론트엔드/DevOps/MLSE)분들과 함께 일하고 있습니다.
저희는 아래와 같은 문제들 중 일부에 대한 경험이 있거나, 아직 경험해보지 않은 문제라도 빠르게 학습하고 주도적으로 대응할 수 있는 분을 찾고 있습니다.
• 제품에서 발생하는 multi-modal data를 효과적으로 활용하며, 극도로 불균형하거나 노이즈가 많은 데이터를 처리하고, 서로 다른 도메인에서 수집된 데이터 간 차이를 극복할 수 있는 domain adaptation 기법
• 모델 요구사항이 자주 변경되거나 초기 데이터가 충분하지 않은 상황에도 유연하게 대응할 수 있는 meta learning 접근법
• 모바일 환경에서 짧은 응답 시간(latency)을 유지하면서도 높은 성능을 달성할 수 있도록, 모델을 경량화하고 최적화하는 방법
• 대규모 언어 모델(large language models)이나 멀티모달 모델(multimodal models)을 활용해 새로운 기능을 개발하고, 특정 기능을 위해 효과적으로 모델 성능을 끌어올리는 방법
• 대규모 모델을 실제 서비스 환경에서 안정적으로 운영하기 위한 모델링, 최적화 및 경량화 기법
• 서비스, 시스템, 모델에 의해 발생하는 다양한 데이터 편향을 해결하기 위한 방법
• Exploratory Data Analysis(EDA)를 통해, 데이터의 통계적 특성과 패턴을 발견하고 이를 ML 모델에 반영하실 수 있는 분
• 공개된 벤치마크 데이터 셋을 이용해 모델의 테스트 성능을 올리기 위해 여러 가지 모델링을 해본 경험이 있으신 분
• 구현체가 공개되지 않은 논문을 읽고, 빠르고 정확하게 구현할 수 있는 구현 역량을 갖추신 분
• Tensorflow, PyTorch, JAX 등 오픈소스 프레임워크 및 전반적인 파이썬 개발에 능숙하신 분
• ML 모델 학습 및 서비스 배포에 필요한 엔지니어링 역량을 갖추신 분
• AI 기술의 서비스화에 관심이 많으신 분
• 학위/국적 무관, 영어로 기초적인 의사소통이 가능하고, 한국어로 원활한 의사소통이 가능한 분
• Brand: Match Group AI
[Match Group AI 소개]
Match Group AI 는 중앙 AI 조직으로서, AI 기술을 활용하여 Tinder와 Hinge를 비롯한 매치그룹의 다양한 제품군에 기여하고 있습니다. 기존의 기술로는 접근하기 어렵지만 머신러닝 기술을 통해 풀 수 있는 문제들을 찾아내고 사용자 경험을 혁신합니다. 사용자들이 자신을 더 잘 표현할 수 있도록 돕는 도구를 만들고, 의미 있는 만남을 발견하는 과정에서 더 만족스러운 경험을 제공할 수 있는 기능을 개발하고 있습니다.
[Match Group AI ML Team 소개]
ML Team은 Match Group의 다양한 서비스에 AI 기술을 적용하는 ML Engineer로 구성된 팀입니다. 이들은 최신 AI 기술을 연구하고 적용하는 과학자이자, 실제 서비스 환경에 맞게 모델 및 시스템을 설계하고 최적화하여 실질적인 임팩트를 만들어내는 엔지니어이기도 합니다.
팀의 업무는 실제 서비스 현장에서 발생하는 문제를 발굴하고 정의하는 것에서 시작됩니다. 문제 해결에 가장 적합한 SotA(State-of-the-Art) 모델을 개발하거나 재현하고, 완성된 모델을 모바일과 서버 환경에 안정적이고 효율적으로 배포합니다. 이후에도 지속적인 모니터링과 개선을 통해 서비스의 AI Flywheel을 구축해 나갑니다. 이 과정에서 백엔드/프론트엔드/DevOps 엔지니어, 데이터 분석가, PM 등 다양한 전문 조직과 긴밀히 협업하며 실제 사용자에게 임팩트를 주는 AI 경험을 만들어갑니다.
ML 연구가 잘 진행되기 위해서는 딥러닝 학습을 위한 인프라도 잘 갖추어져야합니다. ML engineer들이 충분히 모델 개발 및 실험을 진행할 수 있도록 자체 딥러닝 클러스터(총 160대 A100 GPU, 40대 H100 GPU)를 보유하고 있습니다. 추가적으로, 데이터 수집, 전처리를 포함한 자체적인 데이터 파이프라인을 클라우드 서비스를 활용하여 구축 및 운영하고 있습니다. 또, ML 모델의 제품화를 도와주실 다양한 software engineer(백엔드/프론트엔드/DevOps/MLSE)분들과 함께 일하고 있습니다.
주요업무
Match Group AI의 ML Engineer는 Tinder, Hinge 등 매치그룹의 글로벌 팀들과 협업하며, 생성형 AI, 온디바이스 AI, 추천 시스템 등 다양한 AI 기술을 활용해 데이팅 도메인 사용자 경험을 혁신하는 다양한 프로젝트를 수행합니다. 아이디어 구상부터 프로토타이핑, 실제 사용자에게 도달하기까지 전 과정을 주도적으로 이끌며, 필요하다면 직무 역할과 도메인, 기술 스택의 경계를 넘나들며 문제를 해결합니다.저희는 아래와 같은 문제들 중 일부에 대한 경험이 있거나, 아직 경험해보지 않은 문제라도 빠르게 학습하고 주도적으로 대응할 수 있는 분을 찾고 있습니다.
• 제품에서 발생하는 multi-modal data를 효과적으로 활용하며, 극도로 불균형하거나 노이즈가 많은 데이터를 처리하고, 서로 다른 도메인에서 수집된 데이터 간 차이를 극복할 수 있는 domain adaptation 기법
• 모델 요구사항이 자주 변경되거나 초기 데이터가 충분하지 않은 상황에도 유연하게 대응할 수 있는 meta learning 접근법
• 모바일 환경에서 짧은 응답 시간(latency)을 유지하면서도 높은 성능을 달성할 수 있도록, 모델을 경량화하고 최적화하는 방법
• 대규모 언어 모델(large language models)이나 멀티모달 모델(multimodal models)을 활용해 새로운 기능을 개발하고, 특정 기능을 위해 효과적으로 모델 성능을 끌어올리는 방법
• 대규모 모델을 실제 서비스 환경에서 안정적으로 운영하기 위한 모델링, 최적화 및 경량화 기법
• 서비스, 시스템, 모델에 의해 발생하는 다양한 데이터 편향을 해결하기 위한 방법
자격요건
• AI/ML에 대한 기본 지식과 적어도 한 개 이상의 특정 도메인에 대한 깊이 있는 지식을 갖추고, 관련 프로젝트 경험이 있으신 분• Exploratory Data Analysis(EDA)를 통해, 데이터의 통계적 특성과 패턴을 발견하고 이를 ML 모델에 반영하실 수 있는 분
• 공개된 벤치마크 데이터 셋을 이용해 모델의 테스트 성능을 올리기 위해 여러 가지 모델링을 해본 경험이 있으신 분
• 구현체가 공개되지 않은 논문을 읽고, 빠르고 정확하게 구현할 수 있는 구현 역량을 갖추신 분
• Tensorflow, PyTorch, JAX 등 오픈소스 프레임워크 및 전반적인 파이썬 개발에 능숙하신 분
• ML 모델 학습 및 서비스 배포에 필요한 엔지니어링 역량을 갖추신 분
• AI 기술의 서비스화에 관심이 많으신 분
• 학위/국적 무관, 영어로 기초적인 의사소통이 가능하고, 한국어로 원활한 의사소통이 가능한 분
