![버즈니(Buzzni)-[APLUS AI] 추천 플랫폼 백엔드 엔지니어 (전문연구요원 가능)](https://image.wanted.co.kr/optimize?src=https%3A%2F%2Fstatic.wanted.co.kr%2Fimages%2Fcompany%2F97%2Fo1onm9lvbhs4kmoq__1080_790.png&w=700&q=100)
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포지션 상세
에이플러스 그리고 AI 검색&추천 스쿼드를 소개합니다.
에이플러스는 고객이 손쉽게 비즈니스에 AI 를 활용하여 혁신적인 비즈니스 성과를 창출하도록 돕고 있습니다. 이를 더 잘 할 수 있는 배경에는 18년전에 포스텍 연구실에서 창업한 이후, 홈쇼핑 통합 1위 서비스 “홈쇼핑모아”를 통해서 실제 비즈니스 성과를 창출하는 수많은 AI 기술들을 실전에 적용한 경험이 있습니다. 그 결과 에이플러스 출시 1년만에 10배 이상 고속 성장을 하면서 CJ온스타일, 쇼핑엔티, 신세계라이브쇼핑, SK스토아, 풀무원 등 엔터프라이즈 이커머스사 10개사에 21개 SaaS 구독 제품을 공급하며 고객들의 매출 향상, 비용 절감, 효율성 향상을 돕고 있습니다.
에이플러스 검색&추천 스쿼드는 이커머스 고객사의 매출을 폭발적으로 증가시키는 강력한 추천 엔진을 개발하고 있습니다. 여러 경쟁사와의 벤치마크 테스트에서 20~100%의 매출 우위를 입증하며, 고객들에게 감동을 주는 서비스를 만들어가고 있습니다. 추천 플랫폼 AI 백엔드 엔지니어는 최신 추천 기술을 이해하고, 이를 대형 이커머스 환경에서 안정적으로 서빙, 운영하는 역할을 담당합니다.
[이런 성장 가능성을 가지고 있습니다.]
• 추천 전문 기업들과의 경쟁 속에서 빠르게 성장하고, 업계 최고 수준의 추천 엔진을 만들어가는 경험
• 대형 이커머스 고객사들의 다양한 데이터를 기반으로 추천 시스템을 연구·개발·운영할 수 있는 최적의 환경
[이런 분과 함께 하고 싶습니다.]
• 기술과 데이터를 서비스에 적용해 실질적인 문제를 해결하고 싶은 분
• 정확한 문제 정의를 기반으로 해결책을 끝까지 찾아내는 도전정신을 가진 분
• 빠른 러닝 커브와 새로운 기술 학습에 대한 개방성을 가진 분
• 빠른 개발 속도와 양질의 결과물을 함께 추구하시는 분
• 알고리즘 논쟁보다 서비스 안정성과 문제 해결을 우선하며, 모니터링 지표 기반으로 빠르게 원인을 분석하는 것을 즐기시는 분
• 리서치를 하면서도 배포, API 설계, 장애 대응 등 백엔드 적인 감각이 있는 하이브리드형 엔지니어를 지향하시는 분
• 백엔드 전반적인 가이드라인을 이해하고 지켜나가려는 분
• E-commerce에서 사용되는 추천 기술 (Collaborative Filtering, User/Item
Feature Extraction, Matrix Factorization, User Segmentation, Multi
Armed Bandit, Graph Neural Network, sequential recommendation) 연구/개발
• 최신 추천 기술 서비스 적용 가능성 분석 및 서비스 적용
• 만들어진 모델의 대한 서빙/관리
• a/b 테스트 실험을 통한 모델의 성능 검증 및 지속적인 개선
• 실서비스 운영·서빙
• 추천 모델의 API 개발·배포·운영 안정화
• 장애 발생 시 로그 및 지표 기반 원인 분석 및 문제 해결
• 피처 추출·배치·실시간 데이터 파이프라인 운영 및 정합성 관리
• 모델 버전 관리 및 서빙 환경 고도화
• 실제 고객사 환경에 맞춘 추천 품질 개선 및 운영 자동화
• 논문을 빠르고 정확하게 이해하고 구현할 수 있는 분
• API화 및 배포까지 할 정도로 Python 사용 능력이 능숙하신 분
• 로그 분석·모니터링·장애 대응 등 실제 서비스 운영 경험이 있는 분
• Docker, K8S 기반 서빙/배포 환경 사용 경험이 있는 분
에이플러스는 고객이 손쉽게 비즈니스에 AI 를 활용하여 혁신적인 비즈니스 성과를 창출하도록 돕고 있습니다. 이를 더 잘 할 수 있는 배경에는 18년전에 포스텍 연구실에서 창업한 이후, 홈쇼핑 통합 1위 서비스 “홈쇼핑모아”를 통해서 실제 비즈니스 성과를 창출하는 수많은 AI 기술들을 실전에 적용한 경험이 있습니다. 그 결과 에이플러스 출시 1년만에 10배 이상 고속 성장을 하면서 CJ온스타일, 쇼핑엔티, 신세계라이브쇼핑, SK스토아, 풀무원 등 엔터프라이즈 이커머스사 10개사에 21개 SaaS 구독 제품을 공급하며 고객들의 매출 향상, 비용 절감, 효율성 향상을 돕고 있습니다.
에이플러스 검색&추천 스쿼드는 이커머스 고객사의 매출을 폭발적으로 증가시키는 강력한 추천 엔진을 개발하고 있습니다. 여러 경쟁사와의 벤치마크 테스트에서 20~100%의 매출 우위를 입증하며, 고객들에게 감동을 주는 서비스를 만들어가고 있습니다. 추천 플랫폼 AI 백엔드 엔지니어는 최신 추천 기술을 이해하고, 이를 대형 이커머스 환경에서 안정적으로 서빙, 운영하는 역할을 담당합니다.
[이런 성장 가능성을 가지고 있습니다.]
• 추천 전문 기업들과의 경쟁 속에서 빠르게 성장하고, 업계 최고 수준의 추천 엔진을 만들어가는 경험
• 대형 이커머스 고객사들의 다양한 데이터를 기반으로 추천 시스템을 연구·개발·운영할 수 있는 최적의 환경
[이런 분과 함께 하고 싶습니다.]
• 기술과 데이터를 서비스에 적용해 실질적인 문제를 해결하고 싶은 분
• 정확한 문제 정의를 기반으로 해결책을 끝까지 찾아내는 도전정신을 가진 분
• 빠른 러닝 커브와 새로운 기술 학습에 대한 개방성을 가진 분
• 빠른 개발 속도와 양질의 결과물을 함께 추구하시는 분
• 알고리즘 논쟁보다 서비스 안정성과 문제 해결을 우선하며, 모니터링 지표 기반으로 빠르게 원인을 분석하는 것을 즐기시는 분
• 리서치를 하면서도 배포, API 설계, 장애 대응 등 백엔드 적인 감각이 있는 하이브리드형 엔지니어를 지향하시는 분
• 백엔드 전반적인 가이드라인을 이해하고 지켜나가려는 분
주요업무
• 리서치 기본• E-commerce에서 사용되는 추천 기술 (Collaborative Filtering, User/Item
Feature Extraction, Matrix Factorization, User Segmentation, Multi
Armed Bandit, Graph Neural Network, sequential recommendation) 연구/개발
• 최신 추천 기술 서비스 적용 가능성 분석 및 서비스 적용
• 만들어진 모델의 대한 서빙/관리
• a/b 테스트 실험을 통한 모델의 성능 검증 및 지속적인 개선
• 실서비스 운영·서빙
• 추천 모델의 API 개발·배포·운영 안정화
• 장애 발생 시 로그 및 지표 기반 원인 분석 및 문제 해결
• 피처 추출·배치·실시간 데이터 파이프라인 운영 및 정합성 관리
• 모델 버전 관리 및 서빙 환경 고도화
• 실제 고객사 환경에 맞춘 추천 품질 개선 및 운영 자동화
자격요건
• 2년 이상의 추천 기술과 서비스 경험이 있는 분• 논문을 빠르고 정확하게 이해하고 구현할 수 있는 분
• API화 및 배포까지 할 정도로 Python 사용 능력이 능숙하신 분
• 로그 분석·모니터링·장애 대응 등 실제 서비스 운영 경험이 있는 분
• Docker, K8S 기반 서빙/배포 환경 사용 경험이 있는 분
