포지션 상세
에듀테크 글로벌 강자! 캐치잇플레이에서 인공지능 교육의 미래를 바꾸어 나가기 위해 9.7억 건의 학습 행동 데이터를 기반으로,
신규 제품·엔진 개발의 AI 모델링 리드를 맡아 주실 'ML 엔지니어’ 한 분을 모시려고 합니다.
우리는 이런 분을 찾습니다 추천·예측·생성 모델을 실서비스에 직접 올려본 ML 엔지니어를 찾습니다.
캐치잇은 누적 260만 사용자·9.73억 건 학습 행동 데이터를 보유한 환경에서,
교육 AI를 도구(Tool) 수준에서 협업자(Collaborator) 수준으로 발전시키는 일을 함께할 분을 모시고자 합니다.
• 모델 성능 개선과 서빙 환경의 제약(지연·비용 등)을 함께 고려할 수 있는 분
• 도메인 요구사항을 ML 문제로 번역할 수 있는 커뮤니케이션 역량을 가진 분
• 새로운 기술 영역(LLM, 강화학습 등)에 호기심을 갖고 학습·확장해 나갈 수 있는 분
• 소규모 팀에서 스스로 방향을 잡고 실행까지 해본 경험이 있는 분
• 학습·콘텐츠·유저 데이터를 활용해 추천·매칭·이탈 예측·생성형 콘텐츠 등 핵심 ML 모델 설계·개발 및 실서비스 적용
• 모델 학습 ＞ 평가 ＞ 튜닝 ＞ 프로덕션 배포 ＞ 모니터링 ＞ 재학습 ML 라이프사이클 전반 책임
• 새로운 ML 문제 정의, 데이터 수집·가설 설정·모델링·실험·서비스 적용까지 전 과정 주도
• 모델 성능 지표(Macro F1·NDCG·AUC 등)를 비즈니스 KPI로 번역하고 사용자 가치로 연결
B. 실험·도구·협업 (~40%)
• A/B 테스트 설계·운영, 비즈니스 KPI에 대한 모델 임팩트 정량 측정·검증
• 최신 ML·LLM·생성형 AI 기술 동향 파악, 실서비스 적용 가능 형태로 검증·도입
• 데이터 엔지니어와 협업하여 Feature Store·모델 서빙·운영 인프라 함께 운영
• PM·기획·분석 직군과 ML 요건 정의, 팀의 기술적 의사결정에 적극 참여
• 머신러닝/딥러닝 모델을 직접 설계·학습·튜닝·평가하고, 실서비스 적용까지 협업해 본 경험
• Python 능숙 (PyTorch, scikit-learn 등)
• SQL 능숙, 클라우드(AWS/GCP/Azure) 환경 경험
• 대규모 행동 로그 또는 트랜잭션 데이터 기반 피처 엔지니어링 경험
• 통계적 가설 검정 및 실험 설계(A/B 테스트 등)에 대한 이해
• Git 기반 코드 협업 및 도메인 전문가·기획자와의 커뮤니케이션 경험
신규 제품·엔진 개발의 AI 모델링 리드를 맡아 주실 'ML 엔지니어’ 한 분을 모시려고 합니다.
우리는 이런 분을 찾습니다 추천·예측·생성 모델을 실서비스에 직접 올려본 ML 엔지니어를 찾습니다.
캐치잇은 누적 260만 사용자·9.73억 건 학습 행동 데이터를 보유한 환경에서,
교육 AI를 도구(Tool) 수준에서 협업자(Collaborator) 수준으로 발전시키는 일을 함께할 분을 모시고자 합니다.
• 모델 성능 개선과 서빙 환경의 제약(지연·비용 등)을 함께 고려할 수 있는 분
• 도메인 요구사항을 ML 문제로 번역할 수 있는 커뮤니케이션 역량을 가진 분
• 새로운 기술 영역(LLM, 강화학습 등)에 호기심을 갖고 학습·확장해 나갈 수 있는 분
• 소규모 팀에서 스스로 방향을 잡고 실행까지 해본 경험이 있는 분
주요업무
A. 모델 설계·개발·운영 (~60%)• 학습·콘텐츠·유저 데이터를 활용해 추천·매칭·이탈 예측·생성형 콘텐츠 등 핵심 ML 모델 설계·개발 및 실서비스 적용
• 모델 학습 ＞ 평가 ＞ 튜닝 ＞ 프로덕션 배포 ＞ 모니터링 ＞ 재학습 ML 라이프사이클 전반 책임
• 새로운 ML 문제 정의, 데이터 수집·가설 설정·모델링·실험·서비스 적용까지 전 과정 주도
• 모델 성능 지표(Macro F1·NDCG·AUC 등)를 비즈니스 KPI로 번역하고 사용자 가치로 연결
B. 실험·도구·협업 (~40%)
• A/B 테스트 설계·운영, 비즈니스 KPI에 대한 모델 임팩트 정량 측정·검증
• 최신 ML·LLM·생성형 AI 기술 동향 파악, 실서비스 적용 가능 형태로 검증·도입
• 데이터 엔지니어와 협업하여 Feature Store·모델 서빙·운영 인프라 함께 운영
• PM·기획·분석 직군과 ML 요건 정의, 팀의 기술적 의사결정에 적극 참여
자격요건
• ML/AI 관련 실무 경력 5년 이상, 실서비스 모델 배포 경험 보유• 머신러닝/딥러닝 모델을 직접 설계·학습·튜닝·평가하고, 실서비스 적용까지 협업해 본 경험
• Python 능숙 (PyTorch, scikit-learn 등)
• SQL 능숙, 클라우드(AWS/GCP/Azure) 환경 경험
• 대규모 행동 로그 또는 트랜잭션 데이터 기반 피처 엔지니어링 경험
• 통계적 가설 검정 및 실험 설계(A/B 테스트 등)에 대한 이해
• Git 기반 코드 협업 및 도메인 전문가·기획자와의 커뮤니케이션 경험
