포지션 상세
회사 소개
쿠팡은 고객 감동 실현을 위해 존재합니다. 고객들이 "쿠팡 없이 그동안 어떻게 살았을까?" 라고 말할 때, 비로소 우리의 미션을 실현하고 있음을 알 수 있습니다. 고객들의 쇼핑과 식사, 생활 전반을 편하게 만들겠다는 유일한 집념으로 쿠팡은 수억 달러 규모의 이커머스 산업 전반의 혁신을 이끌고 있습니다. 쿠팡은 가장 빠르게 성장하는 이커머스 기업 중 하나로, 국내 커머스 업계에서의 독보적인 입지와, 고객 신뢰를 구축했습니다.
쿠팡은 스타트업 문화를 기반으로 한 글로벌 대형 상장사라고 자부합니다. 이것이 창립 당시의 기민함을 지하며, 신규 서비스를 끊임없이 출시하며 비즈니스를 확장해 나가는 우리의 성장 동력입니다. 쿠팡의 모든 임직원에게는 기업가 정신을 갖추고 새로운 혁신과 이니셔티브를 추진할 수 있는 기회가 주어집니다. 주저 없이 일에 뛰어들어 성과를 이루고자 하는 과감성이, 바로 쿠팡이 일하는 방식의 본질입니다. 쿠팡에서는 여러분 자신, 동료, 팀 그리고 회사 전체가 매일 성장하는 모습을 목격할 것입니다.
팀 소개
아시아에서 가장 빠르게 성장하는 커머스 비즈니스 중 하나인 쿠팡이츠 검색(Search) 조직에서 검색 Retrieval(검색 결과 후보 추출) 및 Relevance(검색 결과 관련도) 영역의 머신러닝 혁신을 주도합니다.
이 포지션은 고객이 배달 및 퀵커머스 환경에서 브랜드, 매장, 메뉴, 상품을 어떻게 발견하는지를 결정하는 핵심 역할을 수행하며, Retrieval 및 Relevance를 담당하는 머신러닝 모델과 전략 전반에 대한 오너십을 갖게 됩니다.
쿠팡이츠 Search의 ML Lead로서 브랜드, 매장, 메뉴, 상품이 성공적으로 검색되는 비율을 높이고, 검색 결과의 관련도 및 전환율(Conversion)을 실질적으로 개선하는 성과를 책임지게 됩니다.
또한 다음과 같은 검색 시스템 전 영역을 End-to-End로 담당하게 됩니다.
• Query(검색어) 이해
• 메뉴 이해(Menu Understanding)
• 후보군 생성(Candidate Retrieval)
• 검색 결과 관련도(Relevance)
• 검색 품질 평가(Quality Evaluation)
장기적으로 로드맵을 수립하고, 머신러닝 및 엔지니어링 프로젝트를 리드하게 됩니다.
푸드 딜리버리 검색은 매우 동적이며(Hyperlocal), 지역 및 시간에 민감한 특성을 갖고 있습니다. 따라서 검색 결과는 고객의 의도를 정확히 반영하는 동시에 아래 요소들을 실시간으로 고려해야 합니다.
• 고객 위치
• 매장 및 메뉴의 실시간 운영 여부
• 배달 가능 여부 및 예상 배달 시간
• 가격
• 프로모션
• 품질
• 고객의 실시간 행동 및 상황(Context)
이상적인 후보자는 Search 및 NLP 분야의 깊은 전문성을 보유하고 있으며, 뛰어난 제품(Product) 감각과 조직 리더십을 겸비해야 합니다. 또한 검색 품질, 응답 속도(Latency), 안정성(Reliability), 실험 속도(Experimentation Velocity) 간의 균형을 효과적으로 맞출 수 있어야 합니다.
쿠팡이츠 Search 전반에서 브랜드, 매장, 메뉴, 상품의 검색 성공률(Retrieval) 및 전환율(Conversion)을 향상시키기 위한 머신러닝 전략, 핵심 지표(Metrics), 실행 계획을 총괄합니다.
• 명확한 성과 지표 및 목표 설정
• 엄격한 실험 및 진단 체계 구축
• 지속적인 검색 품질 개선 달성
• 고객 경험 및 핵심 Guardrail Metrics 보호
2. Query and Product Understanding
검색어 및 상품 이해도를 향상시킵니다.
주요 영역:
• Query Intent Understanding (검색 의도 파악)
• Entity Understanding (개체 인식)
• 메뉴 및 레스토랑 표현 학습
• 오타 허용(Typo Tolerance)
• 동의어 확장(Synonym Expansion)
• Query Rewriting
3. Retrieval
Lexical Retrieval, Semantic Retrieval 및 Hybrid Retrieval 기술을 발전시킵니다.
또한 다음을 포함한 대규모 저지연(Low-Latency) 검색 시스템을 설계합니다.
• 인덱싱(Indexing)
• Feature Pipeline
• ML Model Lifecycle 관리
• 확장 가능한 Retrieval 아키텍처 구축
4. Relevance Measurement and Experimentation
엄격한 검색 품질 평가 체계를 구축합니다.
포함 영역:
• Offline Evaluation
• Human Judgement 평가
• Online Experiment (A/B Testing)
• Guardrail Metrics
• 진단 프레임워크(Diagnostics)
특히 아래와 같은 어려운 상황에 대한 품질 측정을 담당합니다.
• Tail Queries (검색량이 적은 Long-tail Query)
• Cold Start 문제
• 다양한 고객 세그먼트
5. ML and LLM Innovation
최신 머신러닝 기술, Embedding, LLM을 활용하여 다음 영역을 혁신합니다.
• Query Understanding
• Menu Understanding
• Candidate Generation
• Data Labeling
• Evaluation
• Defect Analysis
단순한 연구 목적이 아니라 고객 가치와 비용 효율성을 고려하여 실제 비즈니스 임팩트를 창출해야 합니다.
6. Multi-Market and Localization
재사용 가능한 글로벌 검색 역량을 구축하면서도 시장별 특성을 반영합니다.
예시:
• 언어 이해(Language Understanding)
• 음식 카테고리 체계(Cuisine Taxonomy)
• 고객 선호도
• 마켓플레이스 신호(Marketplace Signals)
7. Organization Leadership
세계 최고 수준의 쿠팡이츠 검색 경험을 구축하기 위해 다음 조직을 리딩합니다.
• Machine Learning Engineers
• Infrastructure Engineers
• Data Analysts
또한 팀원들의 성장을 위한 코칭 및 기술 리더십을 제공합니다.
• Product Understanding, Retrieval, Relevance 및 최신 LLM 기술에 대한 깊은 전문성
• 대규모 소비자 대상(Search) 시스템을 구축 및 운영하며 고객 및 비즈니스 성과를 입증한 경험
• 분산 환경의 대규모 저지연(Low-Latency) 검색 시스템에서 Relevance 품질을 보장하는 Retrieval 방법 설계 경험
• Computer Science 또는 관련 기술 분야 석사 이상 (Master's 또는 Ph.D.)
쿠팡은 고객 감동 실현을 위해 존재합니다. 고객들이 "쿠팡 없이 그동안 어떻게 살았을까?" 라고 말할 때, 비로소 우리의 미션을 실현하고 있음을 알 수 있습니다. 고객들의 쇼핑과 식사, 생활 전반을 편하게 만들겠다는 유일한 집념으로 쿠팡은 수억 달러 규모의 이커머스 산업 전반의 혁신을 이끌고 있습니다. 쿠팡은 가장 빠르게 성장하는 이커머스 기업 중 하나로, 국내 커머스 업계에서의 독보적인 입지와, 고객 신뢰를 구축했습니다.
쿠팡은 스타트업 문화를 기반으로 한 글로벌 대형 상장사라고 자부합니다. 이것이 창립 당시의 기민함을 지하며, 신규 서비스를 끊임없이 출시하며 비즈니스를 확장해 나가는 우리의 성장 동력입니다. 쿠팡의 모든 임직원에게는 기업가 정신을 갖추고 새로운 혁신과 이니셔티브를 추진할 수 있는 기회가 주어집니다. 주저 없이 일에 뛰어들어 성과를 이루고자 하는 과감성이, 바로 쿠팡이 일하는 방식의 본질입니다. 쿠팡에서는 여러분 자신, 동료, 팀 그리고 회사 전체가 매일 성장하는 모습을 목격할 것입니다.
팀 소개
아시아에서 가장 빠르게 성장하는 커머스 비즈니스 중 하나인 쿠팡이츠 검색(Search) 조직에서 검색 Retrieval(검색 결과 후보 추출) 및 Relevance(검색 결과 관련도) 영역의 머신러닝 혁신을 주도합니다.
이 포지션은 고객이 배달 및 퀵커머스 환경에서 브랜드, 매장, 메뉴, 상품을 어떻게 발견하는지를 결정하는 핵심 역할을 수행하며, Retrieval 및 Relevance를 담당하는 머신러닝 모델과 전략 전반에 대한 오너십을 갖게 됩니다.
쿠팡이츠 Search의 ML Lead로서 브랜드, 매장, 메뉴, 상품이 성공적으로 검색되는 비율을 높이고, 검색 결과의 관련도 및 전환율(Conversion)을 실질적으로 개선하는 성과를 책임지게 됩니다.
또한 다음과 같은 검색 시스템 전 영역을 End-to-End로 담당하게 됩니다.
• Query(검색어) 이해
• 메뉴 이해(Menu Understanding)
• 후보군 생성(Candidate Retrieval)
• 검색 결과 관련도(Relevance)
• 검색 품질 평가(Quality Evaluation)
장기적으로 로드맵을 수립하고, 머신러닝 및 엔지니어링 프로젝트를 리드하게 됩니다.
푸드 딜리버리 검색은 매우 동적이며(Hyperlocal), 지역 및 시간에 민감한 특성을 갖고 있습니다. 따라서 검색 결과는 고객의 의도를 정확히 반영하는 동시에 아래 요소들을 실시간으로 고려해야 합니다.
• 고객 위치
• 매장 및 메뉴의 실시간 운영 여부
• 배달 가능 여부 및 예상 배달 시간
• 가격
• 프로모션
• 품질
• 고객의 실시간 행동 및 상황(Context)
이상적인 후보자는 Search 및 NLP 분야의 깊은 전문성을 보유하고 있으며, 뛰어난 제품(Product) 감각과 조직 리더십을 겸비해야 합니다. 또한 검색 품질, 응답 속도(Latency), 안정성(Reliability), 실험 속도(Experimentation Velocity) 간의 균형을 효과적으로 맞출 수 있어야 합니다.
주요업무
1. Customer and Business Outcomes쿠팡이츠 Search 전반에서 브랜드, 매장, 메뉴, 상품의 검색 성공률(Retrieval) 및 전환율(Conversion)을 향상시키기 위한 머신러닝 전략, 핵심 지표(Metrics), 실행 계획을 총괄합니다.
• 명확한 성과 지표 및 목표 설정
• 엄격한 실험 및 진단 체계 구축
• 지속적인 검색 품질 개선 달성
• 고객 경험 및 핵심 Guardrail Metrics 보호
2. Query and Product Understanding
검색어 및 상품 이해도를 향상시킵니다.
주요 영역:
• Query Intent Understanding (검색 의도 파악)
• Entity Understanding (개체 인식)
• 메뉴 및 레스토랑 표현 학습
• 오타 허용(Typo Tolerance)
• 동의어 확장(Synonym Expansion)
• Query Rewriting
3. Retrieval
Lexical Retrieval, Semantic Retrieval 및 Hybrid Retrieval 기술을 발전시킵니다.
또한 다음을 포함한 대규모 저지연(Low-Latency) 검색 시스템을 설계합니다.
• 인덱싱(Indexing)
• Feature Pipeline
• ML Model Lifecycle 관리
• 확장 가능한 Retrieval 아키텍처 구축
4. Relevance Measurement and Experimentation
엄격한 검색 품질 평가 체계를 구축합니다.
포함 영역:
• Offline Evaluation
• Human Judgement 평가
• Online Experiment (A/B Testing)
• Guardrail Metrics
• 진단 프레임워크(Diagnostics)
특히 아래와 같은 어려운 상황에 대한 품질 측정을 담당합니다.
• Tail Queries (검색량이 적은 Long-tail Query)
• Cold Start 문제
• 다양한 고객 세그먼트
5. ML and LLM Innovation
최신 머신러닝 기술, Embedding, LLM을 활용하여 다음 영역을 혁신합니다.
• Query Understanding
• Menu Understanding
• Candidate Generation
• Data Labeling
• Evaluation
• Defect Analysis
단순한 연구 목적이 아니라 고객 가치와 비용 효율성을 고려하여 실제 비즈니스 임팩트를 창출해야 합니다.
6. Multi-Market and Localization
재사용 가능한 글로벌 검색 역량을 구축하면서도 시장별 특성을 반영합니다.
예시:
• 언어 이해(Language Understanding)
• 음식 카테고리 체계(Cuisine Taxonomy)
• 고객 선호도
• 마켓플레이스 신호(Marketplace Signals)
7. Organization Leadership
세계 최고 수준의 쿠팡이츠 검색 경험을 구축하기 위해 다음 조직을 리딩합니다.
• Machine Learning Engineers
• Infrastructure Engineers
• Data Analysts
또한 팀원들의 성장을 위한 코칭 및 기술 리더십을 제공합니다.
자격요건
• Search, Information Retrieval, NLP 분야 경력 10년 이상• Product Understanding, Retrieval, Relevance 및 최신 LLM 기술에 대한 깊은 전문성
• 대규모 소비자 대상(Search) 시스템을 구축 및 운영하며 고객 및 비즈니스 성과를 입증한 경험
• 분산 환경의 대규모 저지연(Low-Latency) 검색 시스템에서 Relevance 품질을 보장하는 Retrieval 방법 설계 경험
• Computer Science 또는 관련 기술 분야 석사 이상 (Master's 또는 Ph.D.)
