Machine Learning Software Engineer (HYPERCONNECT AI)
Hinge (View all Jobs)
Seoul
Interview Process
1. Hiring manager screen 2. Take-home project 3. Discussions via Zoom that include pair-programming to iterate on homework and culture-fit interview
Programming Languages Mentioned
SQL, Java, JavaScript, Python, Golang
[Machine Learning Software Engineer]
하이퍼커넥트 Machine Learning Software Engineer (MLSE)는 사람과 사람 사이를 연결하는 서비스에서, 소프트웨어 엔지니어링을 통해 머신러닝 기술을 서비스에 적용하고 사용자 경험을 혁신하는 일을 합니다. 사내 AI 조직에서 만든 영상/음성/문자/추천 등을 포함하여 다양한 도메인의 수많은 모델을 프로덕션에 적용하고, 모바일 및 클라우드 서버를 통해 안정적으로 제공하면서 마주하는 엔지니어링 문제들을 해결하며, 우리가 만들어 내는 기술이 실제 서비스의 성장에 기여하는 것을 목표로 합니다.
이러한 목표 아래 하이퍼커넥트의 ML Software Engineer는 아자르, 사내 신규 서비스 등 하이퍼커넥트의 여러 제품들에 기여하는 머신러닝 기술들을 수년간 발전시켜 나가고 있으며, 이렇게 축적된 기술들을 S&P 500 편입사인 매치그룹의 다양한 글로벌 비즈니스 서비스에도 손쉽게 활용하기 위한 기술을 개발하고 있습니다.
ML Software Engineer는 우리가 보유한 모든 AI 기술을 제품에 적용하여 비즈니스 임팩트를 낼 수 있도록 하며, 지속 가능한 시스템을 개발하여 AI 기술의 적용이 가속화 되도록 하는 것을 목표로 합니다. 이 목표를 달성하기 위해 (1) ML 모델 기반의 확장성 있는 백엔드 서버를 개발하며, (2) ML 모델 추론을 위한 실시간 데이터 파이프라인을 개발/운영하고, (3) ML 모델 생산 및 운영에 들어가는 다양한 오퍼레이션을 지원하기 위한 시스템을 개발하며, (4) 다른 팀들과 협업하여 공통으로 관리할 수 있는 플랫폼을 개발하는 작업까지 수행합니다. 그 과정에서 다른 직군과도 밀접하게 협업하면서 KPI 달성에 도달하기 위해 필요로 하는 모든 과정(문제 정의, 가설 설정, 실험 설계, 분석 및 피드백)에 참여하며 주도적으로 업무를 진행하고 있습니다. 일하는 모습에 대한 조금 더 자세한 이야기는 다음의 내용을 참고하시면 좋습니다.
[업무 환경]
[국내 최상위 수준의 AI 조직]
탑 티어 AI/ML 학회에 논문을 주기적으로 출판하는 Machine Learning Engineer 및 Machine Learning Research Scientist 들과 함께 일하고 있습니다. 하이퍼커넥트에서 출판한 논문은 여기서 확인해보실 수 있습니다.
[풍부한 MLOps 노하우]
50개 이상의 모델을 프로덕션에서 사용하고 있을 만큼, MLOps에 대한 노하우가 풍부한 조직에서 일할 수 있습니다.
[담당 업무]
하이퍼커넥트는 제품에 머신러닝 기술을 적용하기 위해 다양한 방면으로 노력하고 있습니다. 현재 하이퍼커넥트의 ML Software Engineer는 아래의 업무를 수행하게 됩니다.
[추천 시스템 개발]
아자르의 핵심 기능인 1:1 video call 에서의 즐거운 경험을 위해 개인화된 추천 시스템을 개발합니다. 이외에도 다양한 영역의 추천 및 검색 시스템 개발에 집중합니다. 글로벌 스케일에서 실시간 동작이 가능하도록 성능 관점에서의 많은 고민과 함께 설계되고 있으며, 팀에서 운영 중인 마이크로서비스들은 전사 내에서도 가장 높은 수준의 트래픽을 처리하고 있습니다.
또한, 실시간 모델 추론을 위한 데이터 파이프라인을 개발하여 Apache Flink와 KSQL을 활용해 실시간 이벤트를 가공하고, 모델이 활용할 수 있도록 데이터 원천을 제공합니다. 피처를 빠르고 안정적으로 수집, 가공, 서빙하기 위한 시스템(예: 스트리밍 애플리케이션, Feature Store)을 설계하며, 모델 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 피처를 발굴하는 작업도 수행합니다.
[모더레이션 시스템 개발]
고객을 위한 안전한 환경을 위한 Trust & Safety 의 일환으로서, 모더레이션 시스템 및 플랫폼을 개발합니다. AI 기반으로 콘텐츠 및 행동 모니터링 시스템을 구축하고, 이를 통해 부적절한 콘텐츠와 스패머를 효과적으로 탐지할 수 있도록 합니다.
또한, 모더레이션을 위한 모델의 성능을 지속적으로 개선하기 위해 레이블링 데이터를 생산하고, 이를 관리하기 위한 플랫폼을 개발합니다. Golden Data Set을 구축하여 모델 학습을 위한 고품질 데이터를 제공하며, 서비스에 필요한 경우 AI 대신 Human Factor를 투입하는 기능도 함께 설계합니다. 이를 통해 AI 모델이 신뢰할 수 있는 수준의 품질을 유지하면서도 다양한 층위의 모더레이션 문제를 해결할 수 있도록 지원합니다.
[AI 기능 개발 가속화 전략 지원]
AI Flywheel 시스템을 구축하여 가설 검증, 모델 학습(지속적 학습), 평가, 관리, 배포를 위한 다양한 기능을 제공합니다.
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