Machine Learning Software Engineer
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
Python, Java, JavaScript, SQL
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, 하쿠나 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) 다른 팀들과 협업하여 공통으로 관리할 수 있는 ML 컴포넌트를 플랫폼화하는 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.
ML Software Engineer들이 풀고 있는 재미있는 문제들은 Tech blog에 업로드 하고 있습니다.
업무 환경
[국내 최상위 수준의 AI 조직]
탑티어 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
ML Software Engineer (Hyper-X) 는 하이퍼커넥트 내의 Hyper-X 조직과 함께 업무를 진행하게 됩니다. Hyper-X는 Match group의 글로벌 리소스와 Hyperconnect의 혁신 기술을 기반으로 미래 성장 동력을 만들어내는 조직입니다. 혁신적인 기술과 아이디어를 결합하여, 전세계 이용자에게 더 많은 가치와 즐거움을 제공하는 신사업을 구상하고 개발합니다. 사업개발, 엔지니어, 프로덕트 매니저, 디자이너로 구성되며, 하이퍼커넥트 및 매치그룹의 다양한 글로벌 팀과 협업합니다. 개인의 상상력과 열정을 중시하며, 자신의 전문 분야를 뛰어넘어 자유롭게 의견을 내고 협력하는 문화를 추구합니다.
ML Software Engineer (Hyper-X)는 구체적으로 다음과 같은 업무들 중 일부를 맡아 수행하게 됩니다.
[머신러닝 기반의 백엔드 어플리케이션 설계 및 구현]
Hyper-X에서 개발 중인 서비스를 위한 머신러닝 기반의 백엔드 어플리케이션(FastAPI) 를 개발합니다. 복잡하고 무거운 머신러닝 모델 기반의 백엔드 어플리케이션이 빠르고 안정적으로 동작할 수 있도록 하는 시스템을 설계하고 구현합니다.
[머신러닝 모델 추론 최적화]
Hyper-X 서비스를 위해 필요한 다양한 머신러닝 모델들이 비용 효율적이면서도 빠르게 추론될 수 있도록 다양한 방법으로 추론 과정을 최적화합니다. 단순히 코드 레벨에서의 최적화에 그치지 않고, 기획/UX적인 요소를 활용하여 느린 모델 속도를 숨기는 방법을 고안하는 등 다양한 층위의 고민을 진행합니다.
[신규 머신러닝 기술을 활용한 서비스 아이디어 PoC]
Hyper-X는 다양한 최신 머신러닝 기술을 적극 활용하여 혁신적인 유저 경험을 선사하는 서비스를 개발 및 탐색하고 있습니다. 이러한 새로운 기술이 실제로 유저에게 가치를 줄 수 있는지 빠르게 파악하기 위해서는 Proof of Concept(PoC) 작업이 필요한 경우가 많습니다. MLSE는 이러한 PoC를 진행하는 역할 또한 수행하며, PoC를 통한 빠른 가설 검증을 통해 서비스가 올바른 Product Market Fit을 찾을 수 있도록 돕습니다.
하이퍼커넥트가 채용하는 포지션에 지원하는 경우, 개인정보 처리에 관하여서는 본 개인정보처리방침이 적용됩니다: https://career.hyperconnect.com/privacy
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