Software Engineer, Machine Learning을 소개해요
당근의 Software Engineer, Machine Learning은 머신러닝을 활용해서 당근의 다양한 서비스들을 고도화하고 당근 사용자들의 만족을 끌어올려요. 더 나아가 동네 주민들의 연결을 강화하여 따뜻한 지역 사회를 만드는 것에 기여해요. 홈 피드, 상세 페이지 등에 개인화된 흥미로운 콘텐츠를 추천하기도 하고 누구나 쉽고 간편하게 광고를 통해서 효율적으로 동네 주민들에게 홍보할 수 있도록 돕기도 해요.
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ML 엔지니어는 이런 일을 해요
[피드 품질팀]
피드에서의 사용자 Engagement, 다양하고 우연한 발견을 촉진하기 위한 ML 모델들을 개발하고 개선해요
데이터를 분석하고 분석된 데이터에 기반해 가설을 세워 이론적 근거에 기반한 개선점을 찾아요
온라인 실험으로 검증하고 실질적인 서비스 임팩트를 만들어요
유저와 컨텐츠를 깊게 이해하기 위한 모델들을 개발하고 개선해요
LLM을 다양한 방식으로 활용하여 개인화 추천을 개선해요
[광고추천팀]
광고 추천과 랭킹을 위한 CTR, CVR 예측 모델과 자동 입찰, 타겟팅, 페이싱 모델을 개발하고 개선해요
사용자 행동 데이터와 광고 성과를 분석하고, 데이터 기반의 가설을 세워 A/B 테스트로 검증하며 광고 효율과 사용자 경험을 동시에 향상시켜요
개인화를 고려한 후보 광고 추출과 광고 랭킹 모델을 통해 사용자에게 의미 있는 광고를 추천해요
LLM과 최신 AI 기술을 활용하여 광고 타겟팅의 정확도를 높이고, 사용자와 광고 콘텐츠를 더 깊이 이해해요 ___ 정답이 없는 세계에서 최적의 균형점을 향해 간다는 건
___ 당근의 성공을 견인하는 첫 화면의 비밀
___ 대규모 트래픽 위에서 스카이넷은 어떻게 두 달 만에 탄생했을까? 참고해 주세요 화상 인터뷰에서 이력서 기반 질문과 알고리즘과 자료구조를 활용한 코딩테스트, 머신러닝 기본 지식 테스트가 진행될 예정이에요 면접 전 원활한 테스트를 위한 PC 환경 조성을 부탁드리며, 지원자분께 편하고 익숙한 장비를 사용하시길 권장드려요 직무 인터뷰에서는 제출해주신 이력서에 대해 보다 깊이 있게 대화하며, 동시에 머신러닝 모델 설계를 주제로 대화해요 1차 지원 기간은 2026년 3월 22일 (일) 23시 59분까지이며, 마감 직전에는 홈페이지 접속 인원이 많을 것으로 예상되니 30분 이상의 여유를 가지고 제출해 주세요 1차 지원자 중 채용이 완료될 경우, 2차 지원 없이 본 캠페인을 마감해요 자세한 내용은 https://2026ml.daangn.com 지원 링크에서 확인해 주세요 | 
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