ML Software Engineering Team Leader

[AI Lab 소개]

하이퍼커넥트 AI Lab은 사람과 사람 사이를 연결하는 서비스에서 기존의 기술로는 접근하기 어렵지만 머신러닝 기술을 통해 풀 수 있는 문제들을 찾아내고 해결하여 사용자 경험을 혁신합니다. 이를 위해 영상/음성/자연어/추천 등을 포함하여 다양한 도메인의 수많은 모델을 개발하고, 모바일 및 클라우드 서버를 통해 안정적으로 제공하면서 마주하는 문제들을 해결하여 AI Lab이 만들어 내는 기술이 실제 서비스의 성장에 기여하는 것을 목표로 합니다. 이러한 목표 아래 하이퍼커넥트 AI Lab은 아자르를 포함한 하이퍼커넥트의 제품에 기여하는 머신러닝 기술들을 수년간 발전시켜나가고 있습니다. 

[ML Software Engineering Team]

하이퍼커넥트 MLSE Team들은 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 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.

- [How AI Lab Works] ML Application Team

- [How AI Lab works] AIP Dev Team

- [How AI Lab Works] Head of AI

[업무 내용]

하이퍼커넥트의 ML Software Engineering Team Leader는 백엔드, 프론트엔드, 인프라 엔지니어링 등 다양한 영역의 기술 숙련도 및 경험을 통해 팀이 해결해야 하는 비즈니스 문제에 다채로운 view를 제공합니다.

팀의 기술적인 장애물을 없애고, 전사 목표와 팀 목표를 잘 Align 하여 팀의 비즈니스 목표를 이끕니다. 또한, 숙련된 리더십을 통해 팀원들이 심리적 안정감을 갖고 근무할 수 있는 문화를 조성하며, 팀 전체의 역량을 발전시킵니다.

MLSE팀은 머신러닝 기술을 활용한 서비스를 제공하기 위해 전문적인 플랫폼 및 개별 어플리케이션을 개발하고 있습니다. 플랫폼을 통해 다른 팀에서 인공지능(AI)을 서비스에 쉽게 통합하도록 하며, 경쟁력 있는 기술력을 확보하고 차별화된 서비스를 개발할 수 있도록 지원합니다. 

아래는 하이퍼커넥트 MLSE 팀이 하는 업무들에 대한 설명으로, ML Software Engineering Team Leader는 이 중 일부의 작업을 담당하는 팀을 맡아 운영하게 됩니다.

• 모더레이션 플랫폼: 콘텐츠를 신속하게 검토하고 관리해 사용자 경험이 향상되도록 돕는 시스템

• 레이블링 플랫폼: 데이터를 분류하고 태깅하여 머신러닝 모델이 학습할 수 있는 형식으로 만드는 시스템

• 라이브 스트리밍 모니터링 플랫폼: 실시간으로 진행되는 라이브 스트리밍을 모니터링하고 관리하는 시스템

• 온디바이스 머신러닝 모델 플랫폼: 디바이스(예: 스마트폰, 태블릿)에서 직접 머신러닝 모델을 실행할 수 있도록 지원하는 시스템

• 추천 시스템: 실시간 유저 행동 파이프라인을 기반으로 하여 유저 경험을 향상 시키는 추천 시스템

• AI 기술 기반 신규 프로덕트: Gen AI 등 새로운 AI 기술을 기반으로한 신규 프로덕트 지원

Required Qualifications

• 5년 이상의 소프트웨어(백엔드, 데이터파이프라인, ML 서빙 시스템 등) 설계 및 구현, 운영 등에 대한 경험이 있으신 분
• CS fundamentals (운영체제, 컴퓨터 시스템 아키텍처, 자료구조 및 알고리즘)에 대한 탄탄한 기본지식을 보유하신 분
• Java, Kotlin, Python, JavaScript, Go 중 세 가지 이상 언어에 능숙하고, 그 외 프로그래밍 언어를 학습하여 사용이 가능하신 분
• RDBMS 에 대한 깊은 이해가 있으신 분
• ML 모델을 서비스에 배포하기 위해, 여러 직군의 이해관계자와 협업할 수 있는 강력한 커뮤니케이션 능력을 갖추신 분
• 엔지니어링 팀을 리드해본 경험이 있으신 분으로, 팀원들의 성장을 도와주는 리더십과 Team Management 역량을 갖추신 분
• 학위나 국적은 무관하되, 한국어로 원활한 의사소통이 가능한 분

Preferred Qualifications

• 머신러닝 모델의 학습부터 서비스 배포까지 해보신 경험이 있으신 분
• 추천, 생성형 AI 등 최신 ML 기술을 활용한 어플리케이션 개발 및 프로덕션 운영 경험이 있으신 분
• 실제 서비스에 AI 기술을 통합하고 주요 지표를 유의미하게 향상시켜 본 경험이 있으신 분
• 대규모 트래픽을 처리하는 백엔드 서버 개발 경험이 있으신 분
• RDBMS 또는 DynamoDB, Cassandra 등 분산 데이터베이스에 대한 이해가 있으신 분
• Spark, Flink 등 대용량/실시간 처리를 위한 분산/병렬 시스템 개발 경험이 있으신 분
• 영어에 능통하신 분

고용형태/채용절차

• 고용 형태: 정규직
• 채용 절차: 서류전형 > 코딩테스트 > 1차 면접 > Recruiter Call > 2차 면접 > 3차 면접 > 최종합격 (* 필요 시 면접 전형 등이 추가로 진행될 수 있습니다.)
• 서류 전형의 경우 합격자에 한하여 개별 안내드릴 예정입니다.
• 지원 서류: 자유 양식의 상세 경력기반 국문 또는 영문이력서(PDF)