[NAVER] 검색/추천 개인화 및 통합검색 시스템 개발 (경력)
모집 부문 중 1개 부문에 지원 가능하며 중복 지원은 불가합니다.
1. 통합검색 시스템 BE 개발
Who We Are
지금, 당신의 기술력으로 네이버 검색 서비스의 미래를 함께 만들어갈 주인공이 되세요. 수많은 사용자가 매일 이용하는 네이버 통합 검색 서비스의 핵심 시스템인 엣지 시스템을 개발하고 운영할 전문가를 찾고 있습니다. 엣지 시스템은 사용자의 검색 요청을 가장 먼저 받아 처리하며, 최적의 검색 결과를 제공하는 역할을 합니다. 이 시스템은 검색 서비스의 성능과 사용자 경험을 크게 좌우하므로, 매우 중요한 위치에 있습니다. 당신은 통합 검색 서비스 운영을 위한 플랫폼을 직접 개발하고, 사용자와 서비스 사이에서 발생하는 대규모 트래픽을 안정적으로 처리하며, 여러 기술적 문제를 함께 해결하게 됩니다.
What You'll Do
•대규모 트래픽 처리 : 통합 검색 서비스를 위한 플랫폼 개발, 급증하는 사용자 트래픽을 안정적으로 처리할 수 있는 고성능 시스템 구축
•캐시 서버 시스템 개발 : 검색 시스템의 빠른 응답 속도와 부하 감소를 위한 캐시 시스템 개발, 지속적인 고도화
•시스템 최적화 : Kubernetes 기반 컨테이너 클러스터 시스템을 구축 및 검색 서비스의 안정적인 운영을 지원, 시스템 성능의 지속적인 개선 및 최적화
•문제 해결: 사용자와 서비스 사이에서 발생하는 다양한 기술적 문제 분석, 효율적인 해결 방안을 제시하여 시스템의 안정성 확보
•엣지 서비스 개발: 검색 서비스 Edge 단 서버 개발을 통해 사용자 경험 및 서비스 품질 향상
Required Skills
•Linux 환경에서 개발 경험을 보유하신 분
•Redis 등 메모리 기반 데이터 저장 오픈소스 운영 경험을 보유하신 분
•nginx, envoy 등 L7 proxy 에 경험이 있거나 관심이 많으신 분
•컨테이너 기반 클러스터 시스템 (Kubernetes 등) 개발 및 운영 경험을 보유하신 분
•C / Go 중급 이상의 개발자
Preferred Skills
•웹서버 개발 3년 이상의 경력을 보유하신 분
•다양한 이해관계자와 원활히 소통할 수 있고, 협업 커뮤니케이션에 부담을 느끼지 않으시는 분
•자신의 업무를 사랑하고, 무중단 서비스를 책임지실 분
•네트워크 보안에 관심을 보유하신 분
2. 통합검색 시스템 FE 개발
Who We Are
데이터를 기반으로 네이버 검색의 FE System을 구축하고 개선합니다. 디자인 시스템 기반의 서비스 개발 프로세스를 구축하고 운영합니다. 일관성있고 효율적인 개발 환경에서 협업과 생산성을 극대화 하기 위해 노력합니다. 사용자 데이터를 수집하고 분석하여 의미 있는 인사이트를 도출합니다. 단순한 개발을 넘어 서비스의 방향성에 도움이 될 수 있는 방법을 고민합니다. 새로운 기술을 빠르게 습득하고 팀 내외로 전파합니다. 이를 통해 개발자로서 역량을 확장하며, 기술 분야의 경계 없이 최신 기술을 적극 활용해 다양한 시도를 합니다. 검색에서 축적한 기술을 고도화하여 오픈소스로 공개하고 운영합니다. 개인, 팀의 기술적 성장을 넘어 글로벌한 영향력을 발휘합니다.
[참고자료]
[DAN24] 데이터 기반으로 지속적 성장이 가능한 네이버 검색 FE 시스템 구축하기
[D2] 네이버 통합 검색의 웹 성능 - 데이터 수집과 시각화
[D2] 네이버 통합 검색의 웹 성능 - 모니터링과 성능 개선
What You'll Do
•디자인 시스템 기반 서비스 개발 프로세스를 바탕으로 서비스 개선 인사이트를 얻기 위한 방법 고민
•네이버 검색 사용자 데이터 수집 프로세스 및 로직을 이해하고 활용
•FE 개발에 국한되지 않고, 서비스 개선과 개발자 경험 향상을 위해 필요한 모든 기술을 자유롭게 활용
•오픈소스 프로젝트를 운영하고 기여
Required Skills
•React 또는 Vue와 같은 Framework 사용 경험을 보유하신 분
•ES6+ / TypeScript 를 사용 경험이 있으신 분
•브라우저의 구조 및 동작 원리, 페이지 라이프사이클을 잘 이해하시는 분
Preferred Skills
•FE 개발 2년 이상의 경력을 보유하신 분
•새로운 기술을 학습하고 활용하는 것을 좋아하시는 분
•사용자 데이터를 직접 수집하고 추출해 활용한 경험이 있으신 분
•오픈소스에 기여한 경험이나 기술력을 외부 컨퍼런스, 블로그 등 공유한 경험이 있으신 분
3. 검색/추천 개인화 AI/ML
Who We Are
AI/ML 모델링을 통해 네이버에서의 콘텐츠 검색/추천 개인화 업무 및 추천에 필요한 개인화 콘텍스트, 모델, 콘텐츠 피쳐를 생성하고 유통합니다. 이를 통해 신규 사용자 확보 및 기존 사용성 개선(콘텐츠 소비, 체류시간, 재방문)하여 신규 매출 창출에 기여합니다. 새로운 콘텐츠 노출 방식에 대한 연구 및 서비스 적용을 통해 네이버의 새로운 가치 창출에 기여합니다.
[참고 자료]
[DAN24] 홈피드: 네이버의 진입점에서 추천피드를 욏다! 추천피드 도입 고군분투기
[DAN24] 서치피드: SERP를 넘어 SURF로! 검색의 새로운 물결
[DAN24] 네이버 검색이 이렇게 좋아졌어? LLM의 Re-Ranking Ability 검색에 이식하기
[DAN24] 검색과 피드의 만남: LLM으로 완성하는 초개인화 서비스
[DAN24] 클립 크리에이터와 네이버 유저를 연결하기: 숏폼 컨텐츠 개인화 추천
What You'll Do
•ML 기반의 User Context Modeling (LLM / DL / 통계 기반 등)
•LLM 기반의 Content Modeling (+ Multimodal)
•다양한 도메인의 개인화 추천 모델링 및 서비스 로직 개발, 테스트
•에이전트 경험 제공을 위한 LLM 기반의 추천 모델 및 Agent 개발
•검색/추천 도메인 선행 기술 리서치 및 서비스 도입을 위한 최적화
Required Skills
•LLM 을 자유자재로 다룰 수 있으신 분 (프롬프트 엔지니어링, SFT 등)
•AI 기술을 서비스에 적용해보신 경험이 있으신 분(ML, 딥러닝, LLM)
Preferred Skills
•검색/추천 서비스 개발 2년 이상의 경력을 보유하신 분
•대학원에서 검색 / 추천 / AI를 전공하신 분
•검색 /추천 / AI 관련 학회 논문 경험이 있으신 분 (예. SIGIR, WSDM, KDD, CIKM, Recsys, ACL, EMNLP 등)
•대규모 데이터를 처리할 수 있고, 이를 위한 파이프라인을 만들 수 있으신 분 (Hadoop, Airflow, Spark 등)
4. 검색/추천 개인화 BE
Who We Are
NAVER의 AI 개인화 검색/추천 플랫폼인 AiRSearch를 개발합니다. LLM 등 최신 AI 기술을 활용해 글로벌 규모의 대용량 데이터를 효율적으로 처리하며, 수억 명의 사용자 요청에 대해 개인화된 검색 및 추천 결과를 빠르고 안정적으로 응답하는 시스템을 구축하고 운영하고 있습니다. 특히, 통합검색 서비스 개발은 국내외 수많은 사용자로부터 발생하는 검색 요청을 대규모 문서 집합에서 정확히 찾아내고, 이를 적절히 구성하여 빠르고 만족도 높은 경험을 제공하기 위해 지속적으로 고민하고 있습니다. 이 과정에서 우리는 사용자와 검색/추천 서비스 사이의 접점에서 발생하는 다양하고 대규모의 트래픽을 안정적으로 처리해야 하며, 동시에 시스템과 서비스 간 경계에서 발생하는 여러 기술적 과제들을 함께 해결해 나갑니다. 조직 문화 측면에서는 자율과 책임을 기반으로 성과를 중시하며, 협업을 권장하고, 리스크를 공유하며, 실패로부터 배우는 것을 장려하는 생성형 조직 문화를 추구합니다.
What You'll Do
[네이버 통합검색 서비스의 유저 접점 서버인 통합검색 서버와 검색 서비스 결과를 제공하는 어플리케이션 서버 개발]
•3천만 사용자들이 즐겨쓰는 네이버 통합검색 개발자가 하는 일들
•나비효과 뺨치는 네이버 통합검색 개발 이야기, 그 한 가운데 자리잡은 백엔드 개발자들
•5천만 전국민 요청에도 끄떡없는 네이버 검색 만들기 - 검색 SRE와 비상대응 시스템
[네이버 메인 홈피드, 클립, 뉴스 추천과 네이버 통합 검색 등에 AI를 활용한 개인화 피드 서비스 개발]
•네이버 DAN24에서 발표한 아래 세션들의 시스템/플랫폼 부분을 담당
•홈피드: 네이버의 진입점에서 추천피드를 외치다! 추천피드 도입 고군분투기
•네이버 검색이 이렇게 좋아졌어? LLM의 Re-Ranking Ability 검색에 이식하기
•서치피드: SERP를 넘어 SURF로! 검색의 새로운 물결
•검색과 피드의 만남: LLM으로 완성하는 초개인화 서비스
•클립 크리에이터와 네이버 유저를 연결하기: 숏폼 컨텐츠 개인화 추천
[데이터 엔지니어링 및 DevOps]
•네이버 내의 다양한 콘텐츠, 로그, 피쳐 등의 대규모 데이터의 스트리밍/배치 프로세싱 등의 데이터 엔지니어링
•전사 표준 피쳐 스토어, 도큐먼트 스토리지, 벡터 DB, ETL 워크플로우 엔진, 스트리밍 데이터 처리 플랫폼, 데이터 분석 도구, 온콜 운영 도구 등등의 다양한 생산성 도구의 AI 접목 등을 통한 개발
•국내 최고 수준 규모의 CPU/GPU 인프라의 효율화, 용량 산정, Observability 등의 시스템 성능 최적화 작업
Required Skills
•Python, Go, C/C++, Java 중 1개 이상의 언어에 자신이 있으신 분
•체계적인 협업 방식을 고민하고 동료들에게 긍정적인 영향을 주며, 나보다 기계가 더 열심히 일하도록 노력하시는 분
•자신의 업무를 사랑하고, 무 중단 서비스를 책임 지실 분
Preferred Skills
•위 담당 업무에 상응하는 기술(데이터 엔지니어링, 클라우드 환경에서의 서버 개발, 웹서비스 개발, DevOps/LLMOps 등) 중 한가지 이상에 대해 3년 이상의 경력을 보유하신 분
•AI 엔지니어링에 대한 이해가 높으신 분 (AI Agent, RAG, LLM Finetuning, Inference Optimization, AI Evaluation, …)
•클라우드 네이티브 컴퓨팅 환경에 익숙하신 분 (Kubernetes, Microservices Architecture, DevOps, Observability, …)
•대규모 데이터 및 트래픽 처리 경험이 있거나 Hadoop 생태계에 익숙하신 분 (Hive, Spark, Iceberg, Kafka, Flink, Redis, …)
•AI 도구를 이용해 개발 생산성을 극대화하고 있으신 분
•오픈 소스 기여 경험이 풍부하신 분
- 전형절차 및 일정
- 서류전형&기업문화 적합도 검사 및 코딩테스트 > 직무 인터뷰 > 종합 인터뷰 (&레퍼런스 체크) > (최종 인터뷰) > 최종 결과 발표
- 지원서 접수 마감 : 2025.05.12(월) 18:00
- 서류전형&기업문화 적합도 검사 및 코딩테스트 : 5월 2주차~5월 3주차 중
- *** 기업문화 적합도 검사&코딩테스트 응시 기간 : 05.16(금)~19(월) 예정 (온라인 진행)
- 직무 인터뷰 : 5월 3주차~5월 4주차 중
- 종합 인터뷰 : 6월 1주차~6월 2주차 중
- 참고사항
- 전형절차 및 일정은 상황에 따라 변동될 수 있으며, 전형별 결과에 따라 절차(추가 인터뷰 등)가 추가될 수 있습니다.
- 본 공고는 인재 선발 완료 시 조기 마감될 수 있으며, 필요 시 모집 기간이 연장 될 수 있습니다.
- 지원서 내용 중 허위사실이 있는 경우에는 합격이 취소될 수 있습니다.
- 국가유공자 및 장애인 등 취업보호 대상자는 관계법령에 따라 우대합니다.
- 국가유공자의 가산점 부여를 받기 위해서는 본인이 '취업지원 대상자 증명서'를 회사에 제출해야 합니다.
- 남자의 경우 군필자 또는 면제자에 한해 지원 가능합니다.
- 제출해 주신 지원서의 검토 결과 발표는 지원서에 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다.
- 문의사항은 페이지 우측 상단의 FAQ 참고 및 NAVER Careers 1:1 문의로 접수해주시기 바랍니다.