TVING의 AI에 오시면 이런 경험을 하실 수 있어요!

담당하게 될 업무들이에요.

- 추천/랭킹/검색 품질 향상을 위한 ML/DL 모델 설계, 학습, 평가 및 운영합니다.
- 추천/랭킹/검색 모델의 Offline Evaluation 및 Online A/B Test를 통한 지속적인 성능 개선합니다.
- Feature Engineering 및 Feature Store 기반 학습 데이터 파이프라인 구축하고 고도화합니다.
- A/B test 설계 및 대시보드를 구축합니다.

이런 분을 찾고 있어요.

- 학사 졸업 이상의 학위를 보유하신 분

- 추천/랭킹/검색과 같은 ML 모델 및 서비스 개발 경험 3년 이상 경력을 보유하신 분
- 유저 행동 로그를 활용해 ML 모델을 개발하고 프로덕션 수준으로 서비스한 경험이 있으신 분
- CTR, CVR, Watch Time, Retention 등 서비스 핵심 지표 개선 경험 또는 이에 준하는 역량이 있으신 분
- 클라우드 환경(AWS) 기반 서비스 운영 경험이 있으신 분

이런 경험이 있으시면 더 좋아요.

- 비즈니스 가속화를 위한 데이터 및 기계 학습 설계, 구현, 테스트 배포 및 유지 관리에 대한 경험 및 노하우가 있으신 분
- ML/DL 모델 결과의 고객반응에 대한 A/B test 파이프라인을 구축하고 운영해 본 경험을 보유하신 분
- MLflow 기반의 머신러닝 플랫폼을 사용해보았거나 운영해 본 경험을 보유하신 분
- 추천, 검색 및 Data Analytics 위한 MLOps/LLMOps 시스템을 구축해봤거나, 사용해서 서비스까지 운영해 본 경험을 보유하신 분
- LLM을 활용해 대규모 추천/검색 서비스의 품질을 향상 시켜본 경험을 보유하신 분
- 모델 서빙을 위한 MLOps 용 API 설계 및 운영해 본 경험을 보유하신 분
- Presto 계열(Athena, etc) DB 및 SQL 환경을 실무에서 사용해보았거나 운영 해본 경험을 보유하신 분
- ML 모델 추론 및 서빙을 위한 다양한 오픈소스 환경(Triton, torchserve, BentoML, ONNX 등)을 써 본 경험을 보유하신 분
- 대규모 트래픽 및 실시간 환경의 추천 모델 서빙 시스템을 설계하고 운영해 본 경험을 보유하신 분

[기타 안내사항]

※ 입사지원시 상세 경력 기술서 제출 필수

: 협업으로 진행한 프로젝트의 경우, 본인의 ROLE 명확하게 작성 바랍니다. 

■ 접수 기간 : ~2026년 7월 19일(일) 23:00까지(한국시간 기준)

• 채용 완료 시 조기 마감될 수 있으니 지원 의사가 있으신 분은 빠르게 지원 하시기를 권장 드립니다.

■ 채용 프로세스

전형절차 : 서류전형 ▶ 1차 면접 ▶ 2차 면접 ▶ 최종합격

- 세부일정은 합격자에 한하여 개별 공지 드릴 예정입니다.

■ 근무지 : 서울 강남구 선릉로 428

■ 지원 안내사항

• 각 단계별 일부 전형 과정이 추가 또는 생략될 수 있습니다.
• 국가등록 장애인 및 국가보훈자는 관련법에 의거하여 우대합니다.
• 병역필 또는 면제로 해외여행에 결격사유가 없는 분에 한해 지원이 가능합니다.
• 지원서 내용이 사실과 다른 경우 불이익(채용취소 등)이 있을 수 있습니다.
• 최종 제출 이후 및 마감시간 이후에는 지원서 수정이 불가 합니다.
• 전형 중 지원서를 삭제하신 경우 전형진행 포기로 간주됩니다.
• 티빙에서 진행 중인 공고 간 중복 지원은 불가 합니다. 본인의 경력과 가장 부합하는 전형/직무 하나를 선택하신 후 지원 부탁 드립니다.

     (지원하신 전형 종료 시, 타 모집 전형으로 지원 가능합니다.)

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