◆ 직원 유형

정규직

◆ 영입인원

0 명

◆ 조직소개

우리 조직은 카카오의 신규 AI 서비스 및 도메인 검색 품질 개선을 위한 AI 검색 기술을 담당합니다. 최신 언어 모델과 AI 검색 기술을 바탕으로 높은 수준의 AI 검색 시스템을 만들어 가고 있습니다. 우리는 정해진 답을 찾는 것이 아니라, 데이터와 과감한 실험을 통해 답을 만들어가는 문화를 지향합니다. 급변하는 AI 시대에 맞춰, 주도적으로 문제를 해결하며 카카오의 AI 검색 서비스의 품질과 혁신을 함께 이끌어나갈 분을 찾습니다.

◆ 업무내용

• Semantic Search 기술 개발 및 고도화 (RAG, Embedding, Reranker)
• 쇼핑, 로컬 등 버티컬 서비스에 특화된 전용 검색 모델 및 랭킹 알고리즘 개발
• 실시간 검색을 위한 모델 경량화 (Quantization, Distillation) 실험 및 적용
• 대규모 트래픽 처리를 위한 Inference Optimization 및 서빙 파이프라인 구축
• 신뢰성 있는 AI 검색 서비스를 위한 성능 평가 방법론 연구 및 개발
• 검색 품질 향상을 위한 데이터 정제 기술 개발 및 대용량 데이터(쿼리, 문서, 로그) 분석
• 온/오프라인 실험 설계 및 A/B 테스트를 통한 검색 시스템의 점진적 개선
• 최신 정보 검색(IR) 및 NLP 관련 논문 리서치, 프로토타이핑 및 실제 서비스 적용 가능성 검토

◆ 지원자격

• 머신러닝, 자연어 처리 또는 검색 기술에 대한 탄탄한 기초 지식을 보유하신 분
• Python에 능숙하며, PyTorch, TensorFlow 등을 활용하여 모델 학습부터 추론까지의 과정을 직접 구현해 본 경험이 있으신 분
• 논리적인 문제 해결 능력과 원활한 커뮤니케이션 역량을 갖추신 분
• 낯선 기술이나 프레임워크도 두려움 없이 습득하고, 단순 사용을 넘어 동작 원리(Why)를 파악하려는 자세를 가지신 분
• 프로젝트 수행 중 마주친 기술적 난관을 집요하게 파고들어 해결해 본 경험이 있으신 분

◆ 우대사항

• Vector Search (Dense Retrieval, Late-interaction, Ranking) 관련 프로젝트 또는 개발 경험이 있으신 분
• 언어 모델의 Fine-tuning 경험 또는 모델 경량화/최적화에 관심을 갖고 시도해 보신 분
• 모델 Serving 시스템 최적화 경험이나 Kubernetes, Docker 등 컨테이너 도구 사용에 익숙하신 분
• Elasticsearch, Opensearch 등 검색 엔진 사용 경험이나 대규모 데이터를 다뤄본 경험이 있으신 분
• 관련 분야 석/박사 학위 또는 그에 준하는 전문성을 갖추신 분
• AI 관련 top-tier 학회(NeurIPS, ICML, ICLR, AAAI, EMNLP, ACL 등) 논문 게재 경험이 있으신 분

◆ 지원프로세스

서류전형 > 코딩테스트 > 사전 인터뷰 > 1차 인터뷰 > 2차 인터뷰 > 처우 협의 > 최종 합격 및 입사
※ 영입 진행 상황에 따라 전형이 추가될 수 있습니다.

◆ 근로제도

• 완전선택근무제
  해당 포지션은 월 총 근무시간 범위 내에서 크루 스스로 하루의 업무 시작 및 종료 시간을 설정하여 자율적으로 몰입하여 근무할 수 있는 <완전선택근무제>를 적용받습니다.
• 월 1일 리커버리데이
  매월 마지막 주 금요일은 크루의 휴식과 충전을 위한 <리커버리데이>로 운영됩니다.
• 주 1일 원격근무
  업무와 협업의 효율성을 우선으로 하여, 리커버리데이가 없는 주에는 <주 1일 원격근무>가 가능합니다.