Software Engineer, Backend (신입) - 피드 (ML Data Platform)
- 당근
- 정규직
ML 데이터 플랫폼팀을 소개해요
피드실 ML 데이터 플랫폼팀은 당근의 2,100만 MAU 사용자를 위한 추천 서비스가 안정적으로 제공될 수 있도록, 추천에 필요한 데이터를 생성·적재하고 서빙하는 플랫폼을 만들고 있어요. 피쳐 스토어와 추천 엔진, 임베딩 파이프라인을 비롯한 추천 시스템의 핵심 인프라를 직접 설계하고 운영하며, 여러 추천 서비스가 공통으로 활용할 수 있는 기반으로 발전시키고 있어요
- 2,100만 MAU 사용자를 위한 추천을 위해 초당 100K+ 대용량 트래픽을 p99.9 기준 30ms 이하로 처리하고 있어요. 이는 당근의 수백 개 백엔드 서비스 중에서도 손에 꼽힐 만큼 높은 처리량이에요
- 가능한 한 최신 정보를 추천에 반영하기 위해 여러 서비스의 데이터를 스트림으로 준 실시간 수집하고 처리하고 있어요. Kafka, GCP Pub/Sub에서 100+개의 이벤트 스트림을 처리해 1,000개가 넘는 피쳐를 피쳐 스토어를 통해 제공하고 있어요
이런 일을 해요
- 추천 시스템에 필요한 추천 엔진, 피쳐 스토어, 임베딩 생성 플랫폼 등의 서비스들을 개발하고 운영해요
- 대규모 트래픽 환경에서도 안정적으로 동작할 수 있도록 성능과 비용을 지속적으로 최적화해요
- LLM 기반 임베딩 벡터와 모델 추론 결과를 추천 시스템에서 안정적으로 활용할 수 있는 파이프라인을 구축해요
- 추천 품질과 데이터 품질을 더 잘 관찰할 수 있도록 Data Quality 모니터링 시스템을 구축해요
이런 기술을 사용하고 있어요
- Go, gRPC, Redis, AWS DynamoDB, Kafka, GCP Pub/Sub, GCP BigQuery
- Kotlin, Python, Apache Beam, GCP Dataflow, GCP Vertex AI
이런 분을 찾고 있어요
- 컴퓨터공학 또는 관련 분야를 전공했거나 이에 준하는 지식과 경험을 갖추신 분
- 자료구조, 알고리즘, 운영체제, 네트워크, 데이터베이스 등 Computer Science 전반에 대한 탄탄한 이해를 바탕으로 높은 수준의 문제 해결 역량을 갖추신 분
- 하나 이상의 프로그래밍 언어를 능숙하게 활용하여 문제를 해결하고, 읽기 쉽고 유지보수 가능한 코드를 작성할 수 있는 분
- 새로운 기술과 익숙하지 않은 도메인을 적극적으로 학습하고 업무에 적용할 수 있는 분
이런 분이면 더 좋아요!
- 백엔드 서비스 또는 데이터 파이프라인을 설계부터 구현, 테스트, 배포 및 개선까지 주도적으로 완성해 본 경험이 있으신 분
- 시스템이나 개발 과정의 문제를 스스로 발견하고, 기술적 해결책을 구현하여 측정 가능한 개선으로 연결해 본 경험이 있으신 분
FAQ
- 팀 이름에 ML이 있는데요. ML 실무 경험이나 깊은 이해가 필요한가요?
- 아니요, 저희 팀은 ML기반 추천 서비스를 지탱하기 위한 고성능의 시스템을 만드는 게 팀의 비전이기 때문에 Software Engineering 역량을 핵심으로 생각하고 있어요
- 팀에 조인하면 실무적인 ML 및 추천과 관련된 도메인 지식을 습득해서 적응하실 수 있으니 해당 부분은 걱정하지 않으셔도 돼요
- 다만 팀 업무에 흥미를 위해서는 ML이나 추천시스템에 많은 관심이 있기를 기대하고 있어요
- 팀에서 작성한 블로그 글이 있나요?
참고해 주세요
- 정규직 채용의 경우 3개월의 수습기간이 있어요
- ‘장애인고용촉진 및 직업재활법’, ‘국가유공자 등 예우 및 지원에 관한 법률’에 따라 장애인 및 보훈대상자는 채용 전형 시 우대하고 있어요
- 화상 면접에서 이력 기반 질문과 라이브 코딩 테스트가 있을 예정이에요
- C++, Go, Java, Python 언어로 진행하실 수 있어요
이렇게 합류해요
1. 서류 전형 → 2. 화상 인터뷰(라이브 코딩 테스트) → 3. 직무 인터뷰 → 4. 컬처핏 인터뷰 및 레퍼런스 체크 → 5. 처우협의 → 6. 최종 합격 및 입사
