저희 팀을 소개해요

저희 팀은 당근에 올라오는 다양한 비정형 콘텐츠와 당근의 유저를 서비스와 시스템이 이해하고 활용할 수 있는 데이터로 만드는 팀이에요. 중고거래, 동네생활, 모임, 동네업체, 광고, 커머스, 숏폼 등 여러 도메인의 콘텐츠를 일관된 분류 체계(Taxonomy)로 정의하고, 매일 수십만 건씩 생성되는 콘텐츠에서 AI로 카테고리와 속성을 자동 추출해요. 같은 방식으로 MAU 2100만 유저의 앱 내 행동을 바탕으로 의도·상태·선호를 태그로 추론해요.

이렇게 만든 데이터는 피드, 검색, 추천, 광고 등 여러 서비스가 공통으로 사용하는 기반이 되고, 특히 피드 추천과 검색 품질을 개선하는 핵심 데이터로 쓰이고 있어요.
우리의 미션은 “당근에 쌓이는 모든 콘텐츠와 유저를 깊이 이해해서 데이터로 만들고, 그 데이터를 당근의 모든 서비스가 믿고 쓸 수 있도록 하는 것”이에요.

팀이 어떻게 일하는지 더 궁금하다면 2조 토큰을 카테고리 분류에 쓰면서 알게 된 것들을 읽어보세요.

이런 일을 해요

새로 생성되는 콘텐츠마다 카테고리와 속성을 AI로 자동 추출하고, 그 데이터의 품질을 각 팀과 함께 관리해요
유저의 행동과 프로필에서 의도·상태·선호 등의 태그를 AI로 자동 추론하고, 그 데이터의 품질을 각 팀과 함께 관리해요
각 팀이 분류 체계와 태그를 스스로 정의하고 실험하고 평가할 수 있도록, 쉽고 편리한 셀프서비스 플랫폼을 만들어요
대규모 AI 추론의 비용과 처리량, 품질을 최적화하고, 더 나은 분류 체계와 추론 방법을 리서치하고 프로덕션에 적용해요
LLM으로 만든 데이터를 학습 데이터로 삼아 자체 경량 ML 모델을 구축하고, 대규모 추론을 LLM 의존 없이 운영할 수 있게 해요
이렇게 만들어진 데이터를 피드, 검색, 추천, 광고 등 여러 서비스가 안정적으로 쓸 수 있도록 연동하고 관리해요

이런 분을 찾고 있어요

실제 서비스 규모로 백엔드 시스템이나 데이터 파이프라인을 설계·운영해본 경험이 있는 분
LLM API를 프로덕션 시스템에 통합하고 운영해본 경험이 있는 분
대용량 배치·스트림 처리 시스템이나 데이터 웨어하우스로 대규모 데이터를 다뤄본 경험이 있는 분
분류 체계나 데이터 모델을 설계하고, 여러 팀이 공통으로 사용하는 데이터 자산을 만들어본 경험이 있는 분

이런 분이면 더 좋아요!

LLM 프롬프트와 출력 품질을 평가하는 체계(골든셋, LLM-as-a-judge, 품질 지표)를 직접 설계·운영해본 분
LLM 호출의 비용·처리량을 최적화해본 경험이 있는 분
유저 행동 데이터를 바탕으로 유저 모델링이나 세그먼트·태그 추론을 해본 경험이 있는 분
콘텐츠를 분류하는 시스템이나 지식 체계(taxonomy, ontology)를 구축해본 분
LLM 출력을 학습 데이터로 활용해 ML 모델을 학습하거나 증류해본 경험이 있는 분
전형과 입사 후 업무 모두 한국어로 원활히 소통 가능하신 분

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
이 포지션은 산업기능요원으로 채용이 가능한 포지션이에요 (현역 전직, 보충역 신규 편입, 보충역 전직) 전문연구요원 편입 및 전직은 불가해요
- 10/27(화)~11/13(금) 산업기능요원 집중 채용 캠페인을 진행해요. 캠페인 기간 중 지원하시는 분은 아래 캠페인 공고를 통해 지원해 주세요.
- 👉 [산업기능요원 집중 채용 캠페인] Software Engineer, Backend

이렇게 합류해요

1. 서류 전형 → 2. 화상 인터뷰 → 3. 직무 인터뷰 → 4. 컬처핏 인터뷰 및 레퍼런스 체크 → 5. 처우협의 → 6. 최종 합격 및 입사

팀 동료들의 한마디

수많은 비정형 데이터가 LLM을 거쳐 표준화되고, 유저의 의도와 선호가 드러나는 걸 보면 전에 없던 아이디어가 계속 떠올라요. 이 플랫폼은 이미 당근 중고거래, 광고, 숏폼의 추천에 실시간으로 쓰이고 있고, 아직 만들 게 훨씬 많아요. 데이터에서 새로운 가능성을 발견하는 게 즐겁고 시스템화에도 관심 있는 분이라면, 저희 팀에서 정말 재밌게 일하실 수 있을 거예요.
- Yoon, Machine Learning Engineer

제가 느끼는 저희 팀의 가장 큰 매력은 새로 나온 LLM 기술을 단순히 이런게 나왔네 에서 끝내지 않고, 팀의 업무 방식에도 적용해보거나 실제 LLM 파이프라인에 적용해보고 실험해볼 수 있다는 점이에요. 최근엔 Decision API를 활용하면 기존보다 더 낮은 비용으로 나은 품질이 될 수 있을까 벤치마크를 돌려보며 실험도 진행해보고, 데이터 조회나 분석, 검수같은 일은 에이전트를 레버리지 삼고 사람은 일의 우선순위를 따지고 지금 무엇을 어떻게 할지 판단에 집중해요.
요즘은 콘텐츠를 넘어서 사람을 이해하는 문제에도 도전하고 있어요. 글은 보통 한 번만 분류해두면 되지만, 유저의 의도나 상황은 시간에 따라 바뀌기도 하고 흩어진 행동에서 읽어 내야 하거든요. 훨씬 어려운 문제지만 그만큼 풀어 볼 가치도 크다고 생각해요. 빠르게 바뀌는 기술을 가까이에서 지켜보고 직접 실험해 보고 싶은 분이라면 정말 재미있게 일하실 수 있을 거예요!
- Winter.jung, Software Engineer

여러 팀이 저희 플랫폼을 잘 쓸 수 있게 돕고, 활용 사례가 쌓이면서 플랫폼이 단단해지는 과정을 경험할 수 있다는 점이 제일 재미있어요. 각 팀이 플랫폼 위에서 다듬은 체계로 서비스의 품질을 높이는 걸 보면 뿌듯하기도 하구요. 저희는 다른 팀이 어떤 목적을 쓰려는지 듣고, 더 편하게 그리고 더 잘 활용할 수 있는 방법을 근본적인 부분부터 함께 고민해요. 요즘은 유저를 이해하는 문제로 범위를 넓혀서, 다른 팀에 쓸모 있는 사례를 직접 발굴하고 실제로 효과가 있는지 검증해 보고 있어요. 여러 팀의 필요를 듣고 함께 쓰는 플랫폼을 만들어 가는 일에 재미를 느끼는 분이라면, 저희 팀에서 즐겁게 일하실 수 있을 거예요!
- Jiwon.lee, Software Engineer

Software Engineer, Backend - Content & User Understanding