[무신사 테크 소개]
팀 무신사 테크 조직은 혁신의 원동력이자 변화를 선도하는 핵심 기술 조직입니다. 고객과 입점 브랜드가 각자의 고유한 개성을 자유롭게 표현할 수 있도록, 데이터와 기술을 기반으로 한 개인화된 경험을 제공합니다. 무신사 테크는 새로운 도전을 두려워하지 않으며, 항상 새로운 영역에서의 성공을 꿈꿉니다.
무신사는 한국을 넘어 글로벌 시장에서도 경쟁력 있는 서비스를 선보이고자 OCMP(One Core Multi Platform)를 구축하고 있습니다. 이를 통해 전체 비즈니스의 폭발적 성장을 지원하며 무신사 테크는 끊임없는 도전과 혁신으로 고객에게 더 나은 가치를 제공하고자 합니다.
[팀 소개]
Machine Learning Engineer (AI)팀은 텍스트와 이미지 기반 최신 AI 모델을 활용해 팀 무신사 플랫폼의 코어 카탈로그와 검색 기능을 혁신합니다. 단순히 높은 수준의 카탈로그 데이터 퀄리티를 달성하는 것뿐만 아니라, 패션 특화 속성을 정의하고 AI를 통해 추출·서비스하여 플랫폼 경쟁력을 강화합니다. 또한 비주얼 서치 등 AI 기술을 내재화하며 검색 경험을 고도화합니다. 이 포지션은 최신 연구 결과와 공개 모델을 빠르게 실험하고 프로덕션 수준으로 끌어올리는 역할로, 글로벌 No.1 패션 커머스 플랫폼으로 도약하는 여정의 핵심을 담당합니다.
[이런 경험을 하실 수 있어요]
- 비주얼 서치 등 최신 Vision·멀티모달 연구를 빠르게 실험하고, 프로덕션 수준으로 끌어올려 실제 검색 경험을 바꾸는 경험
- 최신 LLM과 멀티모달 모델을 활용해 패션 카탈로그 데이터를 혁신하는 등 비즈니스 임팩트를 직접 만들어 보는 경험
- Data Operation 팀에서 구축한 골든 데이터셋을 기반으로 모델을 고도화하고, human-in-the-loop 검수 프로세스를 통해 빠르게 모델을 개선하며 반복 학습 사이클을 체험하는 경험
- 패션 도메인에 특화된 세밀한 카탈로그 속성을 멀티모달 AI 모델로 정교하게 추출하며, 데이터와 모델의 한계를 도전하는 경험
- 일반 오픈마켓과 달리, 편집샵으로 선별된 상품에 대해 노이즈를 허용하지 않고 높은 정확도의 AI 모델을 개발하며 '정확함'과 '정교함'이 곧 경쟁력이 되는 경험
[담당 업무]
- 비주얼 서치, 카탈로그 속성 추출 등 패션 도메인 핵심 과제에 Vision·멀티모달 모델을 연구·실험하고 프로덕션 수준으로 고도화합니다.
- LLM, 멀티모달 모델을 활용해 상품 카탈로그 데이터를 강화하고 서비스 품질을 개선합니다.
- 모델 학습·실험에 필요한 데이터를 가공하고, 학습 및 배포 파이프라인 구성에 기여합니다.
- 최신 AI 기술 동향을 빠르게 흡수하고 팀 내 적용을 제안합니다.
[자격 요건]
- LLM, Multi-modal, Vision 모델 및 관련 서비스 개발 경험이 7년 이상이신 분
- PyTorch, HuggingFace 등 최신 프레임워크 활용 능력이 있으신 분
- 클라우드 환경(AWS) 기반 서비스 운영 경험이 있으신 분
- 복잡하고 모호한 문제를 체계적으로 해결할 수 있는 분석적 사고를 갖추신 분
- 모델 성능을 지속적으로 최적화하는 끈기와 집요함이 있으신 분
[우대 사항]
- AI 학술지 논문 저자 또는 관련 오픈소스 기여자이신 분
- 클라우드 환경(AWS) 기반 서비스 운영 경험이 있으신 분
- 기술 리더십 혹은 AI 프로젝트 리딩 경험이 있으신 분
[기술 스택]
- Framework: PyTorch, HuggingFace
- Serving & Deployment: FastAPI, Triton, ONNX, MLflow, Docker, Airflow, AWS
- Infra: AWS, On-prem GPU, Databricks
[지원 서류]
- 이력서(필수) / 포트폴리오(선택)
- (참고) 이력서/포트폴리오 작성 팁
이력서/포트폴리오에는 왜 해당 문제를 해결해야 했는지, 어떤 전략을 세웠는지, 어떤 성과가 있었는지 등에 대한 문제 정의, 문제 해결, 성과에 대한 전반적인 내용을 담아주세요. 프로젝트의 성공과 실패를 떠나, 1차 면접에서 인터뷰어와 심도있는 이야기를 나눌 수 있도록 프로젝트의 이해도가 높은 이력서로 구성해주세요. (프로젝트별 기여도 표시)
[근무 조건]
- 정규직
[전형 절차]
- 접수 기간 : 상시지원
- 전형 절차 : 서류 전형 - Live Coding (화상) - System Design (화상) - 2차 인터뷰 (컬쳐핏) - 처우 협의 - 최종합격
- 진행 상황에 따라 전형은 변동될 수 있습니다.
- 문의사항 : [email protected]
[기타사항]
- 본 포지션은 수시 진행으로 우수 인재 채용 시 마감될 수 있습니다.
- 적합한 지원자에게 채용 담당자가 개별 연락 예정이며, 내부 규정에 따라 각 전형 단계별 개별 피드백은 제공하지 않습니다.
- 최종 합격자는 3개월간의 수습기간이 적용되며, 해당 기간 중 급여는 100% 지급됩니다.
- 입사 지원 서류에 허위사실이 발견될 경우, 채용 확정 이후라도 채용이 취소될 수 있습니다.
[무신사 테크 소개]
팀 무신사 테크 조직은 혁신의 원동력이자 변화를 선도하는 핵심 기술 조직입니다. 고객과 입점 브랜드가 각자의 고유한 개성을 자유롭게 표현할 수 있도록, 데이터와 기술을 기반으로 한 개인화된 경험을 제공합니다. 무신사 테크는 새로운 도전을 두려워하지 않으며, 항상 새로운 영역에서의 성공을 꿈꿉니다.
무신사는 한국을 넘어 글로벌 시장에서도 경쟁력 있는 서비스를 선보이고자 OCMP(One Core Multi Platform)를 구축하고 있습니다. 이를 통해 전체 비즈니스의 폭발적 성장을 지원하며 무신사 테크는 끊임없는 도전과 혁신으로 고객에게 더 나은 가치를 제공하고자 합니다.
[팀 소개]
Machine Learning Engineer (AI)팀은 텍스트와 이미지 기반 최신 AI 모델을 활용해 팀 무신사 플랫폼의 코어 카탈로그와 검색 기능을 혁신합니다. 단순히 높은 수준의 카탈로그 데이터 퀄리티를 달성하는 것뿐만 아니라, 패션 특화 속성을 정의하고 AI를 통해 추출·서비스하여 플랫폼 경쟁력을 강화합니다. 또한 비주얼 서치 등 AI 기술을 내재화하며 검색 경험을 고도화합니다. 이 포지션은 최신 연구 결과와 공개 모델을 빠르게 실험하고 프로덕션 수준으로 끌어올리는 역할로, 글로벌 No.1 패션 커머스 플랫폼으로 도약하는 여정의 핵심을 담당합니다.
[이런 경험을 하실 수 있어요]
- 비주얼 서치 등 최신 Vision·멀티모달 연구를 빠르게 실험하고, 프로덕션 수준으로 끌어올려 실제 검색 경험을 바꾸는 경험
- 최신 LLM과 멀티모달 모델을 활용해 패션 카탈로그 데이터를 혁신하는 등 비즈니스 임팩트를 직접 만들어 보는 경험
- Data Operation 팀에서 구축한 골든 데이터셋을 기반으로 모델을 고도화하고, human-in-the-loop 검수 프로세스를 통해 빠르게 모델을 개선하며 반복 학습 사이클을 체험하는 경험
- 패션 도메인에 특화된 세밀한 카탈로그 속성을 멀티모달 AI 모델로 정교하게 추출하며, 데이터와 모델의 한계를 도전하는 경험
- 일반 오픈마켓과 달리, 편집샵으로 선별된 상품에 대해 노이즈를 허용하지 않고 높은 정확도의 AI 모델을 개발하며 '정확함'과 '정교함'이 곧 경쟁력이 되는 경험
[담당 업무]
- 비주얼 서치, 카탈로그 속성 추출 등 패션 도메인 핵심 과제에 Vision·멀티모달 모델을 연구·실험하고 프로덕션 수준으로 고도화합니다.
- LLM, 멀티모달 모델을 활용해 상품 카탈로그 데이터를 강화하고 서비스 품질을 개선합니다.
- 모델 학습·실험에 필요한 데이터를 가공하고, 학습 및 배포 파이프라인 구성에 기여합니다.
- 최신 AI 기술 동향을 빠르게 흡수하고 팀 내 적용을 제안합니다.
[자격 요건]
- LLM, Multi-modal, Vision 모델 및 관련 서비스 개발 경험이 7년 이상이신 분
- PyTorch, HuggingFace 등 최신 프레임워크 활용 능력이 있으신 분
- 클라우드 환경(AWS) 기반 서비스 운영 경험이 있으신 분
- 복잡하고 모호한 문제를 체계적으로 해결할 수 있는 분석적 사고를 갖추신 분
- 모델 성능을 지속적으로 최적화하는 끈기와 집요함이 있으신 분
[우대 사항]
- AI 학술지 논문 저자 또는 관련 오픈소스 기여자이신 분
- 클라우드 환경(AWS) 기반 서비스 운영 경험이 있으신 분
- 기술 리더십 혹은 AI 프로젝트 리딩 경험이 있으신 분
[기술 스택]
- Framework: PyTorch, HuggingFace
- Serving & Deployment: FastAPI, Triton, ONNX, MLflow, Docker, Airflow, AWS
- Infra: AWS, On-prem GPU, Databricks
[지원 서류]
- 이력서(필수) / 포트폴리오(선택)
- (참고) 이력서/포트폴리오 작성 팁
이력서/포트폴리오에는 왜 해당 문제를 해결해야 했는지, 어떤 전략을 세웠는지, 어떤 성과가 있었는지 등에 대한 문제 정의, 문제 해결, 성과에 대한 전반적인 내용을 담아주세요. 프로젝트의 성공과 실패를 떠나, 1차 면접에서 인터뷰어와 심도있는 이야기를 나눌 수 있도록 프로젝트의 이해도가 높은 이력서로 구성해주세요. (프로젝트별 기여도 표시)
[근무 조건]
- 정규직
[전형 절차]
- 접수 기간 : 상시지원
- 전형 절차 : 서류 전형 - Live Coding (화상) - System Design (화상) - 2차 인터뷰 (컬쳐핏) - 처우 협의 - 최종합격
- 진행 상황에 따라 전형은 변동될 수 있습니다.
- 문의사항 : [email protected]
[기타사항]
- 본 포지션은 수시 진행으로 우수 인재 채용 시 마감될 수 있습니다.
- 적합한 지원자에게 채용 담당자가 개별 연락 예정이며, 내부 규정에 따라 각 전형 단계별 개별 피드백은 제공하지 않습니다.
- 최종 합격자는 3개월간의 수습기간이 적용되며, 해당 기간 중 급여는 100% 지급됩니다.
- 입사 지원 서류에 허위사실이 발견될 경우, 채용 확정 이후라도 채용이 취소될 수 있습니다.