[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]
추천엔지니어링팀은 무신사, 29CM, 글로벌 등 팀 무신사의 다양한 서비스에서 개인화 추천 경험을 책임지고 있습니다. 단순히 모델을 서빙하는 역할을 넘어, 사용자의 행동과 취향을 깊이 이해하는 개인화 알고리즘을 실제 서비스에 구현하고 있습니다. 패션은 개인의 취향이 특히 중요한 영역으로, 추천 품질이 곧 서비스 경험의 성패를 좌우합니다. 추천엔지니어링팀은 데이터사이언티스트, 머신러닝 엔지니어, 백엔드 엔지니어가 한 팀에서 긴밀하게 협업하며 추천 알고리즘 개발과 모델 서빙, 인프라를 함께 고민하며 팀 무신사 유저의 쇼핑 여정을 혁신하고 있습니다.
[이런 경험을 하실 수 있어요]
- 무신사·29CM·글로벌 무신사 등 여러 플랫폼을 아우르는 추천 아키텍처를 경험합니다. 특히 글로벌 다문화권을 반영한 추천 모델도 개발하는 도전적 과제도 수행합니다.
- LLM, 그래프 기반 추천 등 최신 기술을 바탕으로 사용자 행동 패턴을 최적으로 반영한 개인화 추천 시스템을 만들어갑니다.
- 대규모 유저 행동 로그를 활용해 피처 파이프라인·피드백 루프를 설계하고 실시간으로 반영할 수 있도록 하여, 추천 품질을 지속적으로 개선합니다.
- 서비스 임팩트와 직결되는 추천 성능 개선 지표를 직접 책임지며, 기술적·비즈니스적 성장을 함께 경험합니다.
[담당 업무]
- 무신사, 29CM 등 팀 무신사 플랫폼 대상 개인화 추천 모델을 개발하고, 서비스합니다.
- 대규모 유저 행동 로그 기반의 피처 파이프라인 및 피드백 루프를 설계합니다.
- 다양한 서비스 요구사항을 반영한 추천 아키텍처/인프라를 개선하고 확장합니다.
- 최신 AI/ML 기법(LLM, 그래프 기반 추천 등)을 추천 시스템에 적용합니다.
[자격 요건]
- 추천/랭킹/검색과 같은 ML 모델 및 서비스 개발 경험 7년 이상 혹은 이에 준하는 역량이 있으신 분
- 유저 행동 로그를 활용해 ML 모델을 개발하고 프로덕션 수준으로 서비스한 경험이 있으신 분
- 클라우드 환경(AWS) 기반 서비스 운영 경험이 있으신 분
[기술 스택]
- ML/Deep Learning: PyTorch, HuggingFace, Scikit-learn 등
- Data/Streaming: Kafka, Redis, BigQuery, Elasticsearch, Mongo
- Infra: AWS, Kubernetes, Docker, Argo, Airflow, Databricks
- Serving & MLOps: Triton Inference Server, Ray, MLflow, Internal A/B test platform
[우대 사항]
- 복잡한 요구사항에서 대규모 추천 시스템 설계를 주도한 경험이 있으신 분
- 실시간 데이터 스트리밍(Flink, Kafka 등) 활용 경험이 있으신 분
- 대규모 트래픽 환경에서 모델 성능 최적화 및 장애 대응 경험이 있으신 분
- 실제 서비스 상황(콜드 스타트 등)에 맞춰 추천 모델을 최적화한 경험이 있으신 분
- 패션/커머스 도메인에 관심이 있거나 관련 경험이 있으신 분
[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) - 1차 인터뷰 - 2차 인터뷰 (컬쳐핏) - 처우 협의 - 최종합격
- 진행 상황에 따라 전형은 변동될 수 있습니다.
- 문의사항 : [email protected]
[기타 사항]
- 본 채용은 수시 진행으로 우수 인재 채용 시 마감될 수 있습니다.
- 최종 합격자는 3개월간의 수습기간이 적용되며, 해당 기간 중 급여는 100% 지급됩니다.
- 입사지원 서류에 허위사실이 발견될 경우, 채용확정 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]
추천엔지니어링팀은 무신사, 29CM, 글로벌 등 팀 무신사의 다양한 서비스에서 개인화 추천 경험을 책임지고 있습니다. 단순히 모델을 서빙하는 역할을 넘어, 사용자의 행동과 취향을 깊이 이해하는 개인화 알고리즘을 실제 서비스에 구현하고 있습니다. 패션은 개인의 취향이 특히 중요한 영역으로, 추천 품질이 곧 서비스 경험의 성패를 좌우합니다. 추천엔지니어링팀은 데이터사이언티스트, 머신러닝 엔지니어, 백엔드 엔지니어가 한 팀에서 긴밀하게 협업하며 추천 알고리즘 개발과 모델 서빙, 인프라를 함께 고민하며 팀 무신사 유저의 쇼핑 여정을 혁신하고 있습니다.
[이런 경험을 하실 수 있어요]
- 무신사·29CM·글로벌 무신사 등 여러 플랫폼을 아우르는 추천 아키텍처를 경험합니다. 특히 글로벌 다문화권을 반영한 추천 모델도 개발하는 도전적 과제도 수행합니다.
- LLM, 그래프 기반 추천 등 최신 기술을 바탕으로 사용자 행동 패턴을 최적으로 반영한 개인화 추천 시스템을 만들어갑니다.
- 대규모 유저 행동 로그를 활용해 피처 파이프라인·피드백 루프를 설계하고 실시간으로 반영할 수 있도록 하여, 추천 품질을 지속적으로 개선합니다.
- 서비스 임팩트와 직결되는 추천 성능 개선 지표를 직접 책임지며, 기술적·비즈니스적 성장을 함께 경험합니다.
[담당 업무]
- 무신사, 29CM 등 팀 무신사 플랫폼 대상 개인화 추천 모델을 개발하고, 서비스합니다.
- 대규모 유저 행동 로그 기반의 피처 파이프라인 및 피드백 루프를 설계합니다.
- 다양한 서비스 요구사항을 반영한 추천 아키텍처/인프라를 개선하고 확장합니다.
- 최신 AI/ML 기법(LLM, 그래프 기반 추천 등)을 추천 시스템에 적용합니다.
[자격 요건]
- 추천/랭킹/검색과 같은 ML 모델 및 서비스 개발 경험 7년 이상 혹은 이에 준하는 역량이 있으신 분
- 유저 행동 로그를 활용해 ML 모델을 개발하고 프로덕션 수준으로 서비스한 경험이 있으신 분
- 클라우드 환경(AWS) 기반 서비스 운영 경험이 있으신 분
[기술 스택]
- ML/Deep Learning: PyTorch, HuggingFace, Scikit-learn 등
- Data/Streaming: Kafka, Redis, BigQuery, Elasticsearch, Mongo
- Infra: AWS, Kubernetes, Docker, Argo, Airflow, Databricks
- Serving & MLOps: Triton Inference Server, Ray, MLflow, Internal A/B test platform
[우대 사항]
- 복잡한 요구사항에서 대규모 추천 시스템 설계를 주도한 경험이 있으신 분
- 실시간 데이터 스트리밍(Flink, Kafka 등) 활용 경험이 있으신 분
- 대규모 트래픽 환경에서 모델 성능 최적화 및 장애 대응 경험이 있으신 분
- 실제 서비스 상황(콜드 스타트 등)에 맞춰 추천 모델을 최적화한 경험이 있으신 분
- 패션/커머스 도메인에 관심이 있거나 관련 경험이 있으신 분
[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) - 1차 인터뷰 - 2차 인터뷰 (컬쳐핏) - 처우 협의 - 최종합격
- 진행 상황에 따라 전형은 변동될 수 있습니다.
- 문의사항 : [email protected]
[기타 사항]
- 본 채용은 수시 진행으로 우수 인재 채용 시 마감될 수 있습니다.
- 최종 합격자는 3개월간의 수습기간이 적용되며, 해당 기간 중 급여는 100% 지급됩니다.
- 입사지원 서류에 허위사실이 발견될 경우, 채용확정 이후라도 채용이 취소될 수 있습니다.