글로벌 추천 모델링(AI/ML)
이런 일을 합니다.
AiRS는 네이버와 라인의 여러 서비스를 통해 뉴스/동영상/웹툰/블로그 추천등 다양한 도메인의 콘텐츠를 대상으로, 개인화 추천 서비스를 제공하고 있고, 이러한 서비스의 추천 모델링 업무를 담당합니다.
끊임없이 생산되는 다양한 콘텐츠와 대용량 로그를 대상으로 빅데이터 분석에 기반한 추천 모델을 설계하고, 이를 구현하는 업무를 담당하고 있습니다.
하루가 다르게 발전하고 있는 최신 AI 추천 기술들을 리서치하고 개발하여, 추천 알고리즘의 정교화/고도화 작업을 진행합니다.
네이버와 라인의 여러 서비스를 통해 글로벌 사용자들에게 자신이 모델링한 서비스를 제공하는 경험과 보람을 느낄수 있습니다.
네이버와 라인의 국내/글로벌 유저들이 지금 이 순간 보고 싶고, 읽고 싶은 콘텐츠를 추천하기 위해, 사용자들의 마음을 맞추기 위해 도전하고 있고, 빠르게 진화하고 있습니다.
함께하면 이런 경험을 할 수 있어요.
AI 기반 개인화 추천 모델링 (데이터 분석 / 추천 알고리즘 설계 및 구현)
대용량 실 서비스 로그를 대상으로 빅 데이터 분석및 사용자 패턴 분석
Collaborative Filtering, Learning To Rank, Deep Learning 기반 추천 알고리즘 설계 및 구현
네이버/라인의 다양한 콘텐츠 특성 분석과 통계적 검증을 통한 컨텐츠 품질 모델 개발
추천 서비스를 위한 개인화, 글로벌 인기 추천 모델 연구 및 개발
오프라인 / 온라인 AB 테스트 실험환경 구축
다양한 평가 메트릭을 활용한 평가 및 품질 개선
#AI/ML전문가 #개인화 추천 모델링
#글로벌 대용량 데이터 분석 #나도 잘 모르는 내마음을 맞춰봐
함께하고 싶어요.
이런 분을 모십니다.
추천 알고리즘과 머신 러닝 / 딥러닝에 흥미가 있고 새롭게 도전해 보고 싶으신 분
Python/C++/Java/Scala 중 한 개 이상 언어에 능숙 하신 분
CS 전공자 또는 그에 상응하는 탄탄한 CS 기본기를 보유하신 분
대용량 데이터 분석을 통해 모델을 개발하고 이를 통해 새로운 가치를 만들어 내고싶으신 분
이런 분이면 더 좋아요.
추천 모델링 및 추천 시스템에 개발 경험이 있으신 분
분산 시스템 개발 환경에 익숙하신 분 (Hadoop, Hive, Spark 등)
AI/추천/검색 관련 국제 학회 논문 저자이신 분 (KDD /SIGIR / CIKM / WSDM / WWW / RECSYS 또는 동등한 레벨 학회)
영어나 일본어, 중국어 등 외국어에 능통하신 분
Last updated
