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[채용완료] 머신러닝 엔지니어 (ML Engineer)

태그
BigQuery
Tensorflow
경력
근무형태
정규직
근무형태 2
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21년 11월 기준, 본 머신러닝 엔지니어 포지션 채용이 마감되었습니다:) 먼저, 본 채용에 관심 가져주신 모든 분들께 진심으로 감사드립니다. 비록 이번 채용에서는 포지션이 마감되었지만, 라포랩스는 "퀸잇(Queenit)"의 성장에 따라 빠르게 팀을 확장하고 있습니다. 조금만 관심 갖고 기다려주시면, 빠른 시일 내에 다시 포지션이 오픈될 수 있다고 생각합니다.
지금은 채용 완료로 표시된 포지션이거나, 리스트에 없는 포지션이지만 추후 기회가 열린다면 포지션 제안을 받아보고 싶은 분들을 위해 [상시 인재풀] 링크 를 운영하고 있습니다.
상시 인재풀 등록을 희망하시는 분은 본 링크를 통해 지원서를 등록해주세요. 해당 포지션이 오픈될 시, 서류 검토를 통해 우선적으로 연락드리겠습니다. (때문에, 다른 포지션 공고와 달리 상시 인재풀 공고에서는 별도의 서류 합/불 안내가 이루어지지 않는 점 확인 부탁드립니다.)

250만 고객이 모두 퀸잇을 '나만을 위한 앱'이라고 느낄 수 있도록, 250만개 앱을 만드는 것과 같은 임팩트를 내 손으로 만듭니다.

가슴 뛰는 미션을 함께 할 라포랩스 머신러닝 엔지니어(ML Engineer)를 찾습니다!
지원방법 : 라포랩스 채용페이지 (링크) 를 통해 지원해주세요:) 또한, 포트폴리오, github 또는 개인 블로그 등이 있다면 링크를 함께 전달해주시면 더욱 좋습니다 :)

라포랩스 제품팀은 이런 팀입니다

라포랩스 제품팀(Product Team)은, 현재 약 서른여 명 정도로, 하이퍼커넥트·쿠팡·뱅크샐러드·아고다·뤼이드·직방 등에서 빠르고 밀도있게 성장해 본 경험을 쌓고 합류한 엔지니어(백엔드·프론트엔드·데브옵스·머신러닝), 프로덕트 오너, 프로덕트 디자이너, 프로덕트 애널리스트(DA), QA 등 고객의 문제를 제품(Product)으로 해결하는 사람들로 구성되어 있습니다.
구체적으로는, 다수의 창업 경험과 어웨어·하이퍼커넥트 등에서 서비스를 성공시키고 팀을 리드했던 경험이 있는 홍주영 대표(프로필)가 제품팀을 리딩하면서, 글로벌 커리어를 쌓고 합류한 10년 차 이상의 소프트웨어 엔지니어을 포함하여 이커머스·교육·핀테크 등 유명 IT스타트업 출신 엔지니어, PO, 디자이너, QA 등 뛰어난 모바일 제품을 빠르게 출시하고 개선해본 경험이 있는 이들이 함께하고 있습니다. 이렇게 제품을 만드는 과정 자체에서 즐거움을 느끼는 사람들이면서도, 그 이상으로 비즈니스 임팩트가 가장 중요하다는 것에 공감하는 사람들이 지금, "퀸잇(Queenit)"만을 위해 모였습니다.
특히 이번 [머신러닝 엔지니어]로 합류하시게 될 경우, 라포랩스의 초기 머신러닝 엔지니어로 합류하시게 됩니다. '이 회사는 꽤 빠른 시기에 머신러닝 엔지니어를 영입하려는구나?' 라고 생각하셨다면 바로 정답입니다:) (실제로 현재 머신러닝 엔지니어분이 한 분 합류해계세요! 곧 데이터 엔지니어분도 합류 예정입니다.) 우리의 4050고객들은 선호하시는 특정한 브랜드·플랫폼에 안착하는 록인(Lock-in) 성향이 강합니다. 좋아하는 브랜드, 좋아하는 스타일의 옷을 계속 찾으시는 4050고객 특성 상 '개인화 추천 시스템(Personalized Recommendation System)'이 강력한 임팩트를 낼 것이라 확신하고 있어요. 그 과정에서 라포랩스 안에서 그 기여도를 전적으로 인정받는 동시에 개인으로서도 가장 도전적인 커리어를 성취하고 싶은 분이라면, 망설이지 말고 라포랩스로 지원해주세요!

합류하시면 이런 일을 함께 해요

추천·개인화·검색·랭킹 시스템 등 머신러닝을 활용한 서비스를 개발합니다.
이커머스 패션플랫폼의 데이터 특성을 고려한 EDA (Exploratory Data Analysis) 수행합니다.
Implicit data를 활용하여 CTR을 개선할 추천 알고리즘 연구 및 적용합니다.
추천 시스템을 자동화 할 수 있는 End-To-End ML pipeline을 구축합니다. (ML Ops)

라포랩스의 기술스택은요

언어 : GCP Bigquery, SQL, Python
도구 : Git, Docker
ML 라이브러리 : Tensorflow, Pytorch, Sklearn, CatBoost
ML 플랫폼 : AWS Sagemaker
도입을 고려하고 있는 ML 플랫폼 : Kubeflow

라포랩스는 이런 분을 찾고 있어요

머신러닝 서비스 개발 경력 2년 이상이거나 이제 준하는 경험/역량이 있으신 분
머신러닝 관련 논문을 읽고 이를 이해하고 적용할 수 있는 분
GCP Bigquery, SQL, Git, Docker, Python에 대해 기본적인 이해가 있으신 분
Tensorflow, Pytorch, Sklearn, CatBoost 및 기타 ML 라이브러리 사용 경험이 있으신 분

이런 경험을 가진 분이라면 더욱 좋아요!

다양한 Feature Engineering 경험이 있는 분
효율적으로 ML 파이프라인을 빌드해보신 경험이 있는 분
개인화 추천 시스템 개발 경험이 있는 분
AWS Sagemaker, Kubeflow 등 ML Platform 사용 경험이 있는 분

라포랩스로의 합류 여정이에요

전형 프로세스 : 서류 전형 > 실무 & 컬쳐인터뷰 > 최종 합격 (좌측 삼각형을 클릭해주세요!)
지원방법 : 라포랩스 채용사이트 온라인 지원 (링크) (* 이력서만 첨부해주시면 끝!)
각 전형 결과(합격/불합격)에 관계 없이 모든 지원자분들께 일주일 이내에 개별 연락드립니다.
정규직의 경우, 3개월의 수습기간이 적용됩니다.

함께 참고하시면 더욱 좋아요

문의처 및 오피스 위치

채용 문의 : 라포랩스 채용팀 talent@rapportlabs.kr
라포랩스 채용에 대해 궁금한 점이 있으시면 언제든 메일로 문의주세요. 또한 라포랩스 채용팀은 회사·포지션에 대해 더 많이 알고 싶은 분들을 위해 콜챗 과 커피챗 을 즐겨하고 있어요. 채용팀과 가볍게 이야기 나눠보시고 싶은 분들은 좌측 삼각형을 클릭해주세요!
퀸잇(Queenit) 입점 및 마케팅 제휴 문의는 아래 이메일을 통해 연락주세요. (좌측 삼각형 클릭!)
오피스 위치 : 서울시 강남구 영동대로85길 34 (대치동) 스파크플러스 삼성 2호점 5-6층 (* 지번주소 : 서울특별시 강남구 대치동 944-21 / 지하철 삼성역 4번 출구에서 도보 5분) (** 건물 입구가 두 군데라 입구를 찾기 어려우실 수 있어요. 아래 우측 사진 입구로 찾아오시면 됩니다 )
Google Map 내 라포랩스 위치
스파크플러스 삼성2호점 건물 1층 입구
Update : 2021.11.08
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