이 공고, 이렇게 물어볼 겁니다

대규모 트래픽 환경에서 실시간 추론 시스템을 설계하고 구현할 때, 지연 시간(latency)과 처리량(throughput)을 최적화하기 위해 어떤 기술적 트레이드오프를 고려했으며, 실제 시스템에서 이를 어떻게 개선했는지 구체적인 사례를 들어 설명해 주십시오. (성과/의사결정 중심)

🎯 시스템 설계 능력과 성능 최적화에 대한 깊은 이해도를 확인하고, 실제 성과를 숫자로 증명하도록 요구한다.

ML 플랫폼의 안정성과 운영 효율성(Observability)을 확보하는 것이 중요합니다. 모델 성능 저하 또는 데이터 품질 문제가 발생했을 때, 본인이 주도하여 어떤 모니터링 지표를 설정하고, 어떤 자동화된 대응 프로세스를 구축하여 장애 발생률을 몇 % 감소시켰는지 설명해 주십시오. (MLOps/운영 경험 중심)

🎯 ML 시스템 운영(MLOps) 경험과 프로덕션 환경에서의 문제 해결 능력, 그리고 시스템 신뢰성 확보 역량을 확인한다.

추천 시스템의 개인화 품질을 고도화하기 위해 피처 엔지니어링 단계에서 어떤 비즈니스 지식을 활용하여 새로운 피처를 설계했으며, 이 피처가 실제 사용자 참여도(예: 시청 시간, 클릭률)에 몇 %의 기여를 했는지 구체적인 실험 결과와 함께 제시해 주십시오. (도메인/성과 중심)

🎯 추천 시스템 도메인 지식과 데이터 기반의 실험(A/B 테스트 등)을 통한 비즈니스 임팩트 창출 능력을 평가한다.

ML Scientist, 데이터 엔지니어, 프로덕트 매니저 등 다양한 직군과의 협업 과정에서 기술적 요구사항과 비즈니스 목표가 충돌했을 때, 본인이 기술적 리더십을 발휘하여 최종 의사결정을 어떻게 이끌어냈는지 구체적인 협업 사례를 들어 설명해 주십시오. (협업/리더십 중심)

🎯 복잡한 이해관계 속에서 기술적 비전을 제시하고 효과적으로 소통하며 협업을 이끌어내는 커뮤니케이션 및 리더십 역량을 확인한다.

LLM 기반 모델을 추천 시스템에 활용하는 방안에 대해 고민해 보셨습니다. 현재의 추천 모델과 LLM을 결합했을 때 얻을 수 있는 잠재적 가치와, 이를 위해 어떤 멀티모달 데이터 처리 및 학습 전략을 제안하시겠습니까? (기술 리더십/미래 지향적 사고 중심)

🎯 최신 기술(LLM)에 대한 이해도와 이를 기존 ML 플랫폼에 통합하고 확장할 수 있는 미래 지향적인 아키텍처 설계 능력을 평가한다.

질문만 읽으면 컨닝이에요. 소리 내어 답해보세요 — 어디서 틀어지는지 짚어드립니다.

공고 내용

쿠팡플레이 소개

쿠팡플레이는 쿠팡 와우회원뿐 아니라, 누구나 다양한 콘텐츠를 즐길 수 있는 쿠팡의 OTT(over-the-top) 서비스입니다. 오리지널 콘텐츠, TV 시리즈, 최신 영화, 스포츠, 키즈 패밀리, 뉴스 등 대한민국에서 가장 포괄적인 콘텐츠 라인업을 자랑합니다. 또한 쿠팡플레이 시리즈 를 비롯한 다양한 스포츠 이벤트와 최정상 아티스트들의 콘서트 등, 차별화된 오프라인 이벤트를 기획·운영하며, 끊임없이 새로운 화제를 만들어가고 있습니다.

쿠팡플레이는 언제 어디서나 최적의 시청 경험을 제공합니다. 대한민국에서 공식 판매되는 모든 모바일 기기, 태블릿, 스마트 TV, PC, 애플 TV, 안드로이드 TV 등 다양한 디바이스에서 이용할 수 있습니다. 서울, 싱가포르, 미국 캘리포니아 등에 분포된 글로벌 테크 전담 조직은 고객이 콘텐츠를 더 쉽게 발견하고 더 쾌적하게 시청할 수 있도록 지속적으로 경험을 개선해 가고 있습니다.

세계 최고의 동료들과 함께 가장 도전적인 문제를 해결하며 새로운 가치를 만들어 가고 싶은 분, 젊고 발 빠르게 움직이는 조직에서 자신의 역량을 급격하게 성장시키고자 하는 분들의 많은 지원을 바랍니다.

직무 소개

Staff Machine Learning Platform Engineer로서, OTT 콘텐츠 추천, 개인화 및 사용자 시청 경험을 지원하는 확장 가능한 머신러닝 플랫폼과 프로덕션 ML 서비스를 설계, 구축 및 운영합니다.

데이터 처리, 피처 엔지니어링, 모델 학습·평가·배포·모니터링·실험·지속적 개선에 이르는 머신러닝 전체 라이프사이클을 지원하며, 대규모 트래픽 환경에서 안정적이고 낮은 지연(latency)의 시스템을 구현합니다.

또한, 쿠팡플레이에서 콘텐츠 탐색(content discovery)과 사용자 참여도(user engagement)에 직접적인 영향을 미치는 ML 시스템을 구축하며, ML 플랫폼 아키텍처, 운영, 및 엔지니어링 베스트 프랙티스 전반에 걸쳐 기술적 리더십을 제공합니다.

업무 내용

데이터 처리, 피처 엔지니어링, 모델 학습, 평가, 배포, 모니터링, 실험을 포함하는 end-to-end ML 플랫폼을 설계 및 구축·운영

사용자 경험을 지원하는 고처리량(high-throughput), 저지연(low-latency)의 실시간 추론 시스템 및 ML API 설계 및 개발

대규모 프로덕션 환경에서 ML 시스템의 안정성, 가용성, 관측성(observability) 및 운영 효율성 확보

ML Scientist, 데이터 엔지니어, 백엔드 엔지니어, 프로덕트 매니저 및 콘텐츠 도메인 전문가와 협업하여 비즈니스 요구사항을 확장 가능한 ML 솔루션으로 전환

ML 플랫폼 아키텍처, 프로덕션 ML 운영, 멀티모달 모델 활용, 엔지니어링 전략 전반에 대한 기술적 리더십 제공

추천 품질 및 개인화를 고도화하여 사용자 참여도(예: 시청 시간, 클릭률 등)를 개선하는 ML 플랫폼 역량 고도화

자격 요건

컴퓨터공학, 머신러닝, 인공지능 또는 관련 분야 학사 이상

7년 이상의 ML 제품 개발 및 운영 경험, 그 중 최소 2년 이상 추천, 개인화 또는 대규모 사용자 대상 ML 시스템 경험이 있으신 분

대규모 트래픽 환경에서 실시간 추론 시스템, ML API, 모델 서빙 인프라 구축 경험이 있으신 분

Python 및 PyTorch, Spark, Airflow 등 최신 ML 프레임워크 및 플랫폼 도구 활용 경험이 있으신 분

분산 시스템, 클라우드 인프라, 마이크로서비스, 컨테이너, 오케스트레이션 및 CI/CD에 대한 이해가 있으신 분

프로덕션 ML 시스템 운영 경험 (모니터링, 관측성, 알림, 모델 성능 관리, 데이터 품질 검증, 장애 대응 및 신뢰성 개선 등)이 있으신 분

다양한 직군과 원활하게 협업할 수 있는 커뮤니케이션 역량이 있으신 분

우대 사항

· 다음 영역 중 하나 이상의 경험이 있으신 분

· 추천 시스템 및 랭킹 모델

· 멀티모달 또는 비디오 이해 모델

· LLM 기반 모델 개발 및 운영

· 모델 아키텍처, 학습, 파인튜닝, 평가 및 프로덕션 배포 경험이 있으신 분

· 대규모 분산 ML 시스템 또는 GPU 기반 학습 경험이 있으신 분

전형 절차 및 안내 사항

· 전형 절차

· 서류전형 - 1차 면접 - 2차 Tech 면접 - 리더십 면접 – 최종 합격 (모든 인터뷰는 비대면으로 진행됩니다)

· 전형절차는 직무별로 다르게 운영될 수 있으며, 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다.

· 전형 일정 및 결과는 지원서에 등록하신 이메일로 개별 안내 드립니다.

· 참고 사항

· 본 공고는 모집 완료 시 조기 마감될 수 있습니다.

· 지원서 내용 중 허위사실이 있는 경우에는 합격이 취소될 수 있습니다.

· 취업 보호 대상자(보훈대상자, 장애인 등)는 관련 법률에 따라 채용우대를 받을 수 있습니다.

· 직급과 담당 업무 범위는 후보자의 전반적인 경력과 경험 등 제반사정을 고려하여 변경될 수 있습니다. 이러한 변경이 필요할 경우, 최종 합격 통지 전 적절한 시기에 후보자와 커뮤니케이션 될 예정입니다.

· 채용 및 업무 수행과 관련하여 요구되는 법령상 자격이 갖추어지지 않은 경우 채용이 제한될 수 있습니다.

개인정보 처리방침

· 쿠팡 그룹은 입사지원자 개인정보 처리방침(아래 링크)에 따라 귀하의 개인정보를 수집하여 처리합니다. https://www.coupang.jobs/kr/privacy-policy

서류 반환 정책

· 본 고지는 『채용절차의공정화에관한법률 』 제11조제6항에 따른 것 입니다.

· 당사 채용에 응시한 구직자 중 최종 합격이 되지 못한 구직자는 『채용절차의 공정화에 관한 법률』에 따라 제출한 채용서류의 반환을 청구할 수 있음을 알려 드립니다. 다만, 홈페이지 또는 전자우편으로 제출된 경우나 구직자가 당사의 요구 없이 자발적으로 제출한 경우에는 그러하지 아니하며, 천재지변이나 그 밖에 당사에게 책임 없는 사유로 채용서류가 멸실된 경우에는 반환한 것으로 봅니다.

· 위2항 본문에 따라 채용 서류 반환 청구를 하는 구직자는 채용 서류 반환 청구서 [채용절차의 공정화에 관한 법률 시행규칙 별지 제 3 호 서식]를 작성하여 이메일 ( recruitingops@coupang.com ) 로 제출하면, 제출이 확인된 날로부터 14 일 이내에 지정한 주소지로 등기우편을 통하여 발송해 드립니다. 이 경우 등기우편요금은 수신자 부담으로 하게 되오니 유념하시기 바랍니다.

· 당사는 위2항 본문에 따른 구직자의 반환 청구에 대비하여 채용 여부가 확정된 날로부터 180 일간 구직자가 제출한 채용서류 원본을 보관하게 되며, 그때까지 채용서류의 반환을 청구하지 아니할 경우에는 『개인정보 보호법』에 따라 지체 없이 채용서류 일체를 파기할 예정입니다.

· 단, 위 1항 내지 4항의 내용은 대한민국의 노동 관계 법령이 적용되는 경우에만 적용됩니다. 그 이외의 경우에는 적용되지 않습니다.

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