Software Engineer, Backend - 피드 (ML Data Platform, 경력)

당근 팀 합류 여정에 오르신 것을 진심으로 환영해요

ML 데이터 플랫폼팀 을 소개해요

피드실 ML 데이터 플랫폼팀은 당근의 2,100만 MAU 사용자를 위한 추천 서비스가 안정적으로 제공될 수 있도록, 추천에 필요한 데이터를 생성·적재하고 서빙하는 플랫폼을 만들고 있어요. 피쳐 스토어와 추천 엔진, 임베딩 파이프라인을 비롯한 추천 시스템의 핵심 인프라를 직접 설계하고 운영하며, 여러 추천 서비스가 공통으로 활용할 수 있는 기반으로 발전시키고 있어요

· 2,100만 MAU 사용자를 위한 추천을 위해 초당 100K+ 대용량 트래픽을 p99.9 기준 30ms 이하로 처리하고 있어요. 이는 당근의 수백 개 백엔드 서비스 중에서도 손에 꼽힐 만큼 높은 처리량이에요

· 가능한 한 최신 정보를 추천에 반영하기 위해 여러 서비스의 데이터를 스트림으로 준 실시간 수집하고 처리하고 있어요. Kafka, GCP Pub/Sub에서 100+개의 이벤트 스트림을 처리해 1,000개가 넘는 피쳐를 피쳐 스토어를 통해 제공하고 있어요

이런 일을 해요

· 추천 시스템에 필요한 추천 엔진, 피쳐 스토어, 임베딩 생성 플랫폼 등의 서비스들을 개발하고 운영해요

· 대규모 트래픽 환경에서도 안정적으로 동작할 수 있도록 성능과 비용을 지속적으로 최적화해요

· LLM 기반 임베딩 벡터와 모델 추론 결과를 추천 시스템에서 안정적으로 활용할 수 있는 파이프라인을 구축해요

· 추천 품질과 데이터 품질을 더 잘 관찰할 수 있도록 Data Quality 모니터링 시스템을 구축해요

이런 기술을 사용하고 있어요

· Go, gRPC, Redis, AWS DynamoDB, Kafka, GCP Pub/Sub, GCP BigQuery

· Kotlin, Python, Apache Beam, GCP Dataflow, GCP Vertex AI

이런 분을 찾고 있어요

· 2년 이상의 경력이 있거나 혹은 그에 준하는 역량을 가지신 분

· 탄탄한 Computer Science 기본기를 바탕으로 엔지니어링 문제를 잘 풀어내는 능력을 갖추신 분

· Scalable한 백엔드 시스템 또는 Scalable한 데이터 파이프라인을 설계 및 구현 해본 경험이 있으신 분

· 베스트 프랙티스대로 사용 가능한 프로그래밍 언어가 하나 이상 있고, 필요에 따라 새로운 언어를 배우는 데 거부감이 없는 분

· 업무의 실제 비즈니스 임팩트를 이해하고, 필요한 동료들과 협업하여 문제를 끝까지 해결할 수 있는 분

이런 분이면 더 좋아요!

· 제품과 비즈니스 문제를 엔지니어링 관점에서 발견하고, 기술적 해결책을 주도하여 실질적인 임팩트로 연결하는 과정을 즐기시는 분

· 피쳐 스토어, 추천 엔진, 모델 서빙 시스템 등 ML 인프라를 설계하거나 운영해 본 경험이 있으신 분

· Google Cloud Dataflow 또는 Apache Flink를 활용해 스트리밍 데이터 파이프라인을 구축해 본 경험이 있으신 분

· ML 모델의 학습부터 서비스 배포 및 개선까지 ML flywheel에 대한 경험이 있으신 분

FAQ

· 팀 이름에 ML이 있는데요. ML 실무 경험이나 깊은 이해가 필요한가요?

· 아니요, 저희 팀은 ML기반 추천 서비스를 지탱하기 위한 고성능의 시스템을 만드는게 팀의 비전이기 때문에 Software Engineering 역량을 핵심으로 생각하고 있어요

· 팀에 조인하면 실무적인 ML 및 추천과 관련된 도메인 지식을 습득해서 적응하실 수 있으니 해당 부분은 걱정하지 않으셔도 돼요

· 다만 팀 업무에 흥미를 위해서는 ML이나 추천시스템에 많은 관심이 있기를 기대하고 있어요

· 팀에서 작성한 블로그 글이 있나요?

· 네, 아래의 글을 참고 해주세요

· How Karrot built a feature platform on AWS, Part 1: Motivation and feature serving

· How Karrot built a feature platform on AWS, Part 2: Feature ingestion

참고해 주세요

· 정규직 채용의 경우 3개월의 수습기간이 있어요

· 화상 면접에서 이력 기반 질문과 라이브 코딩 테스트가 있을 예정이에요

· C++, Go, Java, Python 언어로 진행하실 수 있어요

· 직무 면접에서 시스템 설계 테스트가 진행될 예정이에요

이렇게 합류해요

1. 서류 전형 → 2. 화상 인터뷰(라이브 코딩 테스트) → 3. 직무 인터뷰 → 4. 컬처핏 인터뷰 및 레퍼런스 체크 → 5. 처우협의 → 6. 최종 합격 및 입사

당근 전형 소개

서류 전형

당근은 자유형식의 지원서를 받고 있어요.

화상 면접

과제 전형

직무 면접

과제가 출제되었을 경우 과제에 대한 질문을 드려요.

컬쳐핏 면접(정규직 공통)

안내사항

· 본 공고는 모집 완료 시 조기 마감될 수 있어요.