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.
검색, Retrieval, Ranking, 추천, 개인화 영역에서 대규모 시스템을 구축하며, 사용자가 원하는 콘텐츠를 가장 적절한 순간에 발견할 수 있는 경험을 만들어갑니다. 사용자 행동 데이터와 머신러닝 기술을 기반으로 관련성과 참여도를 지속적으로 향상시키고, 서비스 전반의 핵심 지표 개선을 이끌게 됩니다. 또한 다양한 엔지니어링 조직 및 Product, ML Scientist와 협업하며 확장 가능하고 안정적인 플랫폼을 구축하고, Coupang Play의 콘텐츠 추천 및 검색 기술 방향성을 주도하게 됩니다.
업무 내용
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대규모 Search, Retrieval, Ranking, Recommendation 및 Personalization 플랫폼의 아키텍처 설계, 개발 및 운영
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검색, 추천 및 개인화 기반의 콘텐츠 탐색(Content Discovery) 솔루션을 구축하여 사용자 경험 향상사용자 의도, 콘텐츠 간 관계, 사용자 선호도를 모델링하는 머신러닝 기반 시스템 개발
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실시간 Retrieval, Ranking 및 Recommendation 서비스를 위한 확장 가능하고 Low-Latency 특성을 갖춘 온라인 서빙 인프라 설계 및 운영
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Offline Evaluation, Online Experimentation 및 A/B Testing을 활용하여 검색 및 추천 품질 지속 개선
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Relevance, Engagement, Conversion, Latency, Reliability 등 핵심 지표 정의 및 최적화
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ML Scientist, Product Manager 및 다양한 엔지니어링 조직과 협업하여 비즈니스 요구사항을 확장 가능한 기술 솔루션으로 구현
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최신 검색, 추천 및 개인화 기술과 업계 모범 사례를 검토·도입하여 Coupang Play의 콘텐츠 탐색 역량 고도화
자격 요건
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컴퓨터공학, 머신러닝, 인공지능 또는 관련 분야 학사 이상
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Search, Retrieval, Recommendation, Ranking, Personalization 또는 기타 Relevance 기반 시스템의 개발 및 운영 경험을 포함하여 7년 이상의 소프트웨어 엔지니어링 경력을 보유하신 분
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확장성(Scalability), 안정성(Reliability), Low-Latency를 고려한 분산 백엔드 시스템 설계 및 개발 경험이 있으신 분
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Python에 능숙하며 Go, Java, Scala, C++ 중 하나 이상의 프로그래밍 언어 활용 경험이 있으신 분Cloud Native 인프라 및 최신 소프트웨어 엔지니어링 환경에서의 개발 경험을 보유하신 분Search Platform, Vector Search, 대규모 Indexing System 또는 Recommendation Infrastructure에 대한 이해 또는 경험을 보유하신 분머신러닝 개념에 대한 이해를 바탕으로 데이터 기반 접근 방식을 활용하여 고객 경험을 개선한 경험이 있으신 분시스템 성능을 분석하고 측정 가능한 개선을 이끌어낼 수 있는 문제 해결 및 분석 역량을 보유하신 분엔지니어링, 프로덕트 및 데이터 사이언스 조직과 원활하게 협업할 수 있는 커뮤니케이션 역량을 보유하신 분
우대 사항
- Lexical Retrieval, Semantic Retrieval, Embedding-based Retrieval, Hybrid Retrieval 또는 Learning-to-Rank 기술 경험이 있으신 분
- Information Retrieval, Recommendation System, Ranking System, Personalization 등 콘텐츠 탐색(Content Discovery) 분야에 대한 이해가 있으신 분
- Deep Learning, Foundation Model, LLM 또는 Generative AI 기술을 Search, Recommendation, Content Discovery 문제에 적용한 경험이 있으신 분
- Experimentation Platform, Online Evaluation, A/B Testing 및 Relevance Measurement Framework 운영 경험이 있으신 분
- 다국어 콘텐츠 검색 또는 추천 서비스 구축 경험이 있으신 분
전형 절차 및 안내 사항
- 전형 절차
- 서류전형 - 1차 Job Fit 면접 - 2차 Tech Focus 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.
- 고용형태는 정규직으로 수습기간 12주를 포함합니다. 단, 업무상 필요한 경우에는 상기 수습기간을 적용하지 않거나 단축 또는 연장할 수 있습니다.
개인정보 처리방침
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 ([email protected]) 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.