Staff, Machine Learning Research Scientist (Azar)

Responsibilities

• Head of AI의 핵심 파트너로서, Azar의 추천 및 모더레이션 영역에서 풀어야 할 핵심 문제를 정의합니다. 여러 직군과 리더십의 관점을 정렬하고, 비즈니스 임팩트와 기술적 실현 가능성을 바탕으로 조직의 우선순위와 실행 전략을 함께 결정합니다.
• 최신 AI/ML 연구와 기술 발전을 바탕으로 기존 제품 요구사항만으로는 발견하기 어려운 기회를 발굴합니다. 새로운 기술이 Azar를 어떻게 혁신할 수 있는지 제안하고, 기술적·사업적 실현 가능성과 장기적인 기술적 해자를 바탕으로 투자할 가치가 있는지 판단합니다.
• 비즈니스 요구사항을 AI/ML 문제로 재정의하고, 딥러닝뿐만 아니라 고전적 머신러닝, 통계, 최적화 등을 폭넓게 검토하여 해법을 설계합니다. 비즈니스 요구사항을 만족시키기 위해 휴리스틱과 예외 처리를 반복적으로 덧붙이는 데 머무르지 않고, 문제의 구조와 ML 이론에 대한 깊은 이해를 바탕으로 주어진 제약 안에서 이론적 최적해에 가까운 방향을 탐색합니다.
• 해결되지 않은 고난도 ML 문제와 긴급한 비즈니스 문제에 직접 뛰어듭니다. 모델의 오프라인 성능에 머무르지 않고 사용자 경험과 실서비스 지표의 변화를 검증하여 장기적인 제품 및 비즈니스 성과를 만듭니다.
• 개별 모델의 성능을 넘어 데이터, 학습, 평가, 실험, 서빙과 피드백이 연결되는 ML 시스템 전반을 이해합니다. 빠르고 신뢰도 높은 실험과 지속적인 개선이 가능하도록 전체 시스템의 구조와 각 구성 요소의 역할을 ML 관점에서 설계합니다.
• 다른 ML Research Scientist들과 연구 주제와 해결 방향을 정렬하고, 각 연구가 하나의 기술 전략과 제품 성과로 이어지도록 이끕니다. Machine Learning Software Engineer, 데이터 엔지니어, 프로덕트 조직 등과도 협업하여 연구 결과가 실제 제품에 적용되도록 기술적 의사결정을 주도합니다.

Requirements

• 머신러닝 및 관련 분야의 박사 학위 또는 이에 준하는 연구 역량을 보유하신 분
• 산업 현장에서 머신러닝 기반 제품이나 서비스를 개발하고 개선한 경력이 5년 이상이신 분
• 모호한 비즈니스 문제를 명확한 ML 문제로 정의하고, 이론적 근거와 실험을 바탕으로 해결 전략을 설계한 경험이 있으신 분
• 복잡하고 해결하기 어려운 문제를 주도적으로 끝까지 해결하고, 모델 성능을 사용자 경험이나 비즈니스 지표의 개선으로 연결해 본 경험이 있으신 분
• 다른 연구자, 엔지니어 및 비기술 직군과 협업하며 기술적 방향을 정렬하고 의사결정을 설득력 있게 이끌 수 있는 분

Preferred Qualifications

NeurIPS, ICML, ICLR 중 한 곳 이상의 메인 트랙에 주저자로 논문을 게재한 경험이 있으신 분
추천 시스템, 강화학습, LLM 또는 머신러닝 이론 연구 경험이 있으신 분
대규모 트래픽을 처리하는 사용자 대상 서비스에서 ML 시스템을 제품화하고 반복적으로 개선한 경험이 있으신 분
영어로 글로벌 팀과 기술적 논의를 주도할 수 있는 분

Hiring Process

• 고용 형태: 정규직
• 채용 절차: 서류전형 > Recruiter Call > 1차 면접 > 2차 면접 > 3차 면접 > 최종합격 (*필요 시 전형이 추가/변경 진행될 수 있습니다.)
• 지원 서류: 자유 양식의 상세 경력기반 국문 또는 영문이력서(PDF)