EduTech globaler Vorreiter! Wir suchen nach einem 'ML Ingenieur', der die Leitung für die Modellierung von AI in der Entwicklung neuer Produkte und Engines auf Basis von 9,7 Milliarden Lernverhaltensdaten übernehmen kann.
Wir suchen jemanden, der Erfahrungen als ML Ingenieur hat und bereits Empfehlung·Vorhersage·Generierungsmodelle im realen Dienst implementiert hat.
CatchIt hat in einer Umgebung mit kumulierten 2,6 Millionen Nutzenden·9,73 Milliarden Lernverhaltensdaten die Plattform für Bildungs-AI vom Werkzeug zur Kooperationsebene weiterentwickelt.
• Eine Person, die sowohl die Verbesserung der Modellleistung als auch die Einschränkungen der Bereitstellungsumgebung (Latenz·Kosten etc.) berücksichtigen kann.
• Eine Person mit Kommunikationsfähigkeit, um Domainanforderungen in ML-Probleme zu übersetzen.
• Eine Person mit Neugier auf neue Technologiebereiche (LLM, Verstärkendes Lernen usw.) und die Fähigkeit, sich weiterzubilden und zu expandieren.
• Eine Person mit Erfahrung, die selbstständig ein Team in eine bestimmte Richtung gelenkt hat und umgesetzt hat.
A. Modellierung·Entwicklung·Betrieb (~60%)
• Design·Entwicklung und Implementierung der Kern-ML-Modelle unter Nutzung von Lern-, Inhalts- und Nutzerdaten für Empfehlungen·Zuordnungen·Intuitionen·generierte Inhalte etc.
• Gesamtverantwortung für den ML-Lifecycle von Modelltraining → Evaluation → Tuning → Produktion → Monitoring → Re-Training
• Definition neuer ML-Probleme, Datenbeschaffung·Hypothesenbildung·Modellierung·Experimente·Implementierung in den Service
• Übersetzung von Leistungskennzahlen des Modells (Macro F1·NDCG·AUC etc.) in Geschäftszahlen und Verknüpfung mit dem Nutzendenwert
B. Experimente·Tools·Zusammenarbeit (~40%)
• Entwurf·Betrieb von A/B-Tests, quantitative Messung·Validierung des Modellimpacts auf die Geschäftszahlen
• Verfolgen der neuesten Trends in der ML·LLM·generative AI und Validierung·Einführung in anwendbare Formen in den Service
• Zusammenarbeit mit Dateningenieuren zur gemeinsamen Verwaltung von Feature Store·Modellbereitstellung·Betriebsinfrastruktur
• Aktive Teilnahme an der Definition der ML-Anforderungen in Zusammenarbeit mit PM·Planung·Analyse und technische Entscheidungen im Team.
• Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung im Bereich ML/AI, Erfahrung im Einsatz von Modellen in echten Diensten
• Erfahrung im Entwurf·Training·Tuning·Bewerten von Machine Learning/Deep Learning Modellen und Zusammenarbeit bei der Umsetzung in echten Dienstleistungen
• Versiert in Python (PyTorch, scikit-learn usw.)
• Versiert in SQL, Erfahrung in Cloud-Umgebungen (AWS/GCP/Azure)
• Erfahrung mit Feature Engineering auf Basis von großen Verhaltensprotokollen oder Transaktionsdaten
• Verständnis für statistische Hypothesentests sowie Versuchsdesign (A/B-Tests usw.)
• Kooperieren bei der Code-Zusammenarbeit auf Git sowie Erfahrung in der Kommunikation mit Domänenexperten·Planern
Bevorzugte Qualifikationen
• Masterabschluss oder höher in relevanten Bereichen wie Informatik, Statistik, Mathematik
• Erfahrung in der Verarbeitung und Modellierung von Daten in Größenordnungen über 100 Millionen
• Tiefgehende praktische Erfahrung in spezifischen Bereichen wie Empfehlungssysteme, Ranking, NLP, LLM, Verstärkendes Lernen, Zeitreihen, Multimodal
• Erfahrung in der Forschung oder Implementierung von AI im Bildungsbereich wie Knowledge Tracing, Lernenden-Modellierung
• Erfahrung mit LLM-Anwendungen (RAG, Agenten, Fine-Tuning, Evaluationspipeline)
• Erfahrung im Design·Betrieb von Feature Stores (Feast, Tecton usw.)
• Erfahrung im Aufbau oder Betrieb von A/B-Testplattformen
• Erfahrung in MLOps-Pipelines (Airflow, MLflow, Kubeflow usw.)
• Erfahrung im Bereich der dienstleistungsbasierten Geschäftsdaten wie EduTech, Content-Empfehlung, Spiele usw.
• Veröffentlichungen von relevanten Fachartikeln oder Tagungsbeiträgen
Leistungen und Arbeitsumfeld
• 🏠 Vollzeit Homeoffice - ein produktives Arbeitsumfeld, in dem überall im Land gearbeitet werden kann
• 📊 Aktienoptionen - Gewährung von Aktienoptionen an Kern-R&D-Mitarbeiter (Überprüfung der Gewährung nach 1 Jahr stabiler Beschäftigung)
• 📈 Globale Wachstumserfahrung - Kern-Erfahrung in einem Trendprodukt, das darauf abzielt, 10 Millionen Downloads zu erreichen (z. B. Google Funktionen)
• 💼 Erfahrung in der Entwicklung von Kernsystemen - Aktive Mitwirkung an der Entwicklung von Infrastruktur und Systemen in einem einzigartigen Geschäftsbereich, der AI und Spiele vereint
• 🌴 Büro auf Jeju & Erholung - Unterstützung von Erholungsmaßnahmen, z. B. durch Arbeiten im Hauptbüro auf Jeju
• 📚 Unterstützung der persönlichen Entwicklung - Unterstützung bei persönlicher Entwicklung, z. B. durch Bücher·Online-Kurse
• 💪 Gesundheitsmanagement-Unterstützung - Unterstützung für Gesundheitsuntersuchungen / internes Gesundheitsmanagement-Programm
• ❤️ Spaßige Kultur des Sportspiels - Schaffung einer angenehmen Sportkultur durch monatliche Sportherausforderungen, die Wettbewerb und Kooperation fördern.
• Einzureichende Dokumente — Lebenslauf, Anschreiben, Portfolio oder eigene Erstellungsproben (deutlich angeben, was von einem selbst gemacht wurde)
• Rekrutierungsprozess — Überprüfung der Unterlagen·Portfolios → 1. praktisches Interview (online) → 2. Interview (online) → finales Interview (offline) → Bekanntgabe der Ergebnisse
• Während des Interviewprozesses können Aufgaben (unter einem Tag) oder Tests während des Interviews stattfinden.
[Für weitere Einzelheiten siehe die untenstehende Notion-Seite]
https://catchitplay.notion.site/AI-ML-36098f74ee5a80c0b70bf09ebdf98c3e
