¡Líder global en EduTech! Estamos buscando un 'Ingeniero ML' para liderar el modelado de AI en el desarrollo de nuevos productos y motores basado en 9,7 mil millones de datos de comportamiento de aprendizaje.
Buscamos personas con experiencia como ingeniero ML que ya hayan implementado modelos de recomendaciones·predicciones·generación en servicio real.
CatchIt ha evolucionado de una herramienta a un nivel de colaboración en un entorno con 2,6 millones de usuarios acumulados·9,73 mil millones de datos de comportamiento de aprendizaje.
• Una persona que pueda considerar tanto la mejora del rendimiento del modelo como las limitaciones del entorno de servicio (latencia·costos, etc.).
• Una persona con habilidades de comunicación para traducir los requisitos de dominio en problemas de ML.
• Una persona curiosa sobre nuevos ámbitos tecnológicos (LLM, aprendizaje por refuerzo, etc.) y que esté dispuesta a aprender·ampliar sus conocimientos.
• Una persona con experiencia en dirección y ejecución de tareas en un equipo pequeño.
Responsabilidades principales
A. Diseño·Desarrollo·Operación de Modelos (~60%)
• Diseñar·Desarrollar y aplicar los modelos ML centrales utilizando datos de aprendizaje, contenido y usuario para recomendaciones·asignaciones·predicciones de abandono·contenido generado, etc.
• Responsabilidad total del ciclo de vida del ML desde el entrenamiento del modelo → evaluación → ajuste → despliegue en producción → monitoreo → reentrenamiento
• Definir nuevos problemas de ML, recopilación de datos·formulación de hipótesis·modelado·experimentación·implementación en el servicio
• Traducir los indicadores de rendimiento del modelo (Macro F1·NDCG·AUC, etc.) en KPI del negocio y vincularlos al valor del usuario
B. Experimentación·Herramientas·Colaboración (~40%)
• Diseño·Ejecución de pruebas A/B, medición·validación cuantitativa del impacto de los modelos en los KPI del negocio
• Monitorear las tendencias tecnológicas de ML·LLM·AI generativo y validar·introducir en formas aplicables en el servicio
• Colaborar con ingenieros de datos para gestionar conjuntamente el Feature Store·servicio de modelos·infraestructura operativa
• Participar activamente en la definición de los requisitos de ML junto con PM·planificación·análisis y decisiones técnicas del equipo.
• Más de 5 años de experiencia profesional en ML/AI, experiencia en el despliegue de modelos en servicios reales
• Experiencia en el diseño·entrenamiento·ajuste·evaluación de modelos de machine learning/deep learning y haber colaborado en su implementación en servicios reales
• Dominio de Python (PyTorch, scikit-learn, etc.)
• Dominio de SQL, experiencia en entornos de nube (AWS/GCP/Azure)
• Experiencia en ingeniería de características basada en registros de comportamiento o datos de transacciones a gran escala
• Comprensión de pruebas de hipótesis estadística y diseño experimental (pruebas A/B, etc.)
• Experiencia en colaboración mediante plataformas de código basadas en Git y comunicación con expertos de dominio·planificadores
• Máster o superior en áreas relacionadas como informática, estadística, matemáticas
• Experiencia en procesamiento y modelado de datos a gran escala que superen los 100 millones de entradas
• Experiencia práctica en profundidad en áreas específicas como sistemas de recomendación, ranking, NLP, LLM, aprendizaje por refuerzo, series temporales, multimodal
• Experiencia en investigación o implementación de AI educativa incluyendo trazado de conocimientos, modelado de aprendices
• Experiencia en aplicaciones de LLM (RAG, agentes, afinación, canal de evaluación)
• Experiencia en diseño·operación de Feature Store (Feast, Tecton, etc.)
• Experiencia en construcción o ejecución de plataformas de pruebas A/B
• Experiencia en pipelines de MLOps (Airflow, MLflow, Kubeflow, etc.)
• Experiencia en dominios de servicios basados en registros de comportamiento como EduTech, recomendaciones de contenido, juegos, etc.
• Publicaciones en artículos relevantes en áreas relacionadas o presentaciones en conferencias
Beneficios y entorno laboral
• 🏠 Entorno de trabajo completamente remoto - un entorno de trabajo productivo donde se puede trabajar desde cualquier parte del país
• 📊 Gestión de opciones de acciones - concesión de opciones de acciones a personal clave de I+D (revisión de la concesión tras 1 año de empleo estable)
• 📈 Experiencia de crecimiento global - experiencia clave en un producto de tendencia que se dirige a alcanzar 10 millones de descargas (por ejemplo, características de Google)
• 💼 Experiencia en desarrollo de sistemas clave - participación activa en el desarrollo de infraestructura y sistemas en un área comercial única que combina AI y juegos
• 🌴 Oficina en Jeju & actividades de recuperación - apoyo a actividades de recreo, como trabajar en la oficina central en Jeju
• 📚 Apoyo al desarrollo personal - apoyo al desarrollo personal, como a través de libros·cursos en línea
• 💪 Apoyo en la gestión de la salud - apoyo para chequeos de salud / programa de gestión de salud interno
• ❤️ Cultura de juegos deportivos divertida - creación de una cultura deportiva divertida a través de desafíos deportivos mensuales que fomentan la competencia y la cooperación.
• Documentos a enviar — currículum, carta de presentación, portafolio o muestras de trabajos realizados (indicar claramente lo que ha realizado)
• Proceso de reclutamiento — revisión de documentos·portafolios → 1ra entrevista práctica (en línea) → 2da entrevista (en línea) → última entrevista (fuera de línea) → anuncio de resultados
• Durante el proceso de entrevista puede haber tareas (de un día o menos) o pruebas durante la entrevista.
[Para más detalles, consulte la página Notion a continuación]
https://catchitplay.notion.site/AI-ML-36098f74ee5a80c0b70bf09ebdf98c3e
