Leader mondial de l'EdTech! Nous recherchons un 'Ingénieur ML' pour diriger la modélisation de l'AI dans le développement de nouveaux produits et moteurs sur la base de 9,7 milliards de données de comportement d'apprentissage.
Nous recherchons des personnes ayant de l'expérience en tant qu'ingénieur ML qui ont déjà mis en œuvre directement des modèles de recommandations·de prévisions·de génération en service réel.
CatchIt a évolué d'un outil à un niveau de collaboration dans un environnement avec 2,6 millions d'utilisateurs cumulés·9,73 milliards de données de comportement d'apprentissage.
• Une personne capable de prendre en compte l'amélioration des performances des modèles et les contraintes de l'environnement de service (latence·coût, etc.).
• Une personne ayant des compétences en communication pour traduire les exigences de domaine en problèmes de ML.
• Une personne curieuse d'explorer de nouveaux domaines technologiques (LLM, apprentissage par renforcement, etc.) et d'apprendre·d'expanser ses connaissances.
• Une personne ayant de l'expérience dans la mise en place et l'exécution de projets dans une petite équipe.
A. Conception·Développement·Exploitation de modèles (~60%)
• Concevoir·Développer et réaliser les principaux modèles ML en utilisant des données d'apprentissage, de contenu et d'utilisateur pour les recommandations·attributions·prévisions de départ·contenues générées, etc.
• Responsable de l'ensemble du cycle de vie du ML allant de l'entraînement de modèle → évaluation → réglage → déploiement en production → surveillance → réentraînement
• Définir de nouveaux problèmes de ML, collecter des données·faire des hypothèses·modéliser·expérimenter·implémenter dans le service
• Traduire les indicateurs de performance des modèles (Macro F1·NDCG·AUC, etc.) en KPI commerciaux et relier à la valeur utilisateur
B. Expérimentation·Outils·Collaboration (~40%)
• Concevoir·Exécuter des tests A/B, mesurer et valider quantitativement l'impact des modèles sur les KPI du business
• Suivre les tendances technologiques de ML·LLM·AI générative et valider·introduire sous des formes applicables dans le service
• Collaborer avec des ingénieurs de données pour gérer ensemble le Feature Store·le service de modèle·l'infrastructure opérationnelle
• Participer activement à la définition des exigences ML en collaboration avec PM·planification·analyse et décisions techniques de l'équipe.
• Plus de 5 ans d'expérience professionnelle en ML/AI, expérience en déploiement de modèles en service réel
• Avoir de l'expérience dans la conception·l'entraînement·le réglage·l'évaluation de modèles de machine learning/deep learning et avoir collaboré à leur mise en œuvre dans des services réels
• Maîtrise de Python (PyTorch, scikit-learn, etc.)
• Maîtrise de SQL, expérience dans des environnements Cloud (AWS/GCP/Azure)
• Expérience en ingénierie des fonctionnalités sur la base de journaux comportementaux ou de données transactionnelles à grande échelle
• Compréhension des tests d'hypothèses statistiques et de la conception expérimentale (tests A/B, etc.)
• Expérience de collaboration via des plateformes de code basées sur Git et en communication avec des experts de domaine·des planificateurs
Qualifications souhaitées
• Master ou plus dans des domaines liés, tels que l'informatique, la statistique, les mathématiques
• Expérience dans le traitement et la modélisation de données à grande échelle dépassant 100 millions d'entrées
• Expérience pratique approfondie dans des domaines tels que systèmes de recommandation, classement, NLP, LLM, apprentissage par renforcement, séries temporelles, multimodal
• Expérience dans la recherche ou l'implémentation d'AI éducative, y compris le suivi de connaissances, la modélisation des apprenants
• Expérience dans l'application de LLM (RAG, Agents, Affinage, Pipeline d'évaluation)
• Expérience dans la conception·l'exploitation de Feature Store (Feast, Tecton, etc.)
• Expérience dans la construction ou l'exploitation de plateformes de tests A/B
• Expérience dans des pipelines MLOps (Airflow, MLflow, Kubeflow, etc.)
• Expérience dans des domaines de services basés sur des journaux comportementaux, tels que l'éduTech, la recommandation de contenu, les jeux
• Publications de documents dans des domaines connexes ou présentations lors de conférences
Avantages et environnement de travail
• 🏠 Environnement de télétravail complet - un environnement de travail productif où il est possible de travailler partout dans le pays
• 📊 Gestion des options d'actions - octroi d'options d'actions aux principaux collaborateursR&D (révision de l'octroi après 1 an d'emploi stable)
• 📈 Expérience de croissance mondiale - expérience clé dans un produit à la mode visant 10 millions de téléchargements (par exemple, fonctionnalités de Google)
• 💼 Expérience dans le développement de systèmes clés - participation active au développement d'infrastructures et de systèmes dans un domaine commercial unique alliant AI et jeux
• 🌴 Bureau à Jeju & rafraîchissement - soutien aux activités de rafraîchissement comme travailler au bureau principal à Jeju
• 📚 Soutien au développement personnel - soutien au développement personnel, par exemple, à travers des livres·des cours en ligne
• 💪 Soutien à la gestion de la santé - soutien aux frais de santé / programme de gestion de la santé en interne
• ❤️ Culture des jeux sportifs agréables - création d'une culture sportive agréable à travers des défis sportifs mensuels favorisant la compétition et la coopération.
• Documents à soumettre — CV, lettre de motivation, portfolio ou échantillons de travaux réalisés (indiquez clairement ce qui a été fait par vous-même)
• Processus de recrutement — vérification des documents·portfolios → 1er entretien pratique (en ligne) → 2ème entretien (en ligne) → dernier entretien (hors ligne) → annonce des résultats
• Il peut y avoir des missions (d'une journée au maximum) ou des tests lors de l'entretien.
[Pour plus de détails, voir la page Notion ci-dessous]
https://catchitplay.notion.site/AI-ML-36098f74ee5a80c0b70bf09ebdf98c3e
