[NAVER] 검색/추천 개인화 BE (경력)

[네이버 메인 홈피드, 클립, 뉴스 추천과 네이버 통합 검색 등에 AI를 활용한 개인화 피드 서비스 개발]
•네이버 DAN24에서 발표한 아래 세션들의 시스템/플랫폼 부분을 담당
•홈피드: 네이버의 진입점에서 추천피드를 외치다! 추천피드 도입 고군분투기
•네이버 검색이 이렇게 좋아졌어? LLM의 Re-Ranking Ability 검색에 이식하기
•서치피드: SERP를 넘어 SURF로! 검색의 새로운 물결
•검색과 피드의 만남: LLM으로 완성하는 초개인화 서비스
•클립 크리에이터와 네이버 유저를 연결하기: 숏폼 컨텐츠 개인화 추천

[데이터 엔지니어링 및 DevOps]
•네이버 내의 다양한 콘텐츠, 로그, 피쳐 등의 대규모 데이터의 스트리밍/배치 프로세싱 등의 데이터 엔지니어링
•전사 표준 피쳐 스토어, 도큐먼트 스토리지, 벡터 DB, ETL 워크플로우 엔진, 스트리밍 데이터 처리 플랫폼, 데이터 분석 도구, 온콜 운영 도구 등등의 다양한 생산성 도구의 AI 접목 등을 통한 개발
•국내 최고 수준 규모의 CPU/GPU 인프라의 효율화, 용량 산정, Observability 등의 시스템 성능 최적화 작업

•Python, Go, C/C++, Java 중 1개 이상의 언어에 자신이 있으신 분
•체계적인 협업 방식을 고민하고 동료들에게 긍정적인 영향을 주며, 나보다 기계가 더 열심히 일하도록 노력하시는 분
•자신의 업무를 사랑하고, 무 중단 서비스를 책임 지실 분

•위 담당 업무에 상응하는 기술(데이터 엔지니어링, 클라우드 환경에서의 서버 개발, 웹서비스 개발, DevOps/LLMOps 등) 중 한가지 이상에 대해 3년 이상의 경력을 보유하신 분
•AI 엔지니어링에 대한 이해가 높으신 분 (AI Agent, RAG, LLM Finetuning, Inference Optimization, AI Evaluation, …)
•클라우드 네이티브 컴퓨팅 환경에 익숙하신 분 (Kubernetes, Microservices Architecture, DevOps, Observability, …)
•대규모 데이터 및 트래픽 처리 경험이 있거나 Hadoop 생태계에 익숙하신 분 (Hive, Spark, Iceberg, Kafka, Flink, Redis, …)
•AI 도구를 이용해 개발 생산성을 극대화하고 있으신 분
•오픈 소스 기여 경험이 풍부하신 분

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