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로그인 정보


제목 Up-data! [추천팀] 추천 시스템 연구/개발
회사정보
카카오
직원유형
정규직
영입마감일
2022년 7월 8일 까지
근무지 정보
판교

◆ 직원 유형
정규직

◆ 영입인원
0 명

◆ 조직소개

추천팀은 세상 모든 정보와 사용자에 대한 이해를 바탕으로 정보를 소비하고 발견하는 새로운 경험의 길을 찾고 있습니다.
추천팀에 대한 자세한 내용은 추천팀 소개 페이지에서 확인하실 수 있습니다.


추천팀에 합류하면 데이터 파이프라인 구성부터 머신러닝 알고리즘 연구개발, 데이터 분석, 실시간 대용량 API까지 대규모 추천시스템 구축에 필요한 모든 과정을 경험할 수 있습니다. 서비스 특성에 맞는 추천 기술을 고도화하고, 대용량 데이터를 안정적이고 빠르게 다루는 데 관심 있는 분을 찾고 있습니다. 추천팀에서 도전적인 문제를 해결하며 함께 성장할 능력 있는 여러분의 많은 지원을 기다립니다.


추천팀이 제공하는 추천 예시는 다음과 같습니다.
✓ 멜론 For U
✓ 미디어다음 뉴스
✓ 카카오뷰 개인화 추천
✓ 카카오픽코마, 카카오페이지, 카카오웹툰 작품 추천
✓ 선물하기 상품


📌 추천팀이 더 궁금하다면?
📌 추천팀 문의처 바로가기
📌 설명회 참여 신청
※ 설명회 진행이 임박한 시점에 신청해주시면 참여 링크 전달이 늦어질 수 있는 점 참고 부탁드립니다


데이터 분야 4개의 팀, 그리고 인재영입팀이 함께 온라인 설명회를 진행합니다.


지원에 망설임이 있으시다면 이번 설명회를 통해
카카오 Data 팀의 목표와 일하는 방식을 참고해보세요!




◆ 업무내용

  • 텍스트/음원/영상등의 컨텐츠와 사용자 활동 정보를 활용한 추천시스템 알고리즘 개발 및 분석
  • 대용량 처리를 위한 알고리즘 개발
  • 서비스에서 겪는/요구하는 다양한 문제에 대한 해결책과 솔루션 제공
  • 최신 추천 시스템 연구 분석과 서비스화 가능성에 대한 실험

◆ 지원자격

  • 개발 경력 3년 이상 또는 추천 시스템, 기계 학습 관련 분야 석/박사 학위 소지자
  • 하나 이상의 능숙한 프로그래밍 언어가 있으신 분

◆ 우대사항

  • Python, C++, GPU 프로그래밍 숙련자
  • TensorFlow, PyTorch, implicit 등 머신러닝/추천 관련 오픈소스 Contributor
  • 알고리즘/머신러닝/통계/수학 관련 석사 이상 학위 소유자
  • ICPC/TopCoder/CodeForces 상위 랭커(문제 해결 능력이 뛰어나신 분)

◆ 특이사항

  • 두 번 이상의 사전 프로그래밍 테스트가 진행됨
  • 다양한 분야에 대한 경험보다는 머신러닝이나 개발과 같은 하나의 분야에 뛰어나신 분을 선호함

◆ 키워드

  • Personalized Recommender Systems, Multi-Armed Bandit
  • Natural Language Processing, Deep Learning, Statistical Learning, Reinforcement Learning
  • Collaborative Filtering, Content-based Filtering, Matrix Factorization

◆ 지원프로세스

서류전형 > 코딩테스트 > 추가코딩테스트 > 과제전형 > 1차인터뷰 > 2차인터뷰


[전체 일정]
※ 1차인터뷰는 아래 2세션으로 구성됩니다.

  • 추가코딩테스트 결과물과 논문 리뷰 결과물에 대한 토의: 30분
  • 경력, 프로젝트 경험 관련 질의 응답 + Machine Learning 역량 질의 응답: 1시간 이상

о 지원서 접수 : 6월 17일 (금) ~ 7월 8일 (금) 15시까지
о 서류전형 결과 발표 : 7월 14일(목)
о 코딩테스트 : 7월 14일(목) ~ 7월 21일(목)
о 코딩테스트 결과 발표 : 7월 27일(수)
о 추가테스트: 7월 29(금) ~ 7/31(일)
о 추가테스트 결과 발표 : 8/4(목)
о 과제전형: 8/5(금) ~ 8/11(목)
о 과제전형 결과 발표 : 8/18(목)
о 1차인터뷰 : 8/22(월) ~
о 2차인터뷰 : 9/1(목) ~


※ 일정은 변경될 수 있으며, 각 전형 결과는 개별적으로 안내드릴 예정입니다.
※ 지원서 접수 마감 시 접속량이 많아 접수에 어려움이 예상되오니 사전 지원을 권장드립니다.


[영입 단계 별 세부 일정]

  • 코딩테스트에서는 추천시스템, Machine Learning과 무관한 일반적인 코딩테스트 문제가 출제됩니다.
  • 추가코딩테스트에서는 추천시스템, Machine Learning 관련 문제가 출제됩니다. 데이터가 주어지고 모델링을 하여, 평가 점수에서 특정 점수 이상을 달성해야 하는 방식입니다. kaggle 스타일의 문제라고 보시면 됩니다.
  • 과제전형 단계는 논문 리뷰 과제 입니다. 아래 3개 논문 중 하나에 대해 리뷰한 내용을 제출해주시면 됩니다.
    ㄴ Variational Autoencoders for Collaborative Filtering (WWW’18)
    ㄴ Toward Unified Metrics for Accuracy and Diversity for Recommender Systems (RecSys’21)
    ㄴ DRN: A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation (WWW’18)

◆ 참고자료 (추천팀 영입 설명회 자료)


◆ 필독사항

    ※ 영입 포지션 직군 경력 1년 미만일 시 추가 역량 검증을 위해 정직원 최종 합격 전, 최대 3개월간 계약직으로 근무할 수 있습니다. (단, 신입공채 전형 합격자의 경우에는 관련 경력 1년 미만이라도 정규직으로 입사하게 됩니다.)


◆ 근로제도
해당 포지션은 월 단위로 정해진 총 근로시간 범위 내에서 본인이 스스로 근로시간을 유연하게 설정하여 근무하는 "완전선택적근로제도"를 적용 받습니다.
이 경우 본인이 스스로 업무의 시작 및 종료시각을 일 단위로 등록하여 공유하며, 월 소정 근로시간을 채우면 됩니다.

직군 태그 #Algorithm/Ranking #Algorithm/ML #Statistics/Analysis