Software Engineer, Backend - 피드 (ML Data Platform, 신입)
Summary
Entry-level backend engineer on Dangun Market (Karrot)'s Feed ML Data Platform team, building and operating the feature store, recommendation engine, and embedding pipelines that serve recommendations to 21M+ MAU users at high throughput and low latency, using Go, gRPC, Redis, Kafka, and GCP/AWS data tools.
당근 팀 합류 여정에 오르신 것을 진심으로 환영해요
당근은 회사의 성장에 맞춰 개인이 함께 성장할 수 있는 환경을 만들기 위해 노력을 하고 있어요.
멋진 동료들과 행복한 고민을 하는 그 순간이 올 수 있도록 당근 채용팀이 도와드릴게요.
ML 데이터 플랫폼팀을 소개해요
피드실 ML 데이터 플랫폼팀은 당근의 2,100만 MAU 사용자를 위한 추천 서비스가 안정적으로 제공될 수 있도록, 추천에 필요한 데이터를 생성·적재하고 서빙하는 플랫폼을 만들고 있어요. 피쳐 스토어와 추천 엔진, 임베딩 파이프라인을 비롯한 추천 시스템의 핵심 인프라를 직접 설계하고 운영하며, 여러 추천 서비스가 공통으로 활용할 수 있는 기반으로 발전시키고 있어요
- 2,100만 MAU 사용자를 위한 추천을 위해 초당 100K+ 대용량 트래픽을 p99.9 기준 30ms 이하로 처리하고 있어요. 이는 당근의 수백 개 백엔드 서비스 중에서도 손에 꼽힐 만큼 높은 처리량이에요
- 가능한 한 최신 정보를 추천에 반영하기 위해 여러 서비스의 데이터를 스트림으로 준 실시간 수집하고 처리하고 있어요. Kafka, GCP Pub/Sub에서 100+개의 이벤트 스트림을 처리해 1,000개가 넘는 피쳐를 피쳐 스토어를 통해 제공하고 있어요
이런 일을 해요
- 추천 시스템에 필요한 추천 엔진, 피쳐 스토어, 임베딩 생성 플랫폼 등의 서비스들을 개발하고 운영해요
- 대규모 트래픽 환경에서도 안정적으로 동작할 수 있도록 성능과 비용을 지속적으로 최적화해요
- LLM 기반 임베딩 벡터와 모델 추론 결과를 추천 시스템에서 안정적으로 활용할 수 있는 파이프라인을 구축해요
- 추천 품질과 데이터 품질을 더 잘 관찰할 수 있도록 Data Quality 모니터링 시스템을 구축해요
이런 기술을 사용하고 있어요
- Go, gRPC, Redis, AWS DynamoDB, Kafka, GCP Pub/Sub, GCP BigQuery
- Kotlin, Python, Apache Beam, GCP Dataflow, GCP Vertex AI
이런 분을 찾고 있어요
- 컴퓨터공학 또는 관련 분야를 전공했거나 이에 준하는 지식과 경험을 갖추신 분
- 자료구조, 알고리즘, 운영체제, 네트워크, 데이터베이스 등 Computer Science 전반에 대한 탄탄한 이해를 바탕으로 높은 수준의 문제 해결 역량을 갖추신 분
- 하나 이상의 프로그래밍 언어를 능숙하게 활용하여 문제를 해결하고, 읽기 쉽고 유지보수 가능한 코드를 작성할 수 있는 분
- 새로운 기술과 익숙하지 않은 도메인을 적극적으로 학습하고 업무에 적용할 수 있는 분
이런 분이면 더 좋아요!
- 백엔드 서비스 또는 데이터 파이프라인을 설계부터 구현, 테스트, 배포 및 개선까지 주도적으로 완성해 본 경험이 있으신 분
- 시스템이나 개발 과정의 문제를 스스로 발견하고, 기술적 해결책을 구현하여 측정 가능한 개선으로 연결해 본 경험이 있으신 분
FAQ
- 팀 이름에 ML이 있는데요. ML 실무 경험이나 깊은 이해가 필요한가요?
- 아니요, 저희 팀은 ML기반 추천 서비스를 지탱하기 위한 고성능의 시스템을 만드는 게 팀의 비전이기 때문에 Software Engineering 역량을 핵심으로 생각하고 있어요
- 팀에 조인하면 실무적인 ML 및 추천과 관련된 도메인 지식을 습득해서 적응하실 수 있으니 해당 부분은 걱정하지 않으셔도 돼요
- 다만 팀 업무에 흥미를 위해서는 ML이나 추천시스템에 많은 관심이 있기를 기대하고 있어요
- 팀에서 작성한 블로그 글이 있나요?
- 네, 아래의 글을 참고 해주세요
- How Karrot built a feature platform on AWS, Part 1: Motivation and feature serving
- How Karrot built a feature platform on AWS, Part 2: Feature ingestion
- 네, 아래의 글을 참고 해주세요
참고해 주세요
- 정규직 채용의 경우 3개월의 수습기간이 있어요
- ‘장애인고용촉진 및 직업재활법’, ‘국가유공자 등 예우 및 지원에 관한 법률’에 따라 장애인 및 보훈대상자는 채용 전형 시 우대하고 있어요
- 화상 면접에서 이력 기반 질문과 라이브 코딩 테스트가 있을 예정이에요
- C++, Go, Java, Python 언어로 진행하실 수 있어요
이렇게 합류해요
1. 서류 전형 → 2. 화상 인터뷰(라이브 코딩 테스트) → 3. 직무 인터뷰 → 4. 컬처핏 인터뷰 및 레퍼런스 체크 → 5. 처우협의 → 6. 최종 합격 및 입사
당근 전형 소개
서류 전형
당근은 자유형식의 지원서를 받고 있어요.
본인의 강점이 잘 드러나는 다양한 정보를 자유롭게 활용해 이력서를 작성해 주세요.
- 문서 형식은 hwp(한글) 파일을 제외하고 word, pdf, 웹 링크 등 자유롭게 선택해주시면 돼요.
- 웹 링크(노션, 구글드라이브 등)로 서류를 제출해주실 때는 접근 권한을 꼭 열어주세요.
- 평가와 상관 없는 사진, 주소 등의 개인정보는 제외해주세요.
화상 면접
지원해주신 직무와 업무 연관성이 높은 당근 팀원과 화상으로 직무와 관련된 기본적인 지식에 대해 이야기를 나누는 단계예요.
과제 전형
직무에 따라 과제 전형이 있어요. 과제는 직무 능력과 연관된 내용으로 출제돼요. 과제 전형을 별도로 운영하는 직무도 있고, 화상 면접 또는 직무 면접에서 과제가 함께 출제되는 경우도 있어요.
직무 면접
지원하신 직무와 업무 연관성이 높은 당근 팀원들과 직무 역량, 경험에 대해 화상 면접보다 심층적인 이야기를 나누는 단계예요.
과제가 출제되었을 경우 과제에 대한 질문을 드려요.
컬쳐핏 면접(정규직 공통)
당근은 면접을 단순히 회사에 사람을 뽑는 자리로 생각하지 않아요. 당근과 지원자가 서로 추구하는 가치관과 생각을 교환하는 시간이라고 생각하고 있어요. 컬쳐핏 단계는 당근이 추구하는 문화와 일하는 방식과 잘 어울릴 수 있는 분인지 확인하는 단계예요. 또한 포지션에 대한 전문성을 다시금 확인하는 이야기를 나눠요.
안내사항
- 본 공고는 모집 완료 시 조기 마감될 수 있어요.
- 전형 절차는 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있다는 점 참고해 주세요.
- 지원서 내용 중 허위사실이 있는 경우 합격이 취소될 수 있어요.
- 보훈대상자 및 장애인 여부는 채용 과정에서 불이익이 없어요.
- 경력 기간에 따라 추가 역량 검증을 위해 최대 3개월 계약직으로 근무할 수 있어요.
- 정규직 채용의 경우 입사 후 3개월의 수습 기간이 있어요.
평가 결과에 따라 수습 기간이 연장되거나 채용이 취소될 수 있어요.
당근 채용에 대해 궁금한 점이 있으면 언제든지 편하게 문의 주세요 :)
문의 채널 : 카카오톡 채널 :
Skills
As published by greenhouse · 4 questions
Basics
이름, 성, 이메일, 전화, 이력서/CV, 커버 레터
Pick from a list (4)
- 해당 공고의 채용 소식을 처음 접한 곳을 선택해주세요
- 병역 특례
- 보훈 대상
- 장애 사항