[APLUS AI] 추천/쇼핑어시스턴트 백엔드 엔지니어(전문연가능)

■ 버즈니 소개
버즈니는 인공지능 기술 기반 서비스 회사입니다. 2008년 세계 검색 대회 TREC 에서 1위(KLE팀)를 하면서 남다른 기술 DNA를 가지고 시작했습니다. 이후 모바일 시대에는 모바일 커머스 플랫폼 ‘홈쇼핑모아’로 성장했으며, 그 과정에서 이커머스에 필요한 다양한 커머스 AI기술들을 개발해 왔습니다.
AI라는 큰 시대적 흐름에 맞춰 지난 2020년에는 버즈니 AI Lab을 출범하면서 다양한 커머스 AI 기술을 선도적으로 연구개발하고 있습니다. 2024년에는 커머스AI 기술을 누구나 쉽게 구독하여 비즈니스 효과를 만들 수 있는 커머스AI 구독 비즈니스 ‘에이플러스 AI’를 시장에 제공하며 빠르게 성장하고 있습니다.
올해 모바일 커머스 플랫폼 ‘홈쇼핑모아’는 버즈니의 커머스AI 기술로 새로운 성장 동력을 얻고 있습니다. 버즈니의 신규 비즈니스인 커머스AI 구독 서비스 ‘에이플러스 AI’도 대형 이커머스사를 주요 고객사로 확보하면서 새롭게 성장하고 있는 국내 커머스AI 구독 서비스 시장을 빠르게 선점하고 있습니다.


■ 버즈니가 걸어온 성장의 즐거움
•2024 커머스AI 구독 서비스 'APlus AI' 런칭
•2023 쇼핑 GPT '옥순AI' 베타 서비스 런칭
• 홈쇼핑모아 1500만 누적 다운로드 돌파
•2022 홈쇼핑모아, 현대홈쇼핑과 더블유쇼핑 상품 바로결제 도입
•2021 일생활균형 서울형 강소기업 선정
•2020 아시아 태평양 고성장 기업 20202 선정
•2019 대한상공회의소 일하기 좋은 중소기업 선정
•2019 고용노동부 일생활 균형 우수기업 선정

∙ 추천/쇼핑 어시스턴트 기술 연구·개발
- E-commerce에서 사용되는 추천 기술 전반 (Collaborative Filtering, User/Item Feature Extraction, Matrix Factorization, User Segmentation, Multi Armed Bandit, Graph Neural Network, Sequential Recommendation) 연구·개발
- 최신 추천 기술의 서비스 적용 가능성 분석 및 실제 서비스 반영
- AI 쇼핑 어시스턴트에 필요한 상품 이해, 사용자 의도 해석, 질의 응답, 요약/비교/추천 로직 설계 및 개선
- LLM, RAG, 검색/랭킹, 개인화 기술을 활용한 대화형 커머스 경험 설계 및 개발
- 모델/프롬프트/룰 기반 시스템을 포함한 다양한 방식의 품질 비교 및 고도화
- A/B 테스트와 오프라인/온라인 평가를 통한 성능 검증 및 지속적인 개선

∙ 실서비스 운영·서빙
- 추천 모델 및 쇼핑 어시스턴트 기능의 API 개발·배포·운영 안정화
- 장애 발생 시 로그 및 지표 기반 원인 분석 및 문제 해결
- 피처 추출·배치·실시간 데이터 파이프라인 운영 및 정합성 관리
- 모델 버전 관리 및 서빙 환경 고도화
- 실제 고객사 환경에 맞춘 추천 품질 및 어시스턴트 응답 품질 개선
- 운영 자동화, 품질 모니터링, 평가 체계 구축
- 상품/유저/컨텍스트 데이터를 활용한 개인화 로직 및 실시간 응답 시스템 개선

∙ 2년 이상의 추천 기술과 서비스 경험이 있는 분
∙ 논문을 빠르고 정확하게 이해하고 구현할 수 있는 분
∙ API화 및 배포까지 할 정도로 Python 사용 능력이 능숙하신 분
∙ 로그 분석·모니터링·장애 대응 등 실제 서비스 운영 경험이 있는 분
∙ Docker, K8S 기반 서빙/배포 환경 사용 경험이 있는 분

∙ 추천 모델을 직접 개발하고 서비스한 경험이 있는 분
∙ LLM 기반 서비스, RAG, 검색/랭킹, 대화형 어시스턴트 개발 경험이 있는 분
∙ coding agent를 활용하여 간단한 백오피스 정도는 스스로 개발 운영 할 수 있는 분
∙ 최신 추천/검색/생성형 AI 기술 동향을 파악하고 계신 분
∙ 오픈소스 코드를 자유롭게 수정하고 활용할 수 있는 능력이 있는 분
∙ 대규모 분산처리 머신러닝 알고리즘 개발 경험이 있는 분
∙ B2C 서비스 개발 경험이 있는 분
∙ Prometheus/Grafana 기반 모니터링 경험이 있는 분
∙ 추천 시스템 또는 ML 서빙 환경의 성능 최적화 경험이 있는 분
∙ 프롬프트 설계, 평가셋 구축, 응답 품질 개선 경험이 있는 분
∙ 이커머스 도메인에서 검색·추천·상품정보 구조화·상품 비교 기능 등을 다뤄본 경험이 있는 분

[지원서류]
필수 : 이력서, 상세 경력기술서

[영입 프로세스]
서류 접수 - 과제 테스트 - 직무 인터뷰 - 경영진 인터뷰 - 최종 합격
※ 해당 채용의 경우 서류 합격자에 한해 과제 전형이 진행됩니다. 참고하셔서 지원해 주시길 바랍니다.

서울시 관악구 남부순환로 1832 오선빌딩 11,12,14층