[회사소개]

많은 분들에게 익숙한 포털 다음(Daum)을 운영하고 있습니다.

Daum이 쌓아온 역사를 바탕으로, 더 풍부하고 다양한 콘텐츠를 통해 새로운 New Daum을 만들어 갈 예정입니다.

이 흥미진진한 여정에 동참할 열정 넘치는 분들을 기다리고 있습니다. 함께 꿈꾸고 함께 만들어가는 새로운 여정에 여러분을 초대합니다!

[조직소개]

AI 검색 개발팀은 Daum의 AI 검색 서비스를 연구·개발하는 조직입니다. 검색 랭킹 모델링, 검색어 서비스, 데이터 분석, AI 기술 연구자연언어처리(NLP) 엔진까지 검색의 핵심 기술 전반을 직접 만들고 운영합니다. AI 검색에서는 LLM이 얼마나 정확하고 믿을 수 있는 답을 내는지가 검색 품질을 좌우합니다. 그 답이 어떤 문서를 근거로 만들어지는지는 Retrieval과 Ranking이 결정합니다.

이 포지션은 전통적인 검색 랭킹과 LLM 기반 AI 답변 사이를 잇는 핵심 레이어를 설계하고 고도화하는 역할을 맡습니다.

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[담당업무]

AI 검색을 위한 Retrieval·Ranking

• AI 답변 생성(RAG)에 투입될 근거 문서·패시지의 검색, 선별, 랭킹 모델 설계 및 고도화

• 렉시컬 검색(BM25)과 벡터 검색(Dense Retrieval)을 결합한 하이브리드 검색 고도화

• 답변 근거로서의 적합성(관련성, 최신성, 신뢰도, 출처 다양성)을 반영한 컨텍스트 랭킹 및 LLM 리랭킹

• 멀티턴 대화 맥락을 반영한 질의 이해, 질의 재작성(Query Rewriting), 질의 확장

• AI 답변 내 출처(Citation) 선정 및 노출 랭킹

검색 랭킹 모델 개발

• 통계 기반(LTR 등)과 LLM 기반을 아우르는 랭킹 모델 설계 및 학습

• 사용자 맥락과 행동을 반영한 개인화 랭킹 적용

• 기존 검색 결과와 AI 답변 영역이 함께 노출되는 SERP의 통합 랭킹 및 블렌딩

평가 및 데이터

• 검색 랭킹 품질 평가 체계 구축(NDCG, MRR 등) 및 A/B 테스트 기반 개선

• AI 답변 관점의 Retrieval 품질 평가 체계 구축(Context Recall/Precision, Groundedness, 환각 기여도 분석 등)

• LLM-as-a-Judge, 클릭·피드백 로그 기반 학습 데이터 구축 자동화

• 질의-문서 관련성 피처 설계 및 피처 파이프라인 구축

연구 및 협업

• 최신 IR·랭킹·RAG 논문 리서치 및 직접 구현을 통한 프로덕션 적용

• AI Agent, LLM, 검색 서비스 조직과 협업하여 AI 검색 End-to-End 품질 개선

[자격요건]

공통

• 관련 분야(검색, 추천, 랭킹, ML 등) 경력 5년 이상

• 머신러닝/딥러닝에 대한 깊은 이해와 실무 적용 경험

• Python 능숙 및 ML 프레임워크(PyTorch, TensorFlow 등) 활용 경험

• 대규모 데이터 처리 및 분석 경험(SQL, Spark 등)

검색·랭킹 및 AI 검색 전문성

• 검색 또는 추천 시스템의 랭킹/매칭 모델 개발 경험

• 렉시컬 검색과 벡터 검색에 대한 이해 및 개발 경험

• RAG 구조에서 Retrieval 품질이 답변 품질에 미치는 영향에 대한 이해

• LLM을 활용해 문제를 해결할 수 있는 역량(프롬프트 엔지니어링, SFT 등)

• 최신 논문을 읽고 직접 구현해 적용할 수 있는 역량

• 실험 설계 및 데이터 기반 의사결정 경험

[우대사항]

• 컴퓨터 과학, 머신러닝, 정보검색(IR) 관련 석사 이상 학위 및 관련 학회(SIGIR, WSDM, KDD, CIKM, ACL 등) 논문 경험

• 프로덕션 환경에서 RAG 등 생성형 검색 시스템과 LLM 기반 랭킹·평가 파이프라인을 구축하고 운영한 경험

• 신경망 리랭커(Cross-Encoder, ColBERT 계열 등) 또는 임베딩 모델의 학습·최적화 경험

• Learning to Rank·IR 이론 및 검색 엔진(Elasticsearch, Lucene, ANN 등) 내부 동작에 대한 깊은 이해

• 대규모 트래픽 환경에서 랭킹 모델 서빙 및 A/B 테스트 운영 경험

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[프로세스]

• 서류전형(포트폴리오 제출 필수) > 라이브코딩테스트/1차 직무 인터뷰 > (온라인) 역량검사/ 2차 컬처핏 인터뷰 > 처우 및 입사일 협의 > 입사

• 해당 포지션은 1차 직무 인터뷰에 앞서 오피스에서 라이브 코딩 테스트가 진행됩니다.

• 역량 검사 및 2차 컬처핏 인터뷰는 온라인으로 진행됩니다.

• 채용 진행 상황에 따라 전형이 추가/변경될 수 있습니다.

• 본 공고는 모집 완료 시 조기 마감 될 수 있으며, 필요 시 모집 기간이 연장 될 수 있습니다.

[근무제도]

• 선택적 근로시간제 : 월 총 근무시간 범위 내에서 자율적으로 몰입하여 근무할 수 있습니다. 
• 리커버리데이 : 매월 마지막 주 금요일은 크루의 휴식과 충전을 위한 리커버리데이로 운영됩니다.
• 원격 근무 : 주 2회(월/금) 원격 근무를 지원합니다. (단, 수습기간 종료 후 부터 가능)
• 1시간 단위로 자유롭게 연차휴가를 사용합니다.

[복리후생]

• 다양한 니즈에 활용할 수 있는 베네핏 카드 연 360만원을 지원합니다.
• 업무 생산성 향상을 위한 AI Tool(ChatGPT, Claude 등)을 지원합니다.
• 페이코 식권(일 8,000원)을 지원합니다. 
• 서울 및 수도권 거점에서 출발하는 통근버스를 지원합니다.
• 크루의 각종 경조사를 지원합니다.

[기타사항]

• 서류접수 시 포트폴리오를 제출하실 경우 재직하셨거나 현재 재직중인 회사의 Confidential 정보가 포함되지 않도록 유의해 주시기 바랍니다.
• 서류 접수 시 직무와 무관한 개인정보(주민등록번호, 가족사항, 출신지 등)를 기재하지 않도록 유의해 주시기 바랍니다.
• 입사 후 12주의 수습평가 기간이 적용됩니다.(수습 기간 급여는 100% 지급됩니다)
• 장애/보훈 대상자는 관계 법령에 의거하여 우대합니다.
• 입사 후라도 제출하신 자료에서 허위사실이 발견될 경우 채용이 취소됩니다.