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하이퍼커넥트 AI Lab은 사람과 사람 사이를 연결하는 제품에서 기존의 기술로는 접근하기 어렵지만 머신러닝 기술을 통해 풀 수 있는 문제들을 찾아내고 해결하여 사용자 경험을 혁신합니다. 이를 위해 영상/음성/자연어/추천 등을 포함하여 다양한 도메인의 수많은 모델을 개발하고, 모바일 및 클라우드 서버를 통해 안정적으로 제공하면서 마주하는 문제들을 해결하여 AI Lab이 만들어 내는 기술이 실제 제품의 성장에 기여하는 것을 목표로 합니다. 이러한 목표 아래 하이퍼커넥트 AI Lab은 아자르를 포함한 하이퍼커넥트의 제품에 기여하는 머신러닝 기술들을 수년간 발전시켜나가고 있습니다.

AI Lab의 ML Research Engineer는 최첨단 모델을 연구하고 개선하는 과학자로서의 연구 능력과, 현실적인 제약사항들을 종합적으로 고려해 기술적 의사결정을 하는 공학자로서의 역량이 필요합니다. 이러한 역량을 바탕으로 실제 제품에서 겪는 문제를 발견/청취하고 이를 AI 문제로 치환해 문제를 해결합니다. 이 과정에서 백엔드/프론트엔드/DevOps/ML소프트웨어 엔지니어, 데이터 과학가/분석가, PM 등 다양한 전문조직과 적극적으로 협업하며 도움을 받습니다. 일하는 모습에 대한 조금 더 자세한 이야기는 다음의 내용을 참고하시면 좋습니다.

- AI in Social Discovery(Blending Research and Production)

- How AI Lab Works Head of AI - Shurain 인터뷰

ML Research Engineer는 제품의 문제 해결 과정을 일종의 연구 과정으로 바라봅니다. 문제 정의, 이해관계자 설득, 목표 설정, SotA 모델 도출, 일정 관리, 성과 분석, 향후 전략 설정까지 문제 해결 과정의 A-Z를 주도적으로 담당합니다. 사용자의 요구와 비즈니스 임팩트를 고려해 우선순위를 정의하고, 장기적인 안목으로 제품을 성장시키는 데 AI 관점에서 기여합니다.

업무 성과 중 일부는 논문 또는 오픈소스 코드로 외부에 공개하기도 합니다. 제품에 사용하기 위한 목적으로 ML 모델을 만들다 보면, 기존 연구로는 부족한 경우가 많습니다. 부족한 부분을 채우기 위해 진행된 연구의 결과물을 프로젝트 참여자들이 모두 함께 협업하여 연구의 의미 있는 부분을 정돈하고, 가능하다면 코드와 함께 공개합니다. 그 결과, 지금까지 아래 성과를 포함해 약 20여 건의 대외적 연구 성과를 거둘 수 있었습니다.

2024년 : CUPID: 1:1 소셜 디스커버리 플랫폼을 위한 실시간 세션 기반 상호 추천 시스템 ICDM Workshop 발표

2023년 : TiDAL: 효율적인 학습 과정의 모델 행동에 기반한 액티브 러닝 기법 ICCV 2023 게재

2023년 : 모더레이션 환경에서 여러 분류 기준을 동시에 만족하기 위한 문턱값을 잡는 연구 WSDM 2023 게재

2022년 : 대화 생성에서의 의미적 다양성을 높이는 연구 EMNLP 2022 게재

2022년 : 레이블 노이즈가 심한 환경에서 효과적으로 학습하는 방법 ECCV 2022 게재

2022년 : 타깃 캐릭터의 몇가지 발화만을 이용하여 타깃 캐릭터를 모방하는 챗봇연구 NAACL 2022 게재

2022년 : 대화 생성 모델에서 예시를 활용하여 성능을 높이는 연구 ACL 2022 Workshop 발표

2022년 : 모바일 환경에서 오디오 분류를 위한 distillation 기술 연구 ICASSP 게재

AI로 비즈니스 문제를 해결하기 위해서는 딥러닝 학습을 위한 인프라도 제대로 갖추어져야 합니다. 하이퍼커넥트에서는 ML Research Engineer들이 충분히 모델 개발 및 실험을 진행할 수 있도록 자체적인 딥러닝 연구용 클러스터를 구축하여 활용하고 있습니다. 총 160대의 A100 GPU 및 다수의 H100 GPU 를 포함한 다양한 on-premise 장비들을 연구개발에 활용할 수 있습니다. 추가적으로, 데이터 수집, 전처리를 포함한 자체적인 데이터 파이프라인을 클라우드 서비스를 활용하여 구축 및 운영하고 있습니다.

AI Lab의 contents understadning 업무에서는 영상이나 이미지, 음성 및 자연어로 구성된 비정형 데이터를 입력으로 받아 비즈니스에 유용한 정보를 추출하는 데 집중하며, 모더레이션을 통한 신뢰와 안전(Trust & Safety) 업무에 기여하는 것을 주 목표로 합니다(인터뷰). 하이퍼커넥트 및 Match Group 브랜드에서 생성되는 컨텐츠를 이해하는 데 기여하며 글로벌 신뢰와 안전 기준을 충족하기 위해 Match Group과 협력하여 다양한 과제를 수행합니다. 이를 위해 다음과 같은 AI 문제들을 다루는 데 관심이 많습니다.

- 모바일 및 웹 환경에서 짧은 레이턴시와 낮은 전력 소비를 유지하면서도 높은 정확도를 달성할 수 있는 경량 모델 설계 및 최적화 기법

- noise와 imbalance가 심한 데이터에서 레이블 품질을 추적 및 관리하고, 최소한의 라벨링으로 성능을 확보하기 위한 액티브 러닝, core-set selection, semi-/self-supervised 학습 방법

- multi-task 또는 multi-label 분류를 제한된 파라미터 budget 내에서 최적화하고, 텍스트, 이미지, 영상 등 multi-modal 정보를 통합하는 모델링 기법

- 도메인 간 분포 차이를 극복하는 도메인 적응, 서비스 확장성을 위한 meta-learning 기법

- 국제 AI 기준을 맞추기 위한 Fairness 및 Privacy 보장을 위한 학습 방법

- 사용자 행동 로그와 콘텐츠 분석 정보를 활용하여 스팸, 가짜 계정 등 이상 행위를 실시간으로 탐지하거나 사전 예측하는 스트리밍 기반 모델링

- ML 프로덕션 프로세스를 혁신하기 위한 LLM 활용 방법

Requirements

• AI/ML 도메인 전반에 대한 이해와 적어도 한 개 이상의 특정 도메인에 대한 깊이 있는 지식을 갖추고, 3년 이상의 관련 프로젝트 경험이 있으신 분
• 지속적인 주도적 학습을 통해 팀의 AI/ML을 포함한 기술적 경쟁력을 만들고 유지하게 도와주실 수 있는 분
• 보통의 방법으로 풀 수 없는 엔지니어링 제약 조건을 AI 모델링 능력과 소프트웨어 엔지니어링 전반에 대한 깊은 수준의 이해를 바탕으로 해결할 수 있는 역량을 갖춘 분
• 실제 서비스에 AI 기술을 통합하고 주요 지표를 유의미하게 향상시켜 본 경험이 있으신 분
• 여러 직군의 이해관계자와 협업할 수 있는 강력한 커뮤니케이션 능력을 갖추신 분
• 구현체가 공개되어있지 않은 논문을 스크래치부터 빠르고 정확하게 구현해 본 경험이 있으신 분
• 높은 수준의 불확실성과 복잡한 문제 상황에서도 비즈니스 임팩트를 극대화하는 방향으로 프로젝트 전 과정을 책임지고 추진하실 수 있는 분
• 인과관계 분석(DID, RCT, Causal Inference 등), 다변량 테스트, Sequential Testing 등에 대한 이해가 깊으신 분
• A/B 테스트 실험 기획 및 타겟 KPI 지표를 정의하고, SQL기반 데이터 분석을 진행한 경험이 있으신 분
• 한국어로 원활한 의사소통이 가능한 분

Preferred Qualifications

• AI/ML 분야 전공박사 학위를 수여 받으신 분 혹은AI/ML 분야 전공 석사 학위 수여 후 관련 업무 경험을 5년 이상 보유하신 분
• 기계학습 관련 탑티어 학회 및 저널(NeurIPS, ICLR, ICML, CVPR, ICCV/ECCV, KDD, …) 게재 실적 혹은 AI 관련 대회 수상 실적이 있으신 분
• 공개된 벤치마크 데이터 셋에서 SotA를 찍어본 경험이 있으신 분
• 클라이언트(Android, iOS), 백엔드를 포함해 AI/ML 분야 외 개발 경험이 풍부하신 분
• 기계학습 관련 오픈 소스 개발에 참여해 본 경험이 있으신 분
• AI/ML 도메인 전반에 대한 방대한 지식을 자랑할 수 있으신 분
• 엔지니어링 팀을 리드해본 경험이 있으신 분
• PO/PM 혹은 그에 준하는 경험이 있으신 분
• 영어로 원활한 의사소통이 가능하신 분

고용형태/채용절차

• 고용 형태: 정규직
• 채용 절차: 서류전형 > 코딩테스트/과제전형 > 1차 면접 > Recruiter Call > 2차 면접 > 최종합격 (* 필요 시 전형이 추가되거나 변경될 수 있습니다.)
• 서류 전형의 경우 합격자에 한하여 개별 안내드릴 예정입니다.
• 지원 서류: 자유 양식의 상세 경력기반 영문이력서(PDF)
• 이 포지션은 전문연구요원 현역 편입/전직, 전문연구요원 보충역 편입/전직 채용이 가능합니다. 병역특례요원의 경우, 병역특례 관련법에 따라 복무관리를 진행합니다.