✨ shoplive에서 AI Engineer 전문가를 찾습니다! ✨

🚀 한 줄 요약: Shoplive에서 LLM prompt engineering, fine-tuning, speech-to-text, video analysis, recommendation, real-time translation 등에 대한 연구 및 서비스 적용을 담당할 AI Engineer를 찾습니다.

🤔 어떤 팀에서 일하게 되나요?

  • 소속 팀/부서: AI팀 (Shoplive의 AI 기술 개발 및 서비스 적용을 선도하는 핵심 부서)

💡 주요 업무:

  • Cloud LLM prompt engineering 및 fine-tuning
  • Speech-to-text 기술 연구 및 서비스 적용
  • Video analysis 기술 연구 및 서비스 적용
  • Recommendation 기술 연구 및 서비스 적용
  • Real-time translation 기술 연구 및 서비스 적용

✅ 꼭 필요해요:

  • AI 기술에 대한 이해와 열정 (LLM Model, RAG 등 최신 AI 기술에 대한 깊은 이해 필수)
  • 가설 검증 및 프로토타입 개발 능력
  • 실 서비스 모델 서빙 및 최적화 경험 (Triton, ONNX, TensorRT, BentoML 등 관련 기술 경험)
  • 백엔드 서비스 구현 능력 (FastAPI, Flask, Django 등 백엔드 서비스 설계 및 개발 경험)
  • LLM을 활용한 서비스 개발 경험 (LangChain, LlamaIndex, Spring AI 등 LLM API 및 Framework 활용 경험)
  • Docker, Kubernetes 등 컨테이너 기술에 대한 이해

🌟 이런 분이면 더 좋아요:

  • 멀티모달 데이터 처리 및 음성 인식(Speech-to-Text), 영상, 이미지 처리 경험
  • TensorFlow, PyTorch 등 주요 ML 프레임워크 숙련
  • ML 파이프라인 구축 경험
  • 데이터 수집, 전처리, 학습, 배포, 모니터링 과정 자동화 경험 (MLFlow, KubeFlow, Airflow 등 Workflow 활용 경험)
  • Semantic Search 및 RAG 기술 능숙 (Embedding과 Reranker 기술을 활용한 검색 최적화 경험, Transformer, Huggingface, Elastic Search, VectorDB(Milvus, PGVector 등) 관련 기술)

💰 연봉 및 복지:

  • 연봉: 회사 내규에 따름 (추정 연봉 범위: 약 5,000만원 - 8,000만원 (추정치))
  • 주요 복지:
    • 자율적인 출퇴근 시간 선택 가능
    • 최고급 IT 장비 지원 (맥북, 4K 모니터 등)
    • 점심, 저녁 식비 지원
    • 무제한 스낵 및 음료 제공
    • 종합 건강검진 지원
    • 업무 관련 도서 및 교육 지원

🏢 근무 환경 및 조직 문화:

  • 영어 닉네임 사용
  • 자유로운 연차 사용
  • 수평적인 근무 환경 제공

📍 근무지:

  • 서울 강남구 영동대로85길 34, 13층 (삼성역 5분 거리 스파크플러스 공유오피스)

🗓️ 지원 방법 및 절차:

  • 지원 기간: 채용 시 마감
  • 지원 방법: 온라인 지원
  • 채용 절차: 서류전형 → 코딩테스트 (Engineer 직군) → Screening Interview → Job Fit Interview → Culture Fit Interview → 처우협의 → 최종합격

🙋‍♀️ 지원자가 궁금해할 만한 Q&A:

  • Q1: 코딩 테스트는 어떤 방식으로 진행되나요?
    • A: 공고에 구체적인 방식은 명시되어 있지 않지만, 일반적으로는 온라인 코딩 테스트 플랫폼을 통해 문제 해결 능력을 평가할 것으로 예상됩니다.
  • Q2: AI 관련 경력이 부족해도 지원 가능한가요?
    • A: AI 기술에 대한 이해와 열정이 있다면 지원 가능합니다. 다만, LLM Model, RAG 등 최신 AI 기술에 대한 깊은 이해는 필수 요건입니다.
  • Q3: 실제 업무에서 어떤 기술 스택을 주로 사용하게 되나요?
    • A: 공고 상에는 구체적인 기술 스택이 명시되어 있지는 않지만, LLM API, LangChain, LlamaIndex, Spring AI, Docker, Kubernetes 등을 활용할 것으로 예상됩니다.

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