데이블(Dable)

Jr. ML Research Engineer (전문연구요원 현역 가능)

신입~3년서울 강남구상시 채용

경력: 신입~3년
고용 형태: 정규직
마감: 상시 채용
지역: 서울 강남구서울 강남구 테헤란로108길 42, 5층 데이블
직군·직무: 개발AI·머신러닝 엔지니어
출처: 원티드

이 공고에서 요구하는 AI 역량

AI 활용 필수

AI 관련 항목

주요 업무1곳
자격 요건3곳
우대 사항1곳

공고에서 찾은 문장

주요 업무
Feature 연구 및 엔지니어링 (LLM 등을 이용한 text feature 가공 포함)
자격 요건
컴퓨터공학, 수학, 통계학, 산업공학 등 머신러닝 유관 분야 학사 이상의 학위를 가진 분
자격 요건
기초 통계, 머신러닝, 딥러닝 이론에 대한 이해가 있는 분
자격 요건
Python과 PyTorch 또는 TensorFlow를 활용한 모델 구현 경험이 있는 분
우대 사항
머신러닝 유관 분야의 석사·박사 학위를 가진 분

요구 경력

신입~3년

기술 스택

Hadoop
PyTorch
Spark
Java
Python
Scala
SQL
AWS
Kubernetes
FastAPI

회사 소개

회사의 핵심인 광고·추천 엔진의 머신러닝 모델을 연구하고, 실험으로 검증하고, 서빙합니다. 연구한 모델이 실제 서비스에 적용되고, 그 성과를 매출로 직접 확인할 수 있는 팀입니다. 최근에는 RecSys 2026 워크숍에서 연구 결과를 논문으로 발표했습니다. [우리가 푸는 문제] AI Research팀이 다루는 문제는 CTR prediction(사용자가 광고를 클릭할 확률)과 CVR prediction(사용자가 최종적으로 물건을 구매할 확률)입니다. 예측 정확도가 광고 수익에 직접 연결되기 때문에, 0.001의 개선이 성과 차이로 이어집니다. [쉽지 않은 이유] 오래된 문제지만 다 풀린 문제는 아닙니다. 구매는 클릭보다 훨씬 드물고, 클릭하고 며칠이 지나서야 일어나기도 합니다. 우리가 보여준 광고에 대해서만 정답을 알 수 있어서 학습 데이터부터 한쪽으로 치우쳐 있습니다. 처음 보는 광고도 매일 새로 들어옵니다. 예측한 확률이 입찰가 계산에 그대로 들어가기 때문에 순서만 잘 맞혀서는 부족하고, 확률 값 자체가 실제와 맞아야 합니다. [연구하는 방식] 그래서 논문의 방법을 그대로 가져와서는 잘 풀리지 않습니다. 우리 데이터에서 문제를 다시 정의하고, 가설을 세우고, 필요하면 방법을 직접 설계합니다. 새로운 방법을 제안할 때는 왜 그 방법이어야 하는지를 이론과 실험으로 설명할 수 있어야 합니다. [우리 팀이 일하는 법] • 오프라인 지표가 좋아졌다고 끝내지 않습니다. 성과가 바뀌었을 때 그것이 모델 때문인지, 광고주나 매체, 경쟁 상황 같은 외부 환경이 바뀌어서인지 나눠서 측정합니다. 그래야 더 강건한 모델을 만들 수 있습니다. 오프라인 실험과 온라인 A/B 테스트를 직접 설계하고, 결과를 인과적으로 해석합니다. • 1시간에 수억 건의 추론이 이루어지는 실제 트래픽에서 검증합니다. 공개 데이터셋에서 좋아 보이던 아이디어도 실제 규모에서 통하는지 직접 확인하며, 이 과정에서 대규모 데이터를 다루는 역량도 함께 키울 수 있습니다. • 반복적인 데이터 분석은 LLM 기반 Agent로 자동화하고, 연구자는 새로운 문제를 정의하고 푸는 데 집중하는 구조로 일하는 방식을 바꿔 나갈 계획입니다. 그 변화의 과정을 직접 경험할 수 있습니다. [기술스택] • ML · Language: Python, PyTorch, TensorFlow • Data · Infra: AWS, Spark, Ray, Kubernetes • Serving: FastAPI 데이블 기술블로그: https://dabletech.oopy.io/

주요 업무

• CTR, CVR 예측 모델 연구 (counterfactual learning, online learning 등 포함) • 광고 데이터 고유의 문제에 대한 연구 (delayed feedback, selection bias, cold start, calibration 등) • 실시간 입찰(RTB) 환경에서 생기는 문제에 대한 연구 (입찰 최적화, 예산 최적화, 사용자 세그먼트 등) • 관련 논문 조사와 재현, 우리 문제에 맞는 새로운 모델 구조와 학습 방법 설계 • 오프라인 평가와 온라인 A/B 테스트 설계, 결과의 인과적 분석 • Feature 연구 및 엔지니어링 (LLM 등을 이용한 text feature 가공 포함) • 연구 결과의 서비스 적용

자격 요건

• 경력 3년 이하(신입 포함)인 분 • 컴퓨터공학, 수학, 통계학, 산업공학 등 머신러닝 유관 분야 학사 이상의 학위를 가진 분 • 기초 통계, 머신러닝, 딥러닝 이론에 대한 이해가 있는 분 • Python과 PyTorch 또는 TensorFlow를 활용한 모델 구현 경험이 있는 분 • 관련 논문을 읽고 핵심 방법을 직접 구현·재현할 수 있는 분 ※ 본 포지션은 2026 전문연구요원 현역 편입이 가능합니다.

우대 사항

• 머신러닝 유관 분야의 석사·박사 학위를 가진 분 • 관련 분야에 논문을 발표한 경험이 있는 분 • WSDM, KDD, RecSys, ICDM 등 추천 시스템 분야 Top-tier 학회 또는 저널 발표 실적을 가진 분 • 실제 환경에서 모델 성능 개선을 통해 경영 지표를 개선해 본 경험이 있는 분 • AWS, Spark, Ray, FastAPI, Kubernetes 등 엔지니어링 관련 기술 스택 경험이 있는 분

혜택 및 복지

[근무 환경] • 정규직 (수습기간 3개월), 데이블 본사 근무 • 하이브리드 근무: 매주 목요일 주 1회 고정 재택근무 • 연 최대 기본 10일 선택적 재택근무 추가 부여 (입사일 비례 부여, 이후 1년마다 1일 추가 부여, 연 최대 15일) • 시차출퇴근제 운영 (Core Time 11:00~16:00) • AI 구독 비용 지원 [휴가·보상] • Be The Expert 자기계발 지원금 (반기 60만원, 연 120만원 지급) • 대외 논문 게재 인센티브 지원 (국제 학회 게재 시 최대 250만원) • 최초 2년 근무 시, Refresh 유급 휴가 5일 부여 + 이후 2년마다 Refresh 휴가 부여 • 리프레시 휴가 지원금 200만원 지급 (신청 시) • Peer To Peer Bonus 제도 운영 (분기 최대 20만원 가능) • 명절 상품권 및 대기업 수준의 경조사비 지원 [건강·생활] • 식대 지급 (근무일당 1만원) • 매년 1회 30만원 상당 프리미엄 건강검진 지원 • 매년 10월 독감 주사 비용 지원 • 오피스 출근일 조식(김밥) 제공 • 10만원 상당 출산 축하 선물 제공 [함께하는 문화] • 반기에 한 번 Play Day (전 직원 참여 활동 행사) • 매월 1회 Happy Snack Time 운영 (당월 생일 축하 파티 및 간식 타임) • 내 마음대로 간식 마스터 운영 (주 25만원 한도 사내 간식바에 원하는 간식 추가 가능) • 격월 1회 Random Lunch Chat 운영 (인당 2만원 지원, 점심시간 1시간 30분) • 사내 동아리 운영 및 활동비 지원

채용 절차

서류전형 → 사전 인터뷰(온라인) → 기술 면접 → 컬처핏 면접 → 처우 협의 → 입사 • 서류전형: 이력서 검토 (발표한 논문 또는 학위논문이 있다면 원문을 함께 제출해 주세요) • 사전 인터뷰(온라인): 코딩 테스트 및 이력서 기반 경험 체크 · 1시간 • 기술 면접: 실무진 면접 · 2시간 • 컬처핏 면접: 경영진 면접 · 1시간 • 처우 협의: 연봉 및 입사일 협의 * 프로세스는 일정과 상황에 따라 사전 안내 후 일부 변경될 수 있으며, 각 전형의 결과는 개별 안내드립니다.

회사 정보

데이블(Dable)홈페이지

연봉 수준연봉상위6~10%
회사 규모51~300명
업력설립10년이상
퇴사율퇴사율5%이하

복지

교육
출퇴근
기업문화
보상
간식
건강검진
자기계발
재택근무
리프레시휴가

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