소개
NAVER 플레이스 추천팀은 LLM과 ML 기술을 활용해 사용자 페르소나 모델링과 추천 시스템 고도화를 연구하는 팀입니다. 이 포지션은 LLM 기반 사용자 페르소나 추출 및 평가와 추천 랭킹 모델 개발, MAB 알고리즘 리서치를 통해 개인화 추천 품질을 향상하는 역할을 담당합니다.
하는 일
- LLM 기반 User Persona 모델링 및 평가 수행
- 프롬프트 엔지니어링 및 Fine-tuning 진행
- Persona Quality Judgement 파이프라인 및 평가 메트릭 설계
- 추천 ML 모델 리서치 및 랭킹 모델 고도화
- MAB 알고리즘 리서치로 탐색과 활용 균형 맞추기
지원 자격
- 컴퓨터 공학, 인공지능, 통계학 등 관련 전공 재학생 또는 졸업예정자 포함
- Python 능숙
- PyTorch 또는 TensorFlow 등 ML 프레임워크 1개 이상 사용 경험
- SQL 활용 데이터 추출 및 지표 분석 능력
- 추천 관련 AI/ML 논문 이해 및 핵심 아이디어 파악 가능
우대 자격
- LangChain, HuggingFace 등 LLM 애플리케이션 구축 경험
- 추천 시스템 관련 프로젝트 경험 (Kaggle, 해커톤 등)
- AI/ML 관련 탑티어 학회(NeurIPS, ICML, ICLR, KDD, RecSys, ACL 등) 논문 게재 경험
사용 기술
- Python, PyTorch, TensorFlow, SQL, HuggingFace