Software Engineer, Machine Learning - ML 인프라 at Daangn · Seoul

당근 팀 합류 여정에 오르신 것을 진심으로 환영해요

당근은 회사의 성장에 맞춰 개인이 함께 성장할 수 있는 환경을 만들기 위해 노력을 하고 있어요.

멋진 동료들과 행복한 고민을 하는 그 순간이 올 수 있도록 당근 채용팀이 도와드릴게요.

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ML인프라팀을 소개해요

"더 단순하게, 더 빠르게, 하지만 안정적으로" 당근은 수많은 프로덕트들이 한데 모여있다보니 마치 하나의 스타트업 생태계처럼 각 프로덕트들마다의 Stage와 고민이 달라요. 당근 ML 인프라팀은 이 모든 걸 연결하는 복잡성을 각 제품팀이나 개발자가 직접 감당하지 않게 하려고 해요. 당근의 모든 팀들이 ML과 LLM 기반 서비스를 만들 때, “이렇게까지 간단해도 되나?”라는 와우 포인트를 설계해요. 기술의 복잡함을 플랫폼이 대신 책임지게 만들고, 구성원들은 사용자 문제와 제품 아이디어에 더 집중할 수 있도록 해요. 이를 위해 자체 개발한 LLM 라우터, 대규모 학습 파이프라인, 그리고 실험부터 배포까지의 흐름을 연결하는 ML 메타데이터 시스템을 만들고 있어요.

이런 일을 해요

• 사내 프롬프트 스튜디오와 에이전트 시스템을 지원하는 LLM 라우터를 개발하고 있어요. 단순한 프록시를 넘어서, 다양한 LLM의 기능과 특성을 자연스럽게 활용할 수 있도록 추상화하고 확장하고 있어요
• ML 메타데이터 관리 및 조회 시스템을 자체 개발하고 있어요. 단순한 관리 도구를 넘어서 AI 에이전트 기반으로 실험과 운영을 분석하고, 자동화하는 방향으로 발전시키고 있어요
• 여러 학습 프레임워크를 위한 머신러닝 모델 배포 시스템을 운영/개발하고 있어요. 사내 배포 시스템(Kontrol)과 긴밀하게 연동해, 누구나 쉽고 안정적으로 모델을 서빙하고 관리할 수 있는 환경을 만들고 있어요
• 그 외에도 당근에서 머신러닝과 AI를 더 잘 활용할 수 있다면, 문제의 크기나 형태에 관계없이 필요한 모든 것을 만들어가고 있어요

이런 분과 함께하고 싶어요

• 당근에서 다루는 문제들은 뚜렷한 정답이나 레퍼런스가 없는 경우가 많아요. 새로운 문제를 정의하고 해결하는 과정을 즐기시는 분과 함께하고 싶어요
• 머신러닝과 AI를 통해 더 나은 당근 서비스에 기여하고 싶은 열정적인 분을 찾고 있어요. 기술 자체보다, 실제 문제를 해결하고 사용자 가치를 만드는 데에 관심이 있는 분이면 좋아요
• 파이썬을 주요 언어로 사용하고 있어요. 파이썬 기반의 개발 환경에 익숙하거나, 사용하는 데에 부담이 없는 분이면 잘 맞아요
• 특정 도메인 경험보다 문제 해결 능력을 더 중요하게 생각해요. 이미 다른 영역에서 복잡한 문제를 잘 풀어오신 분이라면, ML이나 LLM이라는 새로운 분야에서도 빠르게 성장하실 수 있다고 믿어요
• 백엔드 시스템이나 머신러닝 시스템을 개발해본 경험이 있다면, 팀에 더 빠르게 적응하실 수 있어요
• 실무에서 약 3년 이상 문제를 풀어오신 분을 기대하고 있어요 (미드 레벨)
• 실무에서 약 5년 이상 문제를 풀어오신 분을 기대하고 있어요 (시니어 레벨)

이런 분이면 더 좋아요

당근 ML 인프라팀은 단순히 인프라를 운영하는 팀이라기보다, 당근의 AI 개발 방식 자체를 새롭게 설계하는 팀에 가까워요 그래서 이 팀에서는 문제를 발견하면 우선 임시방편으로 덮기보다 구조적으로 풀고 싶어 하고, 반복되는 불편을 보면 개인의 노하우로 남기기보다 공통 시스템으로 만들고 싶어 하며, 복잡한 기술을 다루더라도 결국 다른 팀에게는 더 단순한 경험으로 전달하고 싶어 하는 분과 잘 맞아요

조금 더 구체적으로는 이런 분이면 좋아요.

• 작더라도 실제 서비스 운영 과정에서 생기는 현실적인 문제를 직접 다뤄본 분
• 확장성, 안정성, 성능 같은 주제를 말로만이 아니라 실제 구조 개선으로 연결해본 분
• 여러 팀이 함께 쓸 플랫폼, 공통 도구, 내부 시스템을 고민해본 분
• ML 시스템(서빙, 학습 파이프라인 등)이나 LLM 기반 서비스의 흐름을 이해하고 있거나, 빠르게 배우며 실제 문제에 적용해본 분
• 정답이 없는 환경에서 오히려 더 재미를 느끼고, 팀과 함께 기준을 만들어가는 분

이 팀에서의 일은 종종 눈에 잘 보이지 않을 수 있어요. 하지만 우리가 만든 구조 하나가 다른 팀의 속도를 바꾸고, 더 많은 AI 서비스를 가능하게 만들어요. 겉으로 드러나는 기능보다, 그 기능이 가능해지는 기반을 만드는 일에 보람을 느끼는 분이라면 잘 맞을 거예요

참고해 주세요

• 정규직 채용의 경우 3개월의 수습기간이 있어요
• 장애인고용촉진 및 직업재활법’, ‘국가유공자 등 예우 및 지원에 관한 법률’에 따라 장애인 및 보훈대상자는 채용 전형 시 우대하고 있어요
• 이 포지션은 산업기능요원으로 채용이 가능한 포지션이에요. (현역 전직, 보충역 신규 편입, 보충역 전직) 전문연구요원 편입 및 전직은 불가해요.
  • 10/27(화)~11/13(금) 산업기능요원 집중 채용 캠페인을 진행해요. 캠페인 기간 중 지원하시는 분은 아래 캠페인 공고를 통해 지원해 주세요.
  • 👉 [산업기능요원 집중 채용 캠페인] Software Engineer, Machine Learning

이렇게 합류해요

1. 서류 전형 → 2. 화상 인터뷰 → 3. 직무 인터뷰→ 4. 컬처핏 인터뷰 및 레퍼런스 체크 → 5. 처우협의 → 6. 최종 합격 및 입사

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당근 전형 소개

서류 전형

당근은 자유형식의 지원서를 받고 있어요.

본인의 강점이 잘 드러나는 다양한 정보를 자유롭게 활용해 이력서를 작성해 주세요.

• 문서 형식은 hwp(한글) 파일을 제외하고 word, pdf, 웹 링크 등 자유롭게 선택해주시면 돼요.
• 웹 링크(노션, 구글드라이브 등)로 서류를 제출해주실 때는 접근 권한을 꼭 열어주세요.
• 평가와 상관 없는 사진, 주소 등의 개인정보는 제외해주세요.

화상 면접

지원해주신 직무와 업무 연관성이 높은 당근 팀원과 화상으로 직무와 관련된 기본적인 지식에 대해 이야기를 나누는 단계예요.

과제 전형

직무에 따라 과제 전형이 있어요. 과제는 직무 능력과 연관된 내용으로 출제돼요. 과제 전형을 별도로 운영하는 직무도 있고, 화상 면접 또는 직무 면접에서 과제가 함께 출제되는 경우도 있어요.

직무 면접

지원하신 직무와 업무 연관성이 높은 당근 팀원들과 직무 역량, 경험에 대해 화상 면접보다 심층적인 이야기를 나누는 단계예요. 과제가 출제되었을 경우 과제에 대한 질문을 드려요.

컬쳐핏 면접(정규직 공통)

당근은 면접을 단순히 회사에 사람을 뽑는 자리로 생각하지 않아요. 당근과 지원자가 서로 추구하는 가치관과 생각을 교환하는 시간이라고 생각하고 있어요. 컬쳐핏 단계는 당근이 추구하는 문화와 일하는 방식과 잘 어울릴 수 있는 분인지 확인하는 단계예요. 또한 포지션에 대한 전문성을 다시금 확인하는 이야기를 나눠요.

안내사항

• 본 공고는 모집 완료 시 조기 마감될 수 있어요.
• 전형 절차는 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있다는 점 참고해 주세요.
• 지원서 내용 중 허위사실이 있는 경우 합격이 취소될 수 있어요.
• 보훈대상자 및 장애인 여부는 채용 과정에서 불이익이 없어요.
• 경력 기간에 따라 추가 역량 검증을 위해 최대 3개월 계약직으로 근무할 수 있어요.
• 정규직 채용의 경우 입사 후 3개월의 수습 기간이 있어요. 평가 결과에 따라 수습 기간이 연장되거나 채용이 취소될 수 있어요.

당근 채용에 대해 궁금한 점이 있으면 언제든지 편하게 문의 주세요 :)

문의 채널 : 카카오톡 채널 : http://pf.kakao.com/_rSJFK/chat