FingerTrip · 파운딩 팀
AI Recommender Systems Engineer
FingerTrip을 개인화하는 지능을 만듭니다. 장기적인 취향과 위치, 시간, 날씨, 예산, 기분, 동행이라는 실시간 맥락을 결합해 다음 목적지를 돕는 생성형 추천 시스템을 개발합니다.
주요 업무
- 검색, 랭킹, 임베딩, 생성을 결합한 하이브리드 추천 시스템을 개발합니다.
- 방문, 저장, 건너뛰기, 비선호, 명시적 피드백, 맥락에서 학습하고 실제 장소와 제약에 결과를 근거화합니다.
- GCP 또는 AWS의 추론·데이터 파이프라인과 함께 평가, 실험, 피드백, 다양성, 안전 루프를 구축합니다.
- 모델 품질을 제품 품질로 연결하고, 추천 이유를 어떻게 설명할지와 언제 아무것도 내놓지 않을지를 디자인·엔지니어링과 함께 정합니다.
자격 요건
- Python과 응용 ML, 추천·랭킹·검색·임베딩·개인화 경험.
- LLM 또는 생성 시스템을 제품화하고 오프라인 지표와 온라인 실험으로 평가한 경험.
- 콜드 스타트, 편향, 다양성, 다목적 최적화, 지연시간, 신뢰성, 비용에 대한 이해.
- 더 큰 모델보다 단순한 모델, 더 좋은 피처, 깨끗한 데이터가 이기는 순간을 알아보는 판단력.
우대 사항
- GCP/AWS ML 워크로드, PyTorch, JAX, TensorFlow, 벡터 검색, 피처 파이프라인 또는 모델 서빙 경험.
- 지리공간·로컬 검색, 여행, 맥락 추천, 인간 피드백, 강화학습 또는 에이전트 시스템 경험.
- 추천이나 랭킹 분야의 논문, 오픈소스 기여 또는 대회 성적.
왜 FingerTrip인가
검색은 결과를, 지도는 장소를, 소셜은 영감을, 여행 앱은 재고를 돌려줍니다. 그런데 그 모든 것을 하나의 결정으로 바꾸는 일은 여전히 사람의 몫으로 남아 있습니다. 저희는 AI가 이 인터페이스를 근본적으로 바꾼다고 믿습니다. FingerTrip은 사람이 정말 원하는 것을 이해하고 실제로 가서 경험하도록 돕습니다. 이곳의 모든 파운딩 포지션이 그 모습을 함께 만듭니다.