[혹시 이런 생각 해보신적 없으신가요?]
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돈을 벌 수 있는 ML 제품을 만들어 보고 싶다 ![](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP///wAAACH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==)
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PM 눈치 보지 않고 본인 의견을 추진해서 프로덕트에 반영하고 싶다
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남들 다 쓰는 뻔한 모델 말고 우리 기술을 새로 만들어보고 싶다
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수직적인 기업문화에 지쳐서 정말 수평적인 조직에서 일해보고 싶다 ![](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP///wAAACH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==)
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똑똑하고 열정 넘치는 동료들하고 일하고 싶다
[그럼 Blux는 어때요?]
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Blux는 머신러닝을 바탕으로 비즈니스 임팩트를 극대화할 수 있는 SaaS형 ML 프로덕트인 Recommendation (개인화 추천), Message (개인화 푸쉬 알림) 를 운영하고 있어요. 현재 다이소, 브랜디, 널디 등 30여개 이상의 고객사들에게 월 구독 기반의 유료 제품을 제공하고 있습니다.
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Blux의 ML Research Engineer들은 보다 넓은 scope로 일합니다. 기획에 적극적으로 참여하고, 제품에 대한 자신의 의견을 어필해서 기술이 잘 활용될 수 있는 형태로 실제로 프로덕션에 반영하기도 하죠.
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Blux가 푸는 문제는 흔하지 않고, 쉽지 않습니다. 따라서 기존에 없던 독창적인 방법으로 문제를 해결하는 것이 중요한 경우가 많습니다. 이에 범용 모델보다는 자체 개발한 모델로 ML 프로덕트를 만드는 경우가 대부분입니다.
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Blux의 수평적 분위기와 열정적인 동료들은 저희가 자랑하는 최고의 복지입니다
[Blux의 ML Research Engineer는 어떤 문제를 푸나요?]
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사용자의 행동데이터로부터 이탈위험, 할인 반응도, 상품 선호도 등을 정교하게 측정할 수 있는 모델을 고민해요.
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사용자의 구매주기 혹은 방문주기를 고려하여 적절한 메세지와 타이밍을 추론할 수 있는 모델을 고민해요.
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설명 가능한 추천 시스템을 만들기 위해 LLM 혹은 인과추론을 어떻게 적용할 수 있을지 고민해요.
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정보가 부족한 상품 혹은 사용자를 표현하기 위해 다양한 정보(비전, 자연어)를 어떻게 반영할 수 있을지 고민해요.
[지원 절차]
1.
career@zaikorea.org 로 이력서 및 자기소개서 전달
2.
서류 합격에 따른 과제 전형 진행
3.
과제 전형 합격에 따른 컬처핏/실무 면접 진행
[Blux ML Research Engineer에 대해 더 알고 싶다면?]