ML 엔지니어 (Ads) (경력·정규직)

• 방대한 상품 카탈로그에서 사용자에게 적합한 광고 후보를 찾아요. 다양한 Retrieval Source를 만들고 개선하며, 기존 추천이 놓치던 상품과 사용자의 연결을 넓혀요.
• Retrieval과 Light Ranker의 후보 품질을 높여요. 제한된 응답 시간 안에서 좋은 후보를 확보하고, 최종 랭커가 더 좋은 선택을 할 수 있도록 후보 생성과 선별 구조를 개선해요.
• 신규 상품과 행동 데이터가 부족한 상품의 Cold-start 문제를 풀어요. 상품의 가능성을 발견하고 적절한 노출 기회를 제공하면서, 사용자 경험과 광고 성과를 함께 높여요.
• 후보 품질의 개선을 실제 성과로 연결해요. 어떤 상품이 후보에서 누락되고 어떤 후보가 성과에 기여하는지 분석하고, 실험을 통해 추천과 광고 성과를 개선해요.