Tinder · Seoul
Data & AIMatch GroupHybridFull-timeposted 4w ago
Match Group AI는 온라인 데이팅의 핵심 문제를 AI로 해결하는 중앙 기술 조직입니다. 프로필, 매칭, Trust & Safety 등 사용자 경험의 핵심 영역에 집중해 과제를 발굴합니다. 이를 최신 AI 기술과 데이터 기반의 접근을 통해 해결하여 사용자 경험을 혁신합니다. 나아가 Tinder, Hinge 등 Match Group 내 글로벌 데이팅 브랜드와의 협업을 바탕으로 그룹 공통 기술 기반을 확장합니다.
조금 더 자세한 이야기는 다음 글을 참고하시면 좋습니다.
Match Group AI의 ML Engineer는 최신 AI/ML 기술을 연구하고 적용하는 과학자이자, 실제 서비스 환경에 맞게 모델과 시스템을 설계하고 운영하는 엔지니어입니다. 조직에서는 다음과 같은 업무들을 담당하고 있으며, 이들 중 적어도 한 가지 업무를 능숙하게 수행하실 수 있는 분을 찾고 있습니다.
위 업무들을 수행하기 위해 ML Engineer에게는 탄탄한 AI/ML 기초 지식뿐만 아니라 최신 기술을 빠르게 학습 및 도입할 수 있는 적응력을 기대합니다. 이러한 역량을 기반으로 주로 다음과 같은 기술적인 주제들을 접하게 됩니다.
ML Team은 Match Group의 다양한 서비스에 AI/ML 기술을 적용하는 ML Engineer로 구성된 팀입니다. 팀의 업무는 실제 제품이 만들어지고 운영되는 과정에서 발생하는 문제를 발굴하고 정의하는 것에서 시작됩니다. 문제 해결에 가장 적합한 SotA(State-of-the-Art) 모델을 만들고, 완성된 모델을 모바일과 서버 환경에 안정적이고 효율적으로 배포합니다. 이후에도 지속적인 모니터링과 개선을 통해 서비스의 AI Flywheel을 구축해 나갑니다. 이 과정에서 백엔드/프론트엔드/DevOps 엔지니어, 데이터 분석가, PM 등 다양한 전문 조직과 긴밀히 협업하며 실제 사용자에게 임팩트를 주는 AI 경험을 만들어갑니다. 일하는 모습에 대한 조금 더 자세한 이야기는 다음의 내용을 참고하시면 좋습니다.
업무 성과 중 일부는 논문 또는 오픈소스 코드로 외부에 공개하기도 합니다. 제품에 사용하기 위한 목적으로 ML 모델을 만들다 보면, 기존 연구로는 부족한 경우가 많습니다. 부족한 부분을 채우기 위해 진행된 연구의 결과물을 프로젝트 참여자들이 모두 함께 협업하여 연구의 의미 있는 부분을 정돈하고, 가능하다면 코드와 함께 공개합니다. 그 결과, 지금까지 아래 성과를 포함해 약 20여 건의 대외적 연구 성과를 거둘 수 있었습니다.
AI 연구가 잘 진행되기 위해서는 딥러닝 학습을 위한 인프라도 잘 갖추어져야 합니다. ML Engineer들이 충분히 모델을 개발하고 실험할 수 있도록, AWS 기반의 DGX 노드 10대(노드당 H100 GPU 8대, 총 80대 H100)로 구성된 딥러닝 클러스터를 운영하고 있습니다. 또한 데이터 수집·전처리를 포함한 자체 데이터 파이프라인을 클라우드 서비스를 활용해 구축·운영하고 있으며, ML 모델의 제품화를 함께해 주실 다양한 software engineer(백엔드/프론트엔드/DevOps/MLSE)와 협업하고 있습니다.