머신러닝 엔지니어 / AI Researcher
직군Tech
경력사항경력 5년 이상
고용형태정규직
근무지파크원 타워1 38~39층


온라인 온택트 에듀테크 플랫폼 '밀당PT' 입니다.

많은 학생에게 공부는 억지로 해야 하는 것, 하기 싫은 것입니다.

강사와 강의가 아무리 훌륭해도 공부 습관이 생기지 않는 건 바로 그 때문입니다. 학생들은 여전히 누군가 공부 의지를 잡아주길 바라며 학원과 과외에 의존하고 있습니다. 학원이 멀리 떨어져 있고, 과외비가 비싼 데도 말이죠.

밀당PT는 보기만 하는 인터넷 강의가 아닙니다. AI 기술이 공부할 커리큘럼을 구성하고, 온택트 선생님은 학생이 완전히 알 수 있을 때까지 1:1로 가르칩니다. 우리는 이 전략으로 온라인 교육 분야 최초로 일 평균 90%의 완강률을 달성했고 누적 30만 명이 넘는 학생들을 만났습니다. 우리는 3년 동안의 성장세와 기술력을 인정받아 여러 투자사로부터 600억원 이상의 누적 투자를 유치하고, 2023년에 예비 유니콘에 선정되었습니다. B2C 뿐만 아니라 B2B, B2G 등 다양한 사업분야로 성장하고 있습니다.

 

[밀당 데이터 팀]

데이터팀은 회사 전반에 걸쳐 흩어져 있는 다양한 학습 데이터와 사용자(학생과 선생님)의 로그 데이터를 이용해서 다양한 인사이트를 도출합니다. 개발 단위의 KPI를 설정하거나, 로그 데이터를 이용해서 사용자 데이터를 분석합니다. 다양한 학습 데이터를 이용해서 선생님과 학생에게 도움이 될 수 있는 데이터를 제공하고, 학생의 실력을 파악할 수 있는 다양한 AI/ML 모델을 적용하려고 합니다.


주로 무슨 일을 하나요?

  • 학생의 학습 데이터를 분석하여 개인의 학습 경향, 약점, 강점 등을 파악합니다. Deep Knowledge Tracing(DKT), Graph Knowledge Tracing(GKT) 등의 알고리즘을 활용하여 학생이 어떤 지식을 보유하고 있는지, 어떤 부분에서 어려움을 겪고 있는지 추적합니다.
  • 학생의 실력 및 학습 성향에 맞춰 개인화된 문제를 추천합니다. 추천 시스템 알고리즘을 활용하여 학생 개개인에게 적합한 문제를 제공함으로써 학생의 학습 효율과 만족도를 높입니다. 이를 위해 학생의 성취 수준, 학습 스타일, 선호도 등 다양한 요인을 고려한 복잡한 추천 로직을 개발합니다.
  • 학생의 학습 데이터를 토대로 문제를 정의하고 다양한 AI/ML 모델을 개발하고 관리합니다.
  • 서비스의 성공을 위해 무엇을 해야 하는지 문제를 잘 정의하고, 상황에 맞게 기존 기술을 발전시키거나 새로운 기술을 적용하여 해결책을 제시합니다.


우리가 활용하는 스택은요!

  • Python, SQL, FastAPI, BigQuery, AWS, Scikit-Learn, Tensorflow, PyTorch


어떤 사람이 어울릴까요?

  • 5년 이상의 경력, 혹은 이에 준하는 경험이 있으신 분
  • Python 프로그래밍 언어에 익숙하신 분
  • 머신러닝/딥러닝 알고리즘에 대한 깊은 이해가 있으신 분
  • 추천 문제를 정의하고 추천 시스템을 구축해보신 분
  • 사용자의 학습 상태를 추적하는 Deep Knowledge Tracing에 관심이 있으신 분
  • 문제를 잘 정의하고, 다양한 문제를 해결한 경험이 있으신 분
  • AWS, GCP 등 클라우드 환경 개발 경험이 있으신 분
  • ML 관련 분야 석사 학위 이상 또는 그에 준하는 경력을 가지신 분


이런 역량까지 갖춘 분이면 더 좋아요!

  • 에듀테크 스타트업 경험이 있는 분
  • GNN을 이용한 추천시스템을 구축해보신 분
  • LLaMA, Falcon 등 오픈 소스 LLM을 목적에 맞게 Fine-tuning 해 활용해보신 분
  • PM, 디자이너 등 다양한 직군과의 협업, 소통 등 소프트 스킬에 관심이 많으신 분
  • 새로운 기술을 배우고 기존 방식을 개선하는데 즐거움을 느끼는 분


이렇게 일하시게 될 거예요!

  • 3개월 근무 후 평가에 따라 정규직 전환 여부를 결정합니다.
  • 주 5일, 오전 8~11시에 자율 출퇴근합니다.
  • 서울특별시 영등포구 여의도동 22 파크원 타워1 38~39층에서 근무합니다.


합류 여정은요!

  • 서류전형 → 사전 과제 → 1,2차 인터뷰 → 처우협의 → 입사
  • 일부 프로세스가 생략되거나 추가될 수 있습니다.


지원 방법은요!

  • 아래의 지원하기 버튼을 클릭해 이력서와 포트폴리오를 제출합니다.
  • 이력서 (필수) 자유형식이며 PDF 파일로 첨부해 주세요.
  • 포트폴리오 (필수) 본인이 직접 구현한 내용이 담긴 Github, 링크 또는 PDF를 첨부해 주세요.

 



아이헤이트플라잉버그스(주)

서울특별시 영등포구 여의도동 22 파크원 타워1 39층, 밀당

recruit@ihateflyingbugs.com

 

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머신러닝 엔지니어 / AI Researcher


온라인 온택트 에듀테크 플랫폼 '밀당PT' 입니다.

많은 학생에게 공부는 억지로 해야 하는 것, 하기 싫은 것입니다.

강사와 강의가 아무리 훌륭해도 공부 습관이 생기지 않는 건 바로 그 때문입니다. 학생들은 여전히 누군가 공부 의지를 잡아주길 바라며 학원과 과외에 의존하고 있습니다. 학원이 멀리 떨어져 있고, 과외비가 비싼 데도 말이죠.

밀당PT는 보기만 하는 인터넷 강의가 아닙니다. AI 기술이 공부할 커리큘럼을 구성하고, 온택트 선생님은 학생이 완전히 알 수 있을 때까지 1:1로 가르칩니다. 우리는 이 전략으로 온라인 교육 분야 최초로 일 평균 90%의 완강률을 달성했고 누적 30만 명이 넘는 학생들을 만났습니다. 우리는 3년 동안의 성장세와 기술력을 인정받아 여러 투자사로부터 600억원 이상의 누적 투자를 유치하고, 2023년에 예비 유니콘에 선정되었습니다. B2C 뿐만 아니라 B2B, B2G 등 다양한 사업분야로 성장하고 있습니다.

 

[밀당 데이터 팀]

데이터팀은 회사 전반에 걸쳐 흩어져 있는 다양한 학습 데이터와 사용자(학생과 선생님)의 로그 데이터를 이용해서 다양한 인사이트를 도출합니다. 개발 단위의 KPI를 설정하거나, 로그 데이터를 이용해서 사용자 데이터를 분석합니다. 다양한 학습 데이터를 이용해서 선생님과 학생에게 도움이 될 수 있는 데이터를 제공하고, 학생의 실력을 파악할 수 있는 다양한 AI/ML 모델을 적용하려고 합니다.


주로 무슨 일을 하나요?

  • 학생의 학습 데이터를 분석하여 개인의 학습 경향, 약점, 강점 등을 파악합니다. Deep Knowledge Tracing(DKT), Graph Knowledge Tracing(GKT) 등의 알고리즘을 활용하여 학생이 어떤 지식을 보유하고 있는지, 어떤 부분에서 어려움을 겪고 있는지 추적합니다.
  • 학생의 실력 및 학습 성향에 맞춰 개인화된 문제를 추천합니다. 추천 시스템 알고리즘을 활용하여 학생 개개인에게 적합한 문제를 제공함으로써 학생의 학습 효율과 만족도를 높입니다. 이를 위해 학생의 성취 수준, 학습 스타일, 선호도 등 다양한 요인을 고려한 복잡한 추천 로직을 개발합니다.
  • 학생의 학습 데이터를 토대로 문제를 정의하고 다양한 AI/ML 모델을 개발하고 관리합니다.
  • 서비스의 성공을 위해 무엇을 해야 하는지 문제를 잘 정의하고, 상황에 맞게 기존 기술을 발전시키거나 새로운 기술을 적용하여 해결책을 제시합니다.


우리가 활용하는 스택은요!

  • Python, SQL, FastAPI, BigQuery, AWS, Scikit-Learn, Tensorflow, PyTorch


어떤 사람이 어울릴까요?

  • 5년 이상의 경력, 혹은 이에 준하는 경험이 있으신 분
  • Python 프로그래밍 언어에 익숙하신 분
  • 머신러닝/딥러닝 알고리즘에 대한 깊은 이해가 있으신 분
  • 추천 문제를 정의하고 추천 시스템을 구축해보신 분
  • 사용자의 학습 상태를 추적하는 Deep Knowledge Tracing에 관심이 있으신 분
  • 문제를 잘 정의하고, 다양한 문제를 해결한 경험이 있으신 분
  • AWS, GCP 등 클라우드 환경 개발 경험이 있으신 분
  • ML 관련 분야 석사 학위 이상 또는 그에 준하는 경력을 가지신 분


이런 역량까지 갖춘 분이면 더 좋아요!

  • 에듀테크 스타트업 경험이 있는 분
  • GNN을 이용한 추천시스템을 구축해보신 분
  • LLaMA, Falcon 등 오픈 소스 LLM을 목적에 맞게 Fine-tuning 해 활용해보신 분
  • PM, 디자이너 등 다양한 직군과의 협업, 소통 등 소프트 스킬에 관심이 많으신 분
  • 새로운 기술을 배우고 기존 방식을 개선하는데 즐거움을 느끼는 분


이렇게 일하시게 될 거예요!

  • 3개월 근무 후 평가에 따라 정규직 전환 여부를 결정합니다.
  • 주 5일, 오전 8~11시에 자율 출퇴근합니다.
  • 서울특별시 영등포구 여의도동 22 파크원 타워1 38~39층에서 근무합니다.


합류 여정은요!

  • 서류전형 → 사전 과제 → 1,2차 인터뷰 → 처우협의 → 입사
  • 일부 프로세스가 생략되거나 추가될 수 있습니다.


지원 방법은요!

  • 아래의 지원하기 버튼을 클릭해 이력서와 포트폴리오를 제출합니다.
  • 이력서 (필수) 자유형식이며 PDF 파일로 첨부해 주세요.
  • 포트폴리오 (필수) 본인이 직접 구현한 내용이 담긴 Github, 링크 또는 PDF를 첨부해 주세요.

 



아이헤이트플라잉버그스(주)

서울특별시 영등포구 여의도동 22 파크원 타워1 39층, 밀당

recruit@ihateflyingbugs.com

 

직군Tech
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고용형태정규직
근무지파크원 타워1 38~39층
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