서울시 서초구 강남대로 465 교보타워교보타워 11층
❝ 당근은 동네 이웃 간의 연결을 도와 따뜻하고 활발한 교류가 있는 지역 사회를 꿈꾸고 있어요. ❞
중고 직거래를 시작으로 구인·구직, 클래스·모임, 동네 생활 정보, 동네 Q&A 등을 포함하는 지역 기반 서비스가 되기 위해 노력하고 있답니다. 당신의 근처에서 다양한 거래 정보가 오가는 따뜻한 서비스를 만들고 싶어요.
앱 다운로드 3,600만, 월간 유니크 사용자 수(MAU) 2,000만 명의 사용자가 하루 평균 사용시간 20분 사용하는 [당근] 서비스를 만들고 있어요! 알토스 벤처스, 굿워터 캐피탈, 소프트뱅크 벤처스, 카카오 벤처스, 캡스톤 파트너스, 스트롱 벤처스, DST Global, Aspex, 로부터 지금까지 총 2270억 원의 투자를 받았어요
중고 직거래를 시작으로 구인·구직, 클래스·모임, 동네 생활 정보, 동네 Q&A 등을 포함하는 지역 기반 서비스가 되기 위해 노력하고 있답니다. 당신의 근처에서 다양한 거래 정보가 오가는 따뜻한 서비스를 만들고 싶어요.
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지원분야
모집부문
피드실 Software Engineer, Backend
피드실 Software Engineer, Backend
업무내용
[Feed Infra 팀을 소개해요]
- Feed Infra 팀은 피드에 노출할 수 있는 모든 콘텐츠를 수집하고 이를 사용자의 취향에 맞게 선별하며 좋은 UI/UX를 제공하기 위해 노력하고 있어요. 이 과정에서 다양한 콘텐츠를 서빙하고 렌더링하고 있으며, 사용자들이 어떤 것을 더 좋아할지 찾기 위해 가설을 세우고 실험을 통해 증명할 수 있는 시스템을 만들기 위해 노력하고 있어요.
- Feed Infra 팀의 인턴으로서, 홈 피드를 구성하는 다양한 서버 컴포넌트에 기여하며, 당근의 콘텐츠 수집 및 홈 피드 개발 과정에 참여할 수 있어요. 이를 통해 확장 가능하고 유연한 피드 시스템을 구축하며 문제 해결 능력을 키우고, UI/UX 개선을 통해 사용자 경험을 향상시키는 기회를 가질 수 있어요.
- Feed Infra 팀의 역할을 더 자세히 알고 싶다면 아래 저희 팀의 미디움 글을 참고해주세요!
[ML 데이터 플랫폼팀을 소개해요]
- 높은 트래픽에도 안정적으로 서비스가 운영될 수 있도록 서비스들의 성능과 비용을 최적화해요
- 데이터를 단순히 수집하는 것뿐만 아니라 데이터 스트림 파이프라인과 LLM을 이용해 임베딩 벡터 추론 결과나 프롬프트 결과 또한 저장해 추천 시스템에 사용할 수 있는 환경을 구축하고, 추천 성능을 확장할 수 있는 피처도 발굴해요
- 전사 누구든 새로운 피처를 사용하고, 기여하거나 새롭게 추천을 도입하기 위해 데이터 플랫폼의 사용성을 높이며 데이터 품질의 가시성 또한 확보해요
- ML데이터 플랫폼 팀의 인턴으로서, ML 기반 추천 컴포넌트에 기여하고 데이터 서빙과 데이터 처리 과정과 ML 데이터플랫폼팀에 대해서 궁금하시면 아래 공개 영상과 블로그를 살펴봐주세요.
[Feed Infra 팀을 소개해요]
- Feed Infra 팀은 피드에 노출할 수 있는 모든 콘텐츠를 수집하고 이를 사용자의 취향에 맞게 선별하며 좋은 UI/UX를 제공하기 위해 노력하고 있어요. 이 과정에서 다양한 콘텐츠를 서빙하고 렌더링하고 있으며, 사용자들이 어떤 것을 더 좋아할지 찾기 위해 가설을 세우고 실험을 통해 증명할 수 있는 시스템을 만들기 위해 노력하고 있어요.
- Feed Infra 팀의 인턴으로서, 홈 피드를 구성하는 다양한 서버 컴포넌트에 기여하며, 당근의 콘텐츠 수집 및 홈 피드 개발 과정에 참여할 수 있어요. 이를 통해 확장 가능하고 유연한 피드 시스템을 구축하며 문제 해결 능력을 키우고, UI/UX 개선을 통해 사용자 경험을 향상시키는 기회를 가질 수 있어요.
- Feed Infra 팀의 역할을 더 자세히 알고 싶다면 아래 저희 팀의 미디움 글을 참고해주세요!
[ML 데이터 플랫폼팀을 소개해요]
- 높은 트래픽에도 안정적으로 서비스가 운영될 수 있도록 서비스들의 성능과 비용을 최적화해요
- 데이터를 단순히 수집하는 것뿐만 아니라 데이터 스트림 파이프라인과 LLM을 이용해 임베딩 벡터 추론 결과나 프롬프트 결과 또한 저장해 추천 시스템에 사용할 수 있는 환경을 구축하고, 추천 성능을 확장할 수 있는 피처도 발굴해요
- 전사 누구든 새로운 피처를 사용하고, 기여하거나 새롭게 추천을 도입하기 위해 데이터 플랫폼의 사용성을 높이며 데이터 품질의 가시성 또한 확보해요
- ML데이터 플랫폼 팀의 인턴으로서, ML 기반 추천 컴포넌트에 기여하고 데이터 서빙과 데이터 처리 과정과 ML 데이터플랫폼팀에 대해서 궁금하시면 아래 공개 영상과 블로그를 살펴봐주세요.
고용형태
인턴
인턴
지원 자격
학력
학력무관
학력무관
직무관련
- 하나 이상의 프로그래밍 언어와 웹 애플리케이션 프레임워크에 능숙하신 분
(Go 언어에 대한 전문성이나 숙련도는 필수 요건이 아니에요)
- 자기주도적이고 커뮤니케이션이 원활하며, 빠른 실행력이 있는 분
- 단순히 기능 구현에 그치지 않고, 시스템의 확장성과 안정성을 고민하고 싶은 분
- 문제를 정의하고 해결책을 찾아가는 과정을 즐거워하며 기술적인 성장을 갈구하는 마음을 가진 분
- 피드백을 열린 마음으로 수용할 수 있고, 기술이 제품에 기여하는 방법을 익힐 마음가짐이 되어 있는 분
- 하나 이상의 프로그래밍 언어와 웹 애플리케이션 프레임워크에 능숙하신 분
(Go 언어에 대한 전문성이나 숙련도는 필수 요건이 아니에요)
- 자기주도적이고 커뮤니케이션이 원활하며, 빠른 실행력이 있는 분
- 단순히 기능 구현에 그치지 않고, 시스템의 확장성과 안정성을 고민하고 싶은 분
- 문제를 정의하고 해결책을 찾아가는 과정을 즐거워하며 기술적인 성장을 갈구하는 마음을 가진 분
- 피드백을 열린 마음으로 수용할 수 있고, 기술이 제품에 기여하는 방법을 익힐 마음가짐이 되어 있는 분
우대사항
- 기술적인 완성도뿐 아니라 유저에게 더 나은 경험을 주는 방법에 관심이 많으신 분
- 대규모 트래픽 처리나 성능 최적화에 흥미가 있으신 분
- 기술적인 완성도뿐 아니라 유저에게 더 나은 경험을 주는 방법에 관심이 많으신 분
- 대규모 트래픽 처리나 성능 최적화에 흥미가 있으신 분
지원서접수
* 마감일은 기업의 사정으로 인해 조기 마감 또는 변경될 수 있습니다
