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≈ $97k – $253k per year (Estimated)
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In office (Seoul)
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Senior

Confirmed on the employer's own hiring board on Oct 27, 2026. First seen by Alion on Oct 23, 2026. Coupang scores A on the Alion truth index.

Overview
Company
Impact
Profile match
Coupang is a leading South Korean e-commerce company founded in 2010 that operates one of the country's largest online retail platforms. The company is widely recognized for its specialized logistics network, known as "Rocket Delivery," which enables same-day or next-day fulfillment for millions of products. In addition to online shopping, Coupang has expanded its ecosystem into digital streaming with Coupang Play, food delivery through Coupang Eats, and international markets such as Taiwan.

회사 소개

쿠팡은 고객 감동 실현을 위해 존재합니다. 고객들이 "쿠팡 없이 그동안 어떻게 살았을까?" 라고 말할 때, 비로소 우리의 미션을 실현하고 있음을 알 수 있습니다. 고객들의 쇼핑과 식사, 생활 전반을 편하게 만들겠다는 유일한 집념으로 쿠팡은 수억 달러 규모의 이커머스 산업 전반의 혁신을 이끌고 있습니다. 쿠팡은 가장 빠르게 성장하는 이커머스 기업 중 하나로, 국내 커머스 업계에서의 독보적인 입지와, 고객 신뢰를 구축했습니다.    

쿠팡은 스타트업 문화를 기반으로 한 글로벌 대형 상장사라고 자부합니다. 이것이 창립 당시의 기민함을 유지하며, 신규 서비스를 끊임없이 출시하며 비즈니스를 확장해 나가는 우리의 성장 동력입니다. 쿠팡의 모든 임직원에게는 기업가 정신을 갖추고 새로운 혁신과 이니셔티브를 추진할 수 있는 기회가 주어집니다. 주저 없이 일에 뛰어들어 성과를 이루고자 하는 과감성이, 바로 쿠팡이 일하는 방식의 본질입니다. 쿠팡에서는 여러분 자신, 동료, 팀 그리고 회사 전체가 매일 성장하는 모습을 목격할 것입니다.   

쿠팡의 모든 직원은 커머스의 미래를 만들겠다는 쿠팡의 미션에 진심입니다. 우리는 고객의 문제를 해결해 나가고, 전통적인 관념과 통념에 맞서며 실현 가능한 한계를 뛰어넘고 있습니다. 고가용성 (always-on) 과 최첨단의 앞선 기술 (high-tech), 초연결사회 (hyper-connected world) 에서의 놀라운 업무 경험을 원하신다면, 지금 바로 쿠팡에 합류하세요.  

팀 소개

Catalog Engineering 조직의 Operational Intelligence 팀은 방대한 규모의 상품 카탈로그 데이터와 최첨단 AI 기술, 그리고 백엔드 시스템을 연결하여 쿠팡의 카탈로그 운영을 자동화하고 지능화하는 핵심 시스템을 개발합니다. 상품 정보의 정확도 검증, 카탈로그 데이터 정제 및 정규화, 엔티티 매핑 등 복잡한 운영 의사결정을 자율적으로 수행하는 대규모 AI 시스템을 다룹니다.

  • 거대한 비즈니스 임팩트: 작성한 모델과 에이전트 알고리즘이 매일 수백만 건의 카탈로그 데이터를 직접 처리하며, 쿠팡의 커머스 에코시스템 전반의 데이터 품질과 운영 효율성을 혁신합니다.
  • 풍부한 계산 자원 및 최첨단 연구 환경: 대규모 GPU 클러스터 인프라 지원을 바탕으로 Agentic Training, 최신 파인튜닝, 멀티모달 연구 등 선도적인 AI 기술을 마음껏 시도할 수 있습니다.
  • 글로벌 기술 협업: 서울, 시애틀, 베이징, 상하이, 실리콘밸리 등 전 세계 우수한 엔지니어 및 데이터 과학자들과 함께 일하며 깊이 있는 기술적 성장을 이룰 수 있습니다.
  • 자율과 혁신의 문화: 주도적인 문제 해결과 빠른 시도, 실패를 통한 배움을 장려하는 기그(Geek) 정신 중심의 문화를 지향합니다.

업무 내용

본 포지션은 Agentic 애플리케이션의 데이터 사이언스, 모델링 및 알고리즘 영역에 집중하는 AI/ML 엔지니어 입니다. 백엔드 엔지니어 및 플랫폼 엔지니어와 긴밀히 협력하여 자율형 에이전트(Autonomous Agents) 및 다중 에이전트(Multi-Agent) 워크플로우를 설계하고 고도화하는 역할을 담당합니다.

  • Agentic 데이터 사이언스 & 알고리즘 R&D: 카탈로그 운영 에이전트를 위한 LLM/ML 모델을 설계, 학습 및 최적화합니다. 툴 라우팅(Tool Routing), 서브 에이전트 오케스트레이션 알고리즘, 검색 증강 생성(RAG), 추론 프레임워크(ReAct, Chain-of-Thought, Agentic RL 등) 연구 및 적용을 주도합니다.
  • 도메인 특화 LLM 파인튜닝: 상품 속성 추출, 카탈로그 정규화, 엔티티 로지컬 매핑, 규정 준수 감사 등 카탈로그 도메인 특화 데이터셋을 기반으로 SFT(Supervised Fine-Tuning) 및 RLHF/RLAIF(강화학습) 모델 파인튜닝 전 과정을 주도합니다.
  • 데이터 피드백 루프 & 평가 체계 구축: 운영 전문가(Human-in-the-loop)의 피드백 데이터를 활용하여 고신뢰도 학습 데이터셋을 구축하고, 모델의 추론 성능 및 운영 지표를 지속적으로 향상시키는 데이터 플라이휠(Data Flywheel)과 평가 시스템(LLM-as-a-judge 등)을 설계합니다.
  • 크로스 스쿼드 협업 (AI & 백엔드): 고성능 분산 인프라 및 에이전트 실행 엔진을 담당하는 백엔드 엔지니어와 긴밀히 협력합니다. ML 엔지니어로서 프롬프트 엔지니어링, 데이터 큐레이션, 알고리즘 로직 및 평가 체계를 전담하며, 낮은 지연 시간(Low Latency)의 툴 호출(Tool-calling) 인터페이스 규격을 함께 정의합니다.
  • 멀티모달 카탈로그 인텔리전스: 텍스트, 이미지, 수치형 데이터를 통합 처리하는 멀티모달 LLM 기술을 활용하여 랜드마크 브랜드 검증, 중복 상품 통합, 미흡 속성 자동 채우기 등 고도화된 카탈로그 운영 자동화를 구현합니다.

자격 요건

  • 컴퓨터 과학, 인공지능, 머신러닝, 데이터 사이언스 또는 이와 유사한 관련 전공 분야의 학사 학위 이상 소지하신 분
  • 3 년 이상 의 상용 환경 내 머신러닝, 자연어 처리(NLP) 또는 AI 모델 개발, 학습 및 배포 실무 경력을 보유하신 분
  • Agentic 워크플로우를 위한 데이터 사이언스 및 알고리즘에 대한 높은 이해와 실무 경험 (LLM 오케스트레이션 프레임워크 활용, 프롬프트 최적화, 맥락 메모리 관리, Structured Output/Tool-calling 활용 경험)을 보유하신 분
  • Python 및 주요 딥러닝 프레임워크(PyTorch, Transformers, vLLM/TRT-LLM 등)에 대한 숙련된 개발 능력을 보유하신 분
  • 데이터 수집, 가공, 합성 데이터(Synthetic Data) 생성 및 정량적 ML/LLM 평가 지표 체계 구축 경험을 보유하신 분
  • SQL 및 데이터 파이프라인 도구(Spark, Airflow 등)를 활용한 대규모 비정형/반정형 데이터 처리 능력을 보유하신 분
  • 백엔드 엔지니어, 데이터 엔지니어, 프로덕트 매니저 등 다양한 직군과 원활히 소통하고 협업할 수 있는 커뮤니케이션 능력을 보유하신 분

우대 사항

  • 컴퓨터 과학, 머신러닝, 인공지능 또는 관련 분야의 석사 또는 박사 학위 소지하신 분
  • 이커머스, 검색, 카탈로그, 지식 그래프(Knowledge Graph) 또는 운영 자동화 도메인에서의 AI/ML 솔루션 구축 경험을 보유하신 분
  • 최신 LLM Post-training 기법(SFT, DPO/PPO, LoRA/QLoRA, Agentic RL 등)에 대한 실무 적용 경험을 보유하신 분
  • 백엔드 엔지니어와의 성공적인 공동 프로젝트 경험 (API 인터페이스 설계, Agent Tool Schema 정의 등)을 보유하신 분
  • AI/ML 분야 글로벌 탑티어 학회(ICML, NeurIPS, ACL, EMNLP, KDD, AAAI 등) 논문 게재 또는 관련 기술 특허 보유하신 분
  • 대규모 데이터 처리 및 글로벌 분산 팀 환경에서의 협업 경험을 보유하신 분

전형 절차 및 안내 사항

  • 전형절차
    • 서류전형 - 직무 적합성 인터뷰 - 핵심 역량 인터뷰 - 최종 합격
    • 전형절차는 직무별로 다르게 운영될 수 있으며, 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다.
    • 전형 일정 및 결과는 지원서에 등록하신 이메일로 개별 안내 드립니다.
  • 참고 사항
    • 본 공고는 모집 완료 시 조기 마감될 수 있습니다.
    • 지원서 내용 중 허위사실이 있는 경우에는 합격이 취소될 수 있습니다.
    • 취업 보호 대상자(보훈대상자, 장애인 등)는 관련 법률에 따라 채용우대를 받을 수 있습니다.
    • 직급과 담당 업무 범위는 후보자의 전반적인 경력과 경험 등 제반사정을 고려하여 변경될 수 있습니다. 이러한 변경이 필요할 경우, 최종 합격 통지 전 적절한 시기에 후보자와 커뮤니케이션 될 예정입니다.
    • 채용 및 업무 수행과 관련하여 요구되는 법령상 자격이 갖추어지지 않은 경우 채용이 제한될 수 있습니다.
    • 고용형태는정규직으로수습기간12주를포함합니다. 단, 업무상 필요한 경우에는 상기 수습기간을 적용하지 않거나 단축 또는 연장할 수 있습니다.  

개인정보 처리방침  

서류  반환 정책  

  • 본 고지는 『채용절차의공정화에관한법률』 제11조제6항에 따른 것 입니다.
  • 당사 채용에 응시한 구직자 중 최종 합격이 되지 못한 구직자는 『채용절차의 공정화에 관한 법률』에 따라 제출한 채용서류의 반환을 청구할 수 있음을 알려 드립니다. 다만, 홈페이지 또는 전자우편으로 제출된 경우나 구직자가 당사의 요구 없이 자발적으로 제출한 경우에는 그러하지 아니하며, 천재지변이나 그 밖에 당사에게 책임 없는 사유로 채용서류가 멸실된 경우에는 반환한 것으로 봅니다.
  • 위2항 본문에 따라 채용 서류 반환 청구를 하는 구직자는 채용 서류 반환 청구서 [채용절차의 공정화에 관한 법률 시행규칙 별지 제 3 호 서식]를 작성하여 이메일 ([email protected]) 로 제출하면, 제출이 확인된 날로부터 14 일 이내에 지정한 주소지로 등기우편을 통하여 발송해 드립니다. 이 경우 등기우편요금은 수신자 부담으로 하게 되오니 유념하시기 바랍니다. 
  • 당사는 위2항 본문에 따른 구직자의 반환 청구에 대비하여 채용 여부가 확정된 날로부터 180 일간 구직자가 제출한 채용서류 원본을 보관하게 되며, 그때까지 채용서류의 반환을 청구하지 아니할 경우에는 『개인정보 보호법』에 따라 지체 없이 채용서류 일체를 파기할 예정입니다.
  • 단, 위 1항 내지 4항의 내용은 대한민국의 노동 관계 법령이 적용되는 경우에만 적용됩니다. 그 이외의 경우에는 적용되지 않습니다.
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