{"id":1522883,"url":"https://alion.io/job/toss-ai-platform-engineer-recommendation","title":"AI Platform Engineer (Recommendation)","company":{"id":51109,"name":"Toss","domain":"toss.im","url":"https://alion.io/company/viva-republica","size_band":"1001-5000","is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"Career site","truth_index":{"grade":"B","score":71,"open_postings":304,"ghost_share":0.395,"stale_share":0,"repost_share":0,"time_to_fill_p50_days":119,"computed_at":"2026-10-01T05:45:00Z"}},"role":"AI/ML","role_family":"AI/ML","seniority":null,"employment_type":"full_time","work_mode":"on_site","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Seoul, South Korea"],"countries":["KR"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":{"min_usd":45000,"max_usd":114000,"period":"year","method":"role_country_seniority_unknown","sample_n":59},"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"ONNX Runtime","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"Ray","optional":false},{"name":"TensorRT","optional":false},{"name":"Triton","optional":false}],"status":"live","first_seen_at":"2026-09-30T09:57:53Z","employer_posted_date":"2026-09-30","last_verified_at":"2026-10-01T09:31:57Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":1,"trust":{"level":"ok","repost_count":0,"flags":["company_stale"],"days_open":1},"description":"합류하게 될 팀에 대해 알려드려요\nML 플랫폼 팀은 모델 학습부터 서빙까지 E2E를 자동화하는 플랫폼을 만들어요. 새로운 구조로 학습된 모델이라도 서빙 코드를 다시 짜지 않고 그대로 서비스에 배포할 수 있도록 설계해요.\n이 포지션은 토스의 추천을 만들어내는 모델 파이프라인 전체를 맡아요. 광고, 커머스를 비롯한 여러 도메인의 수백 개 추천 모델이 하나의 플랫폼 위에서 학습되고 서빙돼요.\n어떤 엔진을 쓸지, 파이프라인을 어떤 구조로 만들지 정해진 답이 없어요. 더 나은 선택지가 있다고 판단하면 직접 검증해 들여오는 것까지 이 팀의 재량이에요.\n학습에 사용한 데이터 처리 방식과 실제 요청을 처리할 때의 데이터 처리 방식이 다르면 추천 결과에 차이가 생길 수 있어요. 두 환경의 차이를 줄이고 확인할 수 있는 구조를 만들어요.\n이 포지션은 토스 추천 모델의 학습 파이프라인을 메인으로 맡아요. 최신 학습 기법들을 직접 구현해 플랫폼화하여, 모델러가 설정 변경만으로 다양한 학습 기법을 적용해 실험을 수행할 수 있게 만들어요.\n합류하면 함께 할 업무에요\n추천 모델의 학습 파이프라인을 만들고 확장해요. 새로운 모델 구조나 학습 방식 적용을 위해, 파이프라인을 처음부터 다시 만들지 않게 설계해요.\n대규모 데이터셋에서도 안정적으로 학습할 수 있도록 분산 전처리와 분산 학습, 스트리밍 학습을 구축해요.\n학습된 모델을 서빙에 최적화된 형태로 변환하고, 전처리와 모델 추론이 한 요청 안에서 이어지게 구성하여 Training-serving Skew를 없애는 구조를 만들어요.\nDLRM, DeepFM, DCN 과 같은 딥러닝 계열의 모델을 학습하고 서빙까지 이어지는 자동화된 파이프라인을 플랫폼으로 제공해요.\n모델을 무중단으로 교체할 수 있게 만들고, 지연이나 자원 기준을 넘는 모델은 배포 전에 걸러내요. 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