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얽힌 문제를 끝까지 해결해본 분이면 좋아요. 검색은 데이터와 모델을 만드는 팀이 함께 완성하므로, 원인이 우리 팀 밖에 있어도 함께 확인하고 해결해야 할 때가 많아요.\n이런 분이면 더 좋아요\n추천이나 광고 시스템에서 후보군을 뽑는 리트리벌 단계를 다뤄본 경험이 있다면 좋아요.\n여러 서비스가 하나의 클러스터를 함께 쓰는 환경에서, 한 서비스의 부하가 다른 서비스로 번지지 않도록 격리를 설계해본 경험이 있다면 반가워요.\n하이브리드 검색을 설계하거나 운영해본 경험이 있다면 환영해요.\n모델 서빙(Triton 등)과 검색 시스템을 연결해본 경험이 있다면 환영해요. 벡터 검색이 모델 추론과 맞물려 있어서, 추론 쪽 경로에 대한 배경이 있으면 훨씬 수월할거에요.\n임베딩 모델을 다뤄보거나 RAG 시스템을 직접 구성해본 경험이 있다면 좋아요.\n이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요\n진행했던 과제가 조직에 큰 영향력을 미쳤다면 그 내용을 자세히 작성해 주세요.\n단순히 어떤 언어, 플랫폼, 프레임워크, 기술 등을 사용했는지보다는, 어떤 목적을 가진 과제였는지, 이를 해결하기 위해 무엇을 사용했는지, 어떻게 문제를 해결했는지에 대해 자세히 작성해 주세요.\n플랫폼을 운영하면서 발생한 치명적인 장애를 해결해 보았거나, 성능/리소스 최적화를 해 본 경험이 있다면 작성해 주세요.\n오픈소스 사용 중에 발생한 버그나 이슈를 해결해 보았거나, 부족한 기능을 개선하기 위해 오픈소스에 기여했던 경험이 있다면 작성해 주세요.\n토스로의 합류여정\n서류 접수 > 프리 인터뷰 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종 합격\n프리 인터뷰에서는 지원서 기반의 주요 경험과 직무 적합도를 중심으로 면접이 진행될 예정이에요.\n직무 인터뷰에서는 심층 기술 면접과 ML 시스템 설계를 주제로 면접이 진행될 예정이에요.\n함께할 동료를 위한 한마디\n> ”검색 플랫폼은 다양하고 규모있는 데이터에서 의미있는 정보를 찾아서 전달하는 기능을 제공해요. 전통적인 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