우리는 일상대화 기술 ‘핑퐁’을 통해 대화형 인공지능을 더 인간적으로 만들고, 대화형 인공지능이 사람들과 감성적인 관계를 맺게 하고 싶어요. 우리는 앞으로 등장할 챗봇, 인공지능 비서, 스마트홈, 자동차, 토이, 로봇 등 다양한 대화형 인공지능의 경쟁에서 일상대화를 통한 인간화 기술이 제품의 경쟁력을 결정짓는 중요한 영역이 될 것이라고 생각합니다. 물론, 일상대화는 인공지능 영역에서도 가장 어렵고 도전적인 문제로 손꼽히죠. 하지만 스캐터랩만이 가지고 있는 60억 건의 한국어 카카오톡 메시지 데이터와 2천만 건의 일본어 라인 메시지 데이터가 이 문제를 푸는 데 큰 도움이 될 거라고 생각해요. 스캐터랩은 풀고자 하는 문제의 가치와 풀 수 있을 거라는 가능성을 인정받아 NCSOFT, 소프트뱅크벤처스 등으로부터 현재까지 65억원의 누적 투자금을 유치했습니다.


채용 중인 포지션

우리는 핑퐁팀에 합류할 머신러닝 엔지니어를 찾고 있어요. 핑퐁팀의 머신러닝 엔지니어는 자연어 전처리 기술부터 일상 발화의 의미를 이해하는 Natural Language Understanding 기술, 일상 대화를 이어가는 Dialogue Management 기술, 흥미롭고 인간적인 느낌의 답변을 만드는 Natural Language Generation 기술까지, 일상 대화와 관련된 다양한 문제를 풀게 될 거예요. 어떤 대화를 어떻게 구현해야 대화형 인공지능이 더 인간적으로 느껴질지 탐구하는 것도 함께 해야할 일이죠. 원대한 목표와 멋진 문화를 공유하는 스캐터랩 머신러닝 팀에서 함께 어려운 문제를 풀어봐요.

 

주요 업무

  • 대화형 인공지능의 일상대화 능력을 증진시킬 머신러닝 모델 엔지니어링
    • Preprocessing (Normalizer, Tokenizer, 띄어쓰기, Spell Corrector…)
    • NLU (NER, IE, Dialogue Act Classification, Sentiment Analysis…)
    • Dialogue Management
    • NLG (Response Generation)
  • 머신러닝 엔지니어링에 필요한 관련 연구를 탐색, 구현, 적용
  • 일상대화 능력을 기술 제품으로 구현하기 위한 스펙과 적정 성능 수준 정의

 

함께 풀 문제 예시
(이게 전부는 아니지만 참고로 봐주세요)

  • “나 지금 집에서 나가는 중”이라는 말에 대한 가장 적절한 후속 질문을 자동으로 생성하기
  • “이제 마지막 시험만 치면 기말고사 끝난다!”라는 문장에 가장 어울리는 이모티콘 자동으로 선택하기
  • “아 어제 에어콘 켜놓고 잤더니 감기 걸린 것 같아”라는 문장에서 ‘user.state.disease=cold’이라는 정보를 추출하고 저장하기
  • “방금 영화 Her 봤어”라는 문장에 대해 “하.. 스칼렛 요한슨 목소리 너무 예쁘죠”라는 답변을 만들어낼 수 있도록 하기

 

필수 역량

  • 컴퓨터 공학, 타 머신러닝 관련 전공 혹은 그에 준하는 지식 수준
  • 주요 머신러닝 알고리즘의 원리, 필요성, 한계에 대한 지식
  • 다양한 머신러닝 알고리즘을 적재적소에 활용할 수 있는 능력
  • 2개 이상의 머신러닝 및 데이터 분석 관련 연구, 업무, 프로젝트 경험
  • Tensorflow, Pytorch, Caffe, Deeplearning4j, Keras 등 하나 이상의 딥러닝 프레임워크 사용 능력
  • Python/C++/Java 등을 이용한 알고리즘 구현 능력

 

우대 역량

  • 자연어 처리 관련 지식
  • 머신러닝 알고리즘을 자연어 처리나 챗봇/대화 관련 연구, 프로젝트에 적용해본 경험
  • 토이/연구용 데이터가 아닌 실제 세계의 데이터를 활용한 머신러닝 문제 풀이 경험
  • 머신러닝, 딥러닝, 자연어처리 분야의 유수 학회에 논문 게재 경험
  • Kaggle, AI Hackathon 등 머신러닝 대회에서의 의미있는 성과
  • 대화형 인공지능 제품을 많이 사용해보고, 어떻게 하면 이들을 더 사람처럼 만들 수 있을지 고민해본 경험

 

스캐터랩 머신러닝 엔지니어로서 얻을 수 있는 경험

  • 일상대화라는 재미있으면서도 어려운 문제에 도전해볼 수 있는 기회
  • 어디에서도 구할 수 없는 대량의 실제 일상대화 데이터셋을 다루어볼 수 있는 경험
  • 연구에만 그치지 않고 기술 솔루션으로서 실질적인 가치를 만들고 상품화 되는 머신러닝 서비스를 만드는 경험
  • 빠르게 성장하는 스타트업에서 일하며 함께 성장해나갈 수 있는 기회

 

혜택 및 복지

  • 경쟁력 있는 연봉🙌
  • 딥러닝용 GPU 무한 제공⚒
  • 크고 아름다운 27인치 iMac🖥
  • 업무와 관련있든 없든 보고 싶은 책 구매 비용 전액 지원📖
  • 나의 역량 개발을 위한 세미나 참가 비용 전액 지원📝
  • 모든 먹을 것은 회사 돈으로🥘
  • 자유로운 휴가🏖
  • 뭐라고 설명할 순 없지만 되게 좋은 스캐터랩만의 느낌적인 느낌😎

 

채용 과정

  • 서류 심사 → 기술 과제 → 코딩 테스트 및 기술 면접 → 팀 면접

 

지원 방법

  • hello@scatterlab.co.kr로 이력서를 PDF 파일로 보내주세요.
  • 이력서는 자유로운 형식으로 보내주시되, 당신이 이 역할을 잘 해낼 수 있는 사람이라는 걸 보여주는 관련 연구, 프로젝트, 실무 경험을 설명과 함께 보내주시면 좋을 것 같아요.
  • 메일 제목은 ‘[머신러닝/신입] 지원자 이름’ 형식으로 부탁드립니다.
  • 스캐터랩은 산업기능요원 지정업체로 병역 특례 지원 및 이직이 가능합니다. 해당되는 분은 지원시 말씀해주세요.
  • 여름방학, 겨울방학 인턴 혹은 6개월, 1년 인턴십 프로그램도 지원 가능합니다.

우리는 핑퐁팀에 합류할 머신러닝 엔지니어를 찾고 있어요. 핑퐁팀의 머신러닝 엔지니어는 자연어 전처리 기술부터 일상 발화의 의미를 이해하는 Natural Language Understanding 기술, 일상 대화를 이어가는 Dialogue Management 기술, 흥미롭고 인간적인 느낌의 답변을 만드는 Natural Language Generation 기술까지, 일상 대화와 관련된 다양한 문제를 풀게 될 거예요. 어떤 대화를 어떻게 구현해야 대화형 인공지능이 더 인간적으로 느껴질지 탐구하는 것도 함께 해야할 일이죠. 원대한 목표와 멋진 문화를 공유하는 스캐터랩 머신러닝 팀에서 함께 어려운 문제를 풀어봐요.

주요 업무

  • 대화형 인공지능의 일상대화 능력을 증진시킬 머신러닝 모델 엔지니어링
    • Preprocessing (Normalizer, Tokenizer, 띄어쓰기, Spell Corrector…)
    • NLU (NER, IE, Dialogue Act Classification, Sentiment Analysis…)
    • Dialogue Management
    • NLG (Response Generation)
  • 머신러닝 엔지니어링에 필요한 관련 연구를 탐색, 구현, 적용
  • 일상대화 능력을 기술 제품으로 구현하기 위한 스펙과 적정 성능 수준 정의

 

함께 풀 문제 예시
(이게 전부는 아니지만 참고로 봐주세요)

  • “나 지금 집에서 나가는 중”이라는 말에 대한 가장 적절한 후속 질문을 자동으로 생성하기
  • “이제 마지막 시험만 치면 기말고사 끝난다!”라는 문장에 가장 어울리는 이모티콘 자동으로 선택하기
  • “아 어제 에어콘 켜놓고 잤더니 감기 걸린 것 같아”라는 문장에서 ‘user.state.disease=cold’이라는 정보를 추출하고 저장하기
  • “방금 영화 Her 봤어”라는 문장에 대해 “하.. 스칼렛 요한슨 목소리 너무 예쁘죠”라는 답변을 만들어낼 수 있도록 하기

 

필수 역량

  • 컴퓨터 공학, 타 머신러닝 관련 분야 석/박사 혹은 2년 이상의 관련 업무 경험
  • 다음 중 하나 이상의 조건에 해당되시는 분:
    • 자연어 처리, 챗봇/대화 관련 경험
    • 의미있는 수준의 상용 머신러닝 프로젝트 수행
    • 머신러닝을 활용한 실제 프로덕트 개발 경험
    • 머신러닝, 딥러닝, 자연어처리 분야의 유수 학회에 논문 게재 경험
  • 주요 머신러닝 알고리즘의 원리, 필요성, 한계에 대한 확고한 지식
  • 다양한 머신러닝 알고리즘을 적재적소에 활용해본 경험
  • Tensorflow, Pytorch, Caffe, Deeplearning4j, Keras 등 하나 이상의 딥러닝 프레임워크 사용 능력
  • Python/C++/Java 등을 이용해 알고리즘을 자유자재로 구현할 수 있는 능력

 

우대 역량

  • 머신러닝 프로덱트에서 5명 이상의 머신러닝 엔지니어를 리딩해본 경험
  • 대량의 데이터셋을 다뤄본 경험 및 관련 스킬
  • 대화형 인공지능 제품을 많이 사용해보고, 어떻게 하면 이들을 더 사람처럼 만들 수 있을지 고민해본 경험

 

스캐터랩 머신러닝 엔지니어로서 얻을 수 있는 경험

  • 일상대화라는 재미있으면서도 어려운 문제에 도전해볼 수 있는 기회
  • 어디에서도 구할 수 없는 대량의 실제 일상대화 데이터셋을 다루어볼 수 있는 경험
  • 연구에만 그치지 않고 기술 솔루션으로서 실질적인 가치를 만들고 상품화 되는 머신러닝 서비스를 만드는 경험
  • 빠르게 성장하는 스타트업에서 일하며 함께 성장해나갈 수 있는 기회

 

혜택 및 복지

  • 경쟁력 있는 연봉🙌 (경력/역량에 따라 책정)
  • 딥러닝용 GPU 무한 제공⚒
  • 크고 아름다운 27인치 iMac🖥
  • 업무와 관련있든 없든 보고 싶은 책 구매 비용 전액 지원📖
  • 나의 역량 개발을 위한 세미나 참가 비용 전액 지원📝
  • 모든 먹을 것은 회사 돈으로🥘
  • 자유로운 휴가🏖
  • 뭐라고 설명할 순 없지만 되게 좋은 스캐터랩만의 느낌적인 느낌😎

 

채용 과정

  • 서류 심사 → 기술 과제 → 코딩 테스트 및 기술 면접 → 팀 면접

 

지원 방법

  • hello@scatterlab.co.kr로 이력서를 PDF 파일로 보내주세요.
  • 이력서는 자유로운 형식으로 보내주시되, 당신이 이 역할을 잘 해낼 수 있는 사람이라는 걸 보여주는 관련 연구, 프로젝트, 실무 경험을 설명과 함께 보내주시면 좋을 것 같아요.
  • 메일 제목은 ‘[머신러닝/경력] 지원자 이름’ 형식으로 부탁드립니다.
  • 스캐터랩은 전문연구요원 지정업체로 병역 특례 지원 및 이직이 가능합니다. 해당되는 분은 지원시 말씀해주세요.

우리는 핑퐁팀에 합류할 백엔드 개발자를 찾고 있어요. 핑퐁팀의 백엔드 개발자는 핑퐁 기술을 서빙하는 데 필요한 서버 개발 및 분산 처리, 머신러닝 엔지니어와 함께 머신러닝 프로젝트에 필요한 프레임워크 개발 및 자동화 도구 개발 등 다양한 문제를 풀게 될 거예요. 원대한 목표와 멋진 문화를 공유하는 스캐터랩 머신러닝팀에서 함께 어려운 문제를 풀어봐요.

주요 업무

  • 머신러닝 모델/서비스를 serving 하는 핑퐁 API 서버 개발
  • 대용량 분산 시스템 및 자동화 도구 개발
  • 머신러닝 엔지니어들이 사용하는 내부 실험/배포 환경 조성
  • 머신러닝 엔지니어들과 협업을 통해서 모델 최적화 및 엔지니어링

 

필수 역량

  • Python/Java 등을 이용한 알고리즘 구현 능력
  • 컴퓨터 공학에 대한 기초 지식이 탄탄하신 분
  • 스스로 상황에 따라 적절한 기술스택을 고민하고 선택하실 수 있으신 분
  • 실제 서비스에서 서버 개발, API 개발, 프론트 엔드와의 협업을 2년 이상 경험해보신 분

 

우대 역량

  • 머신러닝 모델 / 알고리즘을 실제 서비스까지 delivery 해보신 경험이 있으신 분
  • 대용량 분산 처리 시스템을 개발/운영해보신 분
  • 대량의 데이터를 관리하고, 활용해본 경험이 있으신 분
  • Tensorflow, Pytorch, Keras 등 하나 이상의 딥러닝 프레임워크를 사용 해보신 분

 

주요 기술 스택

  • Python, Java, Spring framework Nosql, Elastic search, Kafka, Spark Linux, AWS, Docker, Tensorflow

 

스캐터랩 머신러닝 엔지니어로서 얻을 수 있는 경험

  • 일상대화를 잘 할수 있도록 관리하는 플랫폼 서비스의 백엔드 시스템을 개발 합니다.
  • 학습된 머신러닝 모델을 자동으로 서비스에 업데이트하고, 멈춤없는 유연한 서비스를 구축하기 위한 백엔드 테스크들을 수행하게 됩니다.
  • 수많은 사람들이 나눈 실제 대화 데이터(60억개의 카카오톡 대화)를 효율적으로 관리하고, 머신러닝 학습과정에 효율적으로 사용될 수 있도록 파이프라인을 구축합니다.
  • 효율적인 머신러닝 학습 환경을 구축하고, 내부적으로 사용되는 사내 패키지 & 툴들을 관리하여 효율적인 머신러닝 학습 프로세스가 이루어질 수 있도록 매니징합니다.

 

혜택 및 복지

  • 경쟁력 있는 연봉🙌 (경력/역량에 따라 책정)
  • 딥러닝용 GPU 무한 제공⚒
  • 크고 아름다운 27인치 iMac🖥
  • 업무와 관련있든 없든 보고 싶은 책 구매 비용 전액 지원📖
  • 나의 역량 개발을 위한 세미나 참가 비용 전액 지원📝
  • 모든 먹을 것은 회사 돈으로🥘
  • 자유로운 휴가🏖
  • 뭐라고 설명할 순 없지만 되게 좋은 스캐터랩만의 느낌적인 느낌😎

 

채용 과정

  • 서류 심사 → 기술 과제 → 코딩 테스트 및 기술 면접 → 팀 면접

 

지원 방법

  • hello@scatterlab.co.kr로 이력서를 PDF 파일로 보내주세요.
  • 이력서는 자유로운 형식으로 보내주시되, 당신이 이 역할을 잘 해낼 수 있는 사람이라는 걸 보여주는 관련 연구, 프로젝트, 실무 경험을 설명과 함께 보내주시면 좋을 것 같아요.
  • 메일 제목은 ‘[핑퐁 백엔드/경력] 지원자 이름’ 형식으로 부탁드립니다.
  • 스캐터랩은 산업기능요원 및 전문연구요원 지정업체로 병역 특례 지원 및 이직이 가능합니다. 해당되는 분은 지원시 말씀해주세요.

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