[Tech] 딜리버리엔진실 라이더모델링팀 데이터엔지니어

[조직소개]딜리버리엔진실은 음식배달, 장보기/쇼핑 주문을 즉시 배달하기 위한 배달인프라 시스템을 기획, 개발합니다. 음식배달, 장보기/쇼핑 서비스에서 발생하는 일 수백만 건의 주문을 배민라이더를 통해 고객에게 전달합니다. 우리는 고객의 주문부터 음식 전달까지의 모든 과정을 담당하고 있으며, 고객에게 좋은 배달 품질과 함께 라이더의 안전과 안정적인 수익을 위해 노력합니다.주문이 들어와 배차되고, 배달이 진행되는 딜리버리 운영 프로세스에서 다양한 정책과 복잡한 규칙을 반영하면서도 서로 상충되는 목표를 가진 비즈니스 문제들을 해결하기 위해 수학적 지식에 기반한 알고리즘을 개발합니다. 지표 수립, 대시보드 구축, A/B 테스트 등을 통해 의사결정을 지원하고 딜리버리 프로세스를 효율화합니다.기획자와 개발자가 한 팀으로 협업하며, 고객에게 더 좋은 가치를 제공하기 위해 함께 고민하고 개선하여 성장합니다. 딜리버리 서비스를 혁신하기 위해 실험과 도전을 반복하며 서비스와 함께 성장할 동료를 찾습니다.[업무내용]- ML 모델 서빙 파이프라인 개발 : 라이더 수요예측, 배달시간예측 등  온/오프라인 ML 모델의 API 및 데이터 파이프라인을 구축합니다.- 실시간 데이터 처리 플랫폼 구축 : Flink를 활용한 실시간 Feature Engineering 및 스트리밍 플랫폼을 개발하고 운영합니다.- AI 파이프라인 최적화 : 데이터 전처리부터 모델 학습, 추론까지 이어지는 효율적인 AI 파이프라인을 설계하고 관리합니다.- 데이터 기반 의사결정 지원 : 다양한 소스의 데이터를 적재/가공하여 AI 모델링에 필요한 최적의 데이터 환경을 구축합니다.[지원자격]- AI/ML 도메인에 대한 종합적인 이해와 최소 5년 이상의 관련 프로젝트 경험을 갖추신 분- 온/오프라인 ML 모델 서빙 경험이 있으신 분- 대용량 분산 시스템(Hadoop, Spark, Kafka)을 활용한 경험이 있으신 분- 데이터 파이프라인 설계 및 구현에 대한 실무 경험이 있으신 분- 팀원들과 원활하게 소통하며 함께 성장하고자 하는 분[우대사항]- Catboost, LightGBM, Tensorflow, pytorch 등 다양한 프레임워크 및 ONNX를 활용한 온라인 서빙 API 개발 경험이 있으신 분- 대용량 실시간 처리 경험(Flink, Spark Streaming, Kafka Streams)이 있으신 분- Spark 및 데이터 처리 성능 최적화 경험이 있으신 분- 데이터 과학자 및 분석가와 협업해본 경험이 있으신 분[개발환경]- 주요 기술 : Python, Spark,  Flink, Airflow, Kafka, AWS Services, SQL- 업무 도구 : GitLab, Jira, Confluence- 코드 리뷰 : GitLab MR로 온라인 코드 리뷰 진행- 빌드, 배포 : GitLab CI- 테스트 : GitLab CI로 유닛 테스트 및 통합 테스트[꼭 읽어 주세요!]- 지원 시 경력기술서(PDF형식) 필수 첨부 부탁드립니다.- 경력기술서는 자신의 기술력을 보여 줄 수 있는 프로젝트나 협력한 활동사항 위주로 작성해주세요. (진행기간, 주요 업무 내용, 본인이 기여한 기술력, 결과/성과/성취 등)