모집 부문
모집 부문 중 1개 부문에 지원 가능하며 중복 지원은 불가합니다.
1. 플레이스 데이터 플랫폼 개발 (DE)
Who We Are
네이버 플레이스 서비스의 대규모 데이터 처리 및 분석 플랫폼인 PDL(Place Data Lakehouse)을 개발·운영합니다. 안정적이고 확장 가능한 데이터 인프라를 구축해 데이터 활용도를 극대화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 실시간 및 배치 데이터 파이프라인을 설계하고, Cloud Native 환경에서 분산 스토리지와 처리 기술을 활용해 고성능·고효율 시스템을 제공합니다. 또한, 데이터 모델을 설계하고 통계 데이터를 제공하여 데이터 기반 의사결정을 지원하며, 플레이스 내 지도, 예약, 주문, 여행, 리뷰 등 다양한 서비스 개발에 기여하고 그 범위를 점차 확대해 나가고 있습니다. 이를 통해 최신 데이터 처리 기술을 익히고, 대규모 데이터 시스템을 운영하며, 복잡한 데이터 문제를 해결하는 역량을 키울 수 있습니다.
What You'll Do
[데이터 플랫폼 설계 및 운영]
•Apache Iceberg, Kafka, Airflow 기반의 ETL 파이프라인 개발 및 운영
•Apache Hive, Trino와 같은 분산 SQL 쿼리 엔진을 활용한 성능 최적화
•Data contract 기반의 워크플로우 개발 및 운영
•Argo Workflows 및 Argo CD 기반의 GitOps 및 CI/CD 자동화 파이프라인 구축 및 운영
[데이터를 활용하여 유용한 통계 제공 및 서비스 개선 인사이트 도출]
•플레이스 내 여러 서비스 및 플랫폼의 통계 데이터 집계 및 리포팅
•로그 데이터를 활용한 사용자 행태 분석 및 리포팅
Required Skills
•업무 유관 3년 이상의 경력을 보유하신 분
•Python, Java, Scala 중 하나 이상의 언어에 능숙한 개발 역량을 갖추신 분
•Spark, Hadoop, Kafka 등 빅데이터 기술 스택을 활용해 본 경험이 있으신 분
•Spark Streaming, Flink 등을 활용한 대용량 스트리밍 데이터 처리 구현 경험이 있으신 분
•SQL 기초 및 활용에 대한 이해가 있으신 분
Preferred Skills
•협업 프로젝트 경험이 있으며, 원활한 커뮤니케이션이 가능하신 분
•코드 리뷰를 긍정적으로 받아들이고, 함께 개선해 나가려 노력하는 분
•새로운 기술을 탐구하고 동료와 지식을 공유하여 서비스 품질 개선에 기여할 수 있으신 분
•문제 해결을 위해 오픈 소스 코드를 분석하거나 수정해본 경험이 있으신 분
•Apache Iceberg, Apache Hudi와 같은 데이터 레이크하우스 솔루션의 경험이 있으신 분
•Apache Airflow, Prefect 등 워크플로우 오케스트레이션 도구 사용 경험이 있으신 분
•Docker 등 컨테이너 애플리케이션 개발 및 Kubernetes 활용 경험이 있으신 분
•데이터 플랫폼 설계 및 구현을 주도적으로 진행해 보신 분
•데이터 모델링 개념을 깊이 이해하고, 설계 경험이 풍부하신 분
•데이터를 활용한 데이터 검증 및 서비스 품질 관리(Testing, Data Observability) 경험이 있으신 분
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2. 여행&호텔 서비스 개발
Who We Are
여행의 모든 과정에서 사용자에게 유익한 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다. 사용자가 여행지를 찾고, 준비하며, 경험하는 과정에서 필요한 다양한 서비스를 개발하고 있습니다. 주요 서비스로는 호텔 가격비교 및 예약 서비스와 국내·해외 여행지 검색 및 여행 정보 제공이 있으며, 여행 준비를 돕기 위한 예약/찜/일정 관리 도구 등 여행에 필요한 다양한 기능을 개발/운영 합니다. 프론트엔드부터 백엔드까지 전반적인 웹 개발을 담당하며, 개발 생산성을 중요하게 생각하고 공유와 성장을 추구합니다. 즐겁지만 치열하게 일하는 환경에서, 열린 소통을 통해 더 나은 서비스를 만들어가고 있습니다. 빠르게 성장하는 여행 도메인에서 다양한 기술적 경험 습득이 가능합니다.
What You'll Do
[웹 개발 전반 (FE & BE) 담당]
•프론트엔드 부터 백엔드 까지 웹 서비스 개발 및 운영 (Typescript, Node.js 사용)
•네이버 통합검색 결과에서 호텔 가격 비교 및 여행지 정보 노출
•호텔 가격 비교 및 여행 정보 검색 개편을 통한 사용자 경험 개선
•보다 풍부한 사용자 경험을 제공하는 버티컬 서비스 페이지 개발
•서비스 운영을 위한 내부 운영 도구 개발 및 최적화
[기술 스택]
•주 사용 언어: Typescript(+ Javascript, Python)
•React, Next.js 기술을 활용한 서비스 페이지 개발
•Node.js, NestJS, GraphQL 기술을 활용하여 BFF, API 계층 구현
•MongoDB, redis DB 사용
Required Skills
•웹개발(FE, BE 무관) 업무 관련 3년 이상의 경험을 보유하신 분
•사용자 입장에서 사용성을 고려한 개발을 중요하게 여기시는 분
•주도적으로 문제를 발견하고 해결하는 것을 좋아하시는 분
•기획자/디자이너와 부드러운 커뮤니케이션을 하실 수 있으신 분
•새로운 기술을 공부하고 배우는 것을 즐기며 거부감이 없으신 분
Preferred Skills
•Node.js 포함 서버 개발 및 운영 경험을 보유하신 분
•React 기반 프레임워크(Next.js, Remix) 사용 경험을 보유하신 분
•상태 관리 라이브러리 사용 경험을 보유하신 분
•Fullstack 개발 경험을 보유하신 분
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3. 개인화/추천 AI 모델 개발
Who We Are
사용자 위치/취향에 기반한 개인화된 장소 추천 서비스를 개발/운영하는 조직입니다. 여행/맛집 등 장소를 찾는 모든 니즈에서 나에게 가장 적합한 장소들을 찾아주는 가치를 만들어내고 있습니다. 플레이스와 관련된 대용량 데이터(블로그리뷰/방문자리뷰/클릭/저장/예약/검색 등)들을 이용해 추천 서비스에 필요한 AI/ML 모델을 개발합니다. 깊이있는 기술 연구와 투명한 커뮤니케이션 과정을 통해 함께 성장하는 것에 가치를 두고 있습니다.
•플레이스 검색 개인화 : 검색한 지역의 context와 유저의 이력을 이해한 개인화된 검색 결과 제공
•POI-to-POI 추천 : 비슷한 장소, 다음으로 가볼만한 장소 추천
•여행코스 추천 : 제주도 여행코스 등 연결된 POI에 대한 추출, 코스 제목 및 추천 이유 생성
•해외 여행 테마 : 해외 도시의 특색있는 테마 생성 및 테마에 적합한 POI Retrieval
•지도앱 개인화 콘텐츠 : 유저가 좋아할만한 동영상/이미지 리뷰 추천
What You'll Do
•장소 및 장소 콘텐츠를 깊이있게 이해하기 위한 LLM/VLM 모델 연구 개발
•유저 피드백 데이터를 이용한 추천 모델 연구 개발 (learning to rank/Multi-armed bandit)
[플레이스 User Embedding 개발]
•유저 피드백, 유저 활동 데이터를 이용해 유저를 표현하는 Embedding 추출 모델 개발
•플레이스의 다양한 지면에서 Item 추천을 하는 Retrieval Model 개발
Required Skills
•Python / Scala / Go / Java 중 1개 이상 언어에 대한 이해도와 활용 능력이 있으신 분
•Hadoop / Spark 등 대용량 데이터 처리에 대해 익숙하신 분
•추천 서비스 개발 및 개선 경험 관련 업무 1년 이상의 경력을 보유하신 분
•새로운 기술에 대한 호기심이 많고 적극적으로 습득하고자 하시는 분
Preferred Skills
•Docker & Kubernetes에 대한 지식 및 운영 경험이 있으신 분
•Top-tier AI/ML 컨퍼런스 또는 저널에 논문 게재 경험이 있으신 분
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4. AI 검색 모델 개발
Who We Are
“네이버만의 기술과 서비스로, 네이버를 통해 여행을 시작하고, 검색부터 예약까지 이어지는 기쁨을 사용자들에게 전하자” 는 비전을 가지고 호텔/여행 검색의 모델링 업무를 하고 있습니다. 각자의 몫을 어떻게든 해내는 근성, 네일 내일 가리지 않고 도와주는 배려심을 가진 멤버들과, 업무 관련 의견과 고민을 터놓고 이야기 하는 투명성과 수평적인 분위기를 가지고 있습니다.
What You'll Do
•검색 로직 구현 업무 : 무엇을 어떻게 검색할지 정의하고 구현합니다. (Go, C++)
•검색 피쳐 생성 업무 : 좋은 검색 결과를 내보내기 위한 키워드와 점수를 발견하고 생성합니다. (Python, SQL, Vue, Machine Learning)
•검색 품질 관리 업무 : 검색 결과와 사용자 피드백을 이용해 검색 품질에 대한 모니터링 진행하는 업무 (Python, SQL, Vue, Machine Learning)
Required Skills
•유관 분야에서 1년 이상의 경력을 보유하신 분
•스스로 문제를 정의하고 해결하는 과정을 즐기시는 분
•대용량 데이터 처리에 대한 기술력이 있으신 분
•Git을 활용한 개발 경험을 많이 보유하신 분
Preferred Skills
•검색 관련 경력이 있거나 관심이 높으신 분
•LLM 이나 large Model 을 fine tuning 해본 경험이 있으신 분
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5. 플레이스AI 솔루션 개발
Who We Are
네이버 플레이스 프로덕트 서비스(지도, 플레이스, 예약, 검색)의 품질을 향상시키는 AI 솔루션을 개발하는 조직입니다. 플레이스 특화 sLLM 및 Multimodal Encoder를 개발하여 네이버 플레이스의 다양한 서비스 품질을 개선하고 있으며, 네이버 플레이스 AI팀에서는 의미 있고 도전적인 AI 솔루션 개발에 함께할 인재를 찾습니다. 다양한 서비스에 AI 기술을 접목하며, 새로운 가치를 창출하는 일에 열정을 가진 분이라면 환영합니다.
[플레이스 DB 강화 (플레이스 서비스 품질을 개선하기 위한 DB 정제 및 보강 AI 솔루션)]
•중복 플레이스 제거
•플레이스 연관 고퀄리티 콘텐츠 추출 및 생성
•플레이스 다국어 번역
[Local Search on AI (검색 품질과 커버리지를 높이는 AI 솔루션)]
•질의분석 모델 개발
•Matching & Ranking Encoder 개발
•sLLM 기반 검색 품질 자동 평가
[사업자 솔루션 (사업자를 돕는 AI 솔루션)]
•리뷰 답글 생성
[참고 내용]
•DAN24 발표 : LLM, MULTI-MODAL Model로 Place Vertical Service 개발하기
What You'll Do
[플레이스 특화 sLLM 개발]
•플레이스 특화 task에서는 작은 크기의 sLLM(1~3B)이 큰 크기의 LLM(60B) 수준의 성능을 낼 수 있도록 하는 Distillation, Quantization 기법 연구
•플레이스 Domain에 최적화하는 Domain Adaptation 기법 연구
•Multi-stage training 과정에서 Catastrophic Forgetting을 방지하는 기법 연구
[Local Search on AI]
•검색 품질 향상을 위한 Matching & Ranking Encoder 개발
•Nested NER 질의 분석 모델 개발
Required Skills
•컴퓨터 과학, 전기전자공학, 수학 또는 관련 분야의 학사 이상 학위를 소지하신 분
•서비스에 AI 기술을 통합하여 주요 지표를 유의미하게 향상시켜 본 경험을 보유하신 분
•LLM, Multimodal 모델에 대한 이해 및 활용 경험을 보유하신 분
•대규모 데이터셋을 다루는 경험을 보유하신 분
Preferred Skills
•Top-tier AI/ML 컨퍼런스 또는 저널에 논문 게재 경험을 보유하신 분
•대규모 언어 모델(LLM) 또는 멀티모달 모델 개발 경험을 보유하신 분
•AI 모델의 경량화 기법에 대한 경험을 보유하신 분
•오픈소스 프로젝트 기여 경험을 보유하신 분
•협업 및 커뮤니케이션 능력이 뛰어나신 분
•새로운 기술에 대한 학습 의지와 열정이 있으신 분
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6. 지도데이터 분석&기획 (DS)
Who We Are
네이버 지도 서비스의 공간데이터 분석, 기획을 담당하고 있습니다. 국가에서 제공하는 기본도, 항공사진, 다양한 공간데이터 뿐 만 아니라, 자체 조사를 통해 수집된 원천자료를 조합하여 최신의 데이터가 효과적으로 서비스 될 수 있도록 공간데이터의 처리 프로세스 및 품질을 관리/개선하는 역할을 합니다. 기본적인 공간데이터를 넘어 위치정보를 담고 있는 다양한 데이터를 조합하여 이용자에게 유용한 정보를 줄 수 있는 데이터를 발굴합니다. 다양한 공간데이터를 다루고 있는 만큼 전문성이 뛰어난 멤버들로 구성되어 있으며, 각자의 영역에서 개선 포인트 및 최신 기술동향을 분석하고 공유하며 서로 발전할 수 있는 분위기로 일하고 있습니다.
What You'll Do
•LIDAR Point Cloud data, 항공(드론)영상을 이용한 정밀한 3d 데이터를 활용한 데이터 기획 및 관리
•머신러닝 기술을 활용한 공간 데이터 자동 생성 기술 도입
•최신 공간데이터 기술 동향 및 기술 연구를 통한 공간 데이터 발굴
Required Skills
•Point cloud, 항공 3d modeling (obj, 3d tiles etc.) 데이터 처리 업무 관련 3년 이상의 경력을 보유하신 분
•Geo-spatial analysis : 공간데이터 (shp, geojson, raster image, etc) 처리 및 분석 (Qgis, PostGIS, OpenSource Programming)이 가능하신 분
•Geo-spatial DB & RDB 활용 : 공간데이터 및 DB (Postgresql, Mysql, etc) 활용 설계, 관리, 분석이 가능하신 분
•GPS 측량, 사진측량 (Photogrammetry)과 같이 지도 제작의 원천 기술에 대한 이해가 있으신 분
Preferred Skills
•위치정보를 가진 다양한 원천 데이터를 분석 및 조합하여 새로운 콘텐츠를 발굴해본 경험을 보유하신 분
•공간데이터 관련 빅데이터, Machine Learning과 같은 최신 기술 접목 및 동향 정보에 관심이 많으신 분
•글로벌 공간데이터 표준 스키마 처리 경험을 보유하신 분
•글로벌 지도 서비스와 같은 최신의 지도서비스에 관심이 많으신 분
•자기 주도적이면서 책임감 있는 업무 스타일로, 원활하게 협업하실 수 있는 분
- 전형절차 및 일정
- 서류전형&기업문화 적합도 검사 및 코딩테스트 > 직무 인터뷰 > 종합 인터뷰 (&레퍼런스 체크) > (최종 인터뷰) > 최종 결과 발표
- 지원서 접수 마감 : 2025.02.25(화) 18:00
- 서류전형&기업문화 적합도 검사 및 코딩테스트 : 2월 4주차~3월 2주차 중
- 직무 인터뷰 : 3월 2주차~3월 4주차 중
- 종합 인터뷰 : 3월 4주차~4월 2주차 중
- 참고사항
- 전형절차 및 일정은 상황에 따라 변동될 수 있으며, 전형별 결과에 따라 절차(추가 인터뷰 등)가 추가될 수 있습니다.
- 본 공고는 인재 선발 완료 시 조기 마감될 수 있으며, 필요 시 모집 기간이 연장 될 수 있습니다.
- 지원서 내용 중 허위사실이 있는 경우에는 합격이 취소될 수 있습니다.
- 국가유공자 및 장애인 등 취업보호 대상자는 관계법령에 따라 우대합니다.
- 국가유공자의 가산점 부여를 받기 위해서는 본인이 '취업지원 대상자 증명서'를 회사에 제출해야 합니다.
- 남자의 경우 군필자 또는 면제자에 한해 지원 가능합니다.
- 제출해 주신 지원서의 검토 결과 발표는 지원서에 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다.
- 문의사항은 NAVER Careers 1:1 문의로 접수해주시기 바랍니다.