😃 사업부 소개
플래티어(Plateer)의 AI CX SaaS사업본부는 생성형 AI 기술을 접목하여, 검색과 챗봇 기능을 제공하는 genser(젠서)와 gelatto(젤라또) 서비스를 출시하며 빠르게 사업 영역을 확장하고 있습니다. 우리는 기술을 통해 고객 경험의 새로운 기준을 만들어가고 있습니다.
- 그루비(groobee) 홈페이지: https://groobee.net/
- 젠서(genser) 홈페이지: https://www.genser.ai/
- 젤라또(gelatto) 홈페이지: https://www.gelatto.ai/
🙋♂️ 팀 소개
AI Engineering팀은 생성형 AI와 머신러닝 기술을 실제 서비스로 구현하는 조직입니다. 커머스 도메인의 검색, 추천, 대화형 AI 서비스를 개발하며, 데이터 전처리부터 모델 개발, 서빙, 품질 평가까지 AI 서비스의 전 과정을 담당합니다.
LLM 기반 검색 에이전트와 대화형 서비스 개발, 오픈소스 언어모델의 파인튜닝을 통한 도메인 특화 경량모델 구축, 임베딩과 벡터 검색 기반의 검색 품질 고도화, 추천 알고리즘 개발 등 AI 기술의 핵심 영역을 폭넓게 다룹니다. 또한 클라우드와 온프레미스를 아우르는 다양한 고객 환경에 대응하기 위해 자체 모델의 학습·서빙·경량화 역량을 내재화하고 있으며, 데이터플랫폼 조직, 백엔드 개발 조직, 클라우드 엔지니어링 조직과 긴밀하게 협업하여 안정적인 AI 서비스를 제공합니다.
우리는 단순히 모델을 만드는 것을 넘어, 정량적인 평가 체계와 반복적인 실험을 통해 실제 사용자 경험을 개선하는 AI를 만들어가고 있습니다. 언어모델과 검색·추천 기술에 대한 깊은 관심을 갖고, 빠르게 변화하는 AI 기술을 서비스에 적용하는 과정을 즐기며, 다양한 조직과의 협업을 통해 함께 성장할 분들을 기다리고 있습니다.
📋 담당업무
- 커머스 검색 품질 개선 - 쿼리 의도 이해, 랭킹·리랭킹, 키워드·벡터 하이브리드 검색 설계
- 텍스트·이미지 임베딩 모델 학습·평가 및 벡터 검색 시스템 개발
- 대규모 상품 데이터 전처리·정규화 및 검색 인덱스 구축 파이프라인
- 오픈소스 언어모델 파인튜닝을 통한 분류, 개체 인식, 속성·키워드 추출
- 추천 알고리즘 고도화 및 유저 행동 로그 기반 세그먼트 설계
- 검색·추천 품질 평가 체계 구축 및 운영 - 평가셋 설계, 지표 정의, 개선 효과의 정량 검증
- 생성형 검색(GEO) 대응 — 검색 쿼리 기반 구조화 데이터 설계, AI 유입 트래픽의 전환 성과 측정
- 자체 모델 서빙·경량화 및 상용 API 대체 검증
🎯 자격요건
- 검색·랭킹 또는 추천 시스템을 실서비스에 적용한 경험 3년 이상
- 모델·알고리즘 변경의 효과를 지표로 검증해 본 경험 (오프라인 평가셋 또는 온라인 A/B 중 하나 이상)
- Python, PyTorch 등 ML 스택 실무 활용
- SQL 및 대용량 로그·상품 데이터 처리
- 영문 기술 문서 독해 가능
📍 우대사항
- 커머스 도메인 데이터 처리 경험 (상품·리뷰·검색 로그)
- 수십만 건 이상 규모의 상품 카탈로그를 다뤄 본 경험
- 검색 엔진 구축·운영 경험 (Elasticsearch/OpenSearch/Vertex AI Search 등)
- 추천 알고리즘 설계·운영 경험 (CF, 콘텐츠 기반, 학습 기반 무관)
- SEO/GEO 또는 구조화 데이터(Schema.org/JSON-LD) 작업경험
- LLM 기반 검색·에이전트 개발 경험 (RAG, Tool Calling)
- 상용 LLM API를 자체 모델로 전환한 경험
- vLLM 등 GPU 환경에서의 오픈소스 모델 서빙·최적화 경험
- CLIP 계열 멀티모달 임베딩 또는 VLM 활용 경험
- 일본어 또는 영어 문서 커뮤니케이션
📢 지원 시 유의사항
• 지원서 상의 내용이 허위로 확인될 경우 불합격 및 입사취소가 될 수 있습니다.
• 국가유공자 및 장애인 등 취업 보호 대상자는 관계 법령에 따라 우대합니다.
• 본 채용은 수시 모집으로 채용 완료 시 조기 마감될 수 있습니다.
• 채용 관련 문의 사항은 recruit@plateer.com으로 보내주시기 바랍니다.
[AI CX사업부문] AI 엔지니어
😃 사업부 소개
플래티어(Plateer)의 AI CX SaaS사업본부는 생성형 AI 기술을 접목하여, 검색과 챗봇 기능을 제공하는 genser(젠서)와 gelatto(젤라또) 서비스를 출시하며 빠르게 사업 영역을 확장하고 있습니다. 우리는 기술을 통해 고객 경험의 새로운 기준을 만들어가고 있습니다.
- 그루비(groobee) 홈페이지: https://groobee.net/
- 젠서(genser) 홈페이지: https://www.genser.ai/
- 젤라또(gelatto) 홈페이지: https://www.gelatto.ai/
🙋♂️ 팀 소개
AI Engineering팀은 생성형 AI와 머신러닝 기술을 실제 서비스로 구현하는 조직입니다. 커머스 도메인의 검색, 추천, 대화형 AI 서비스를 개발하며, 데이터 전처리부터 모델 개발, 서빙, 품질 평가까지 AI 서비스의 전 과정을 담당합니다.
LLM 기반 검색 에이전트와 대화형 서비스 개발, 오픈소스 언어모델의 파인튜닝을 통한 도메인 특화 경량모델 구축, 임베딩과 벡터 검색 기반의 검색 품질 고도화, 추천 알고리즘 개발 등 AI 기술의 핵심 영역을 폭넓게 다룹니다. 또한 클라우드와 온프레미스를 아우르는 다양한 고객 환경에 대응하기 위해 자체 모델의 학습·서빙·경량화 역량을 내재화하고 있으며, 데이터플랫폼 조직, 백엔드 개발 조직, 클라우드 엔지니어링 조직과 긴밀하게 협업하여 안정적인 AI 서비스를 제공합니다.
우리는 단순히 모델을 만드는 것을 넘어, 정량적인 평가 체계와 반복적인 실험을 통해 실제 사용자 경험을 개선하는 AI를 만들어가고 있습니다. 언어모델과 검색·추천 기술에 대한 깊은 관심을 갖고, 빠르게 변화하는 AI 기술을 서비스에 적용하는 과정을 즐기며, 다양한 조직과의 협업을 통해 함께 성장할 분들을 기다리고 있습니다.
📋 담당업무
- 커머스 검색 품질 개선 - 쿼리 의도 이해, 랭킹·리랭킹, 키워드·벡터 하이브리드 검색 설계
- 텍스트·이미지 임베딩 모델 학습·평가 및 벡터 검색 시스템 개발
- 대규모 상품 데이터 전처리·정규화 및 검색 인덱스 구축 파이프라인
- 오픈소스 언어모델 파인튜닝을 통한 분류, 개체 인식, 속성·키워드 추출
- 추천 알고리즘 고도화 및 유저 행동 로그 기반 세그먼트 설계
- 검색·추천 품질 평가 체계 구축 및 운영 - 평가셋 설계, 지표 정의, 개선 효과의 정량 검증
- 생성형 검색(GEO) 대응 — 검색 쿼리 기반 구조화 데이터 설계, AI 유입 트래픽의 전환 성과 측정
- 자체 모델 서빙·경량화 및 상용 API 대체 검증
🎯 자격요건
- 검색·랭킹 또는 추천 시스템을 실서비스에 적용한 경험 3년 이상
- 모델·알고리즘 변경의 효과를 지표로 검증해 본 경험 (오프라인 평가셋 또는 온라인 A/B 중 하나 이상)
- Python, PyTorch 등 ML 스택 실무 활용
- SQL 및 대용량 로그·상품 데이터 처리
- 영문 기술 문서 독해 가능
📍 우대사항
- 커머스 도메인 데이터 처리 경험 (상품·리뷰·검색 로그)
- 수십만 건 이상 규모의 상품 카탈로그를 다뤄 본 경험
- 검색 엔진 구축·운영 경험 (Elasticsearch/OpenSearch/Vertex AI Search 등)
- 추천 알고리즘 설계·운영 경험 (CF, 콘텐츠 기반, 학습 기반 무관)
- SEO/GEO 또는 구조화 데이터(Schema.org/JSON-LD) 작업경험
- LLM 기반 검색·에이전트 개발 경험 (RAG, Tool Calling)
- 상용 LLM API를 자체 모델로 전환한 경험
- vLLM 등 GPU 환경에서의 오픈소스 모델 서빙·최적화 경험
- CLIP 계열 멀티모달 임베딩 또는 VLM 활용 경험
- 일본어 또는 영어 문서 커뮤니케이션
📢 지원 시 유의사항
• 지원서 상의 내용이 허위로 확인될 경우 불합격 및 입사취소가 될 수 있습니다.
• 국가유공자 및 장애인 등 취업 보호 대상자는 관계 법령에 따라 우대합니다.
• 본 채용은 수시 모집으로 채용 완료 시 조기 마감될 수 있습니다.
• 채용 관련 문의 사항은 recruit@plateer.com으로 보내주시기 바랍니다.
- 채용 절차최종 합격