[LINE PLUS] 추천 알고리즘 연구/개발

2018.06.14

[담당업무]

- 타임라인 포스트에 대한 추천 알고리즘 개발

- 포스트의 개인별 CTR 예측

- 포스트의 개인별 watch time 예측


[자격요건]

- 머신러닝 논문들을 읽고 적용할 수 있는 능력

- 추천 알고리즘을 구현해 본 적이 있거나, 이해 가능한 자

- 다음 개념들을 이해하고 적용할 수 있는 능력

- Logistic Regression, Gradient Boosting

- Collaborative Filtering, Factorization Machine, Multi-armed bandit problem

- Word2Vec, Doc2Vec, Latent Dirichlet Allocation

- CNN, RNN, Autoencoder, Wide & Deep learning

- 다음 도구를 사용 가능 (Python, Pandas, TensorFlow, Spark 또는 Pyspark)


[우대사항]

  다음 중 하나에 대해 깊은 이해 능력

- Bayesian Statistics, GLM(Generalized Linear Model)

- Deep Learning(Vanishing Gradient problem, RBM, Sequence-to-sequence, Attention, GAN)​


 다음 중 하나의 논문을 읽고 설명할 수 있는 능력

- Covington, Paul, Jay Adams, and Emre Sargin. "Deep neural networks for youtube recommendations."   
  Proceedings of the 10th ACM Conference on Recommender Systems. ACM, 2016.

- Liu, David C., et al. "Related pins at pinterest: The evolution of a real-world recommender system."
  Proceedings of the 26th International Conference on World Wide Web Companion. International World Wide
  Web Conferences Steering Committee, 2017.

- McMahan, H. Brendan, et al. "Ad click prediction: a view from the trenches."
  Proceedings of the 19th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining.
  ACM, 2013.

- Chapelle, Olivier, Eren Manavoglu, and Romer Rosales. "Simple and scalable response prediction for display advertising."
  ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST) 5.4 (2015): 61.

- Juan, Yuchin, et al. "Field-aware factorization machines for CTR prediction."
  Proceedings of the 10th ACM Conference on Recommender Systems. ACM, 2016.

- He, Xinran, et al. "Practical lessons from predicting clicks on ads at facebook."
  Proceedings of the Eighth International Workshop on Data Mining for Online Advertising. ACM, 2014.



[고용형태]

- 정규직 


[국가]

- 한국


[근무지]

- 서현역 분당스퀘어


[기타]

- 포트폴리오 제출은 필수입니다.

- 본 공고는 수시 모집으로 채용완료 시 조기 마감될 수 있습니다.

- 전형일정 및 결과는 지원서에 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다.

- 지원서 내용 중 허위사실이 있는 경우 합격이 취소될 수 있습니다.

- 기타 채용 관련 문의사항은 채용 공고 페이지 상단 '채용문의' 또는 공지 사항을 참고하여 문의 부탁드립니다.


[보훈 취업지원 대상 및 장애인 서류 제출 안내]

국가 유공자 및 장애인 등 취업보호대상자는 관계법령에 따라 우대합니다.

보훈 및 장애인 지원자에 해당되시는 경우, 입사지원시 [포트폴리오/이력서] 첨부 란에 반드시 관련 증명원을 발급하여 첨부 바랍니다.

1.보훈 지원자 : '보훈취업지원대상자 증명서' 발급하여 첨부

2.장애인 지원자 : '장애인증명서 또는 복지카드' 첨부


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