이 자리가 왜 생겼을까요
최하늘 CTO는 2026년 6월 인터뷰에서 패션처럼 취향이 중요한 영역은 범용 솔루션으로 한계가 있다고 보고 초기부터 자체 추천 모델을 개발해 왔다고 밝혔습니다. 같은 인터뷰에서 차세대 기술로 거대스타일모델(LSM)을 소개하며 텍스트가 아니라 유저가 보고 클릭하고 좋아한 행동 자체가 입력값이 된다고 설명했습니다. 추천 알고리즘을 패션에서 뷰티, 라이프, 취미, 디지털로 넓혀 왔다는 언급도 있습니다. 공고가 행동 데이터로 문제를 정의하는 일을 업무 첫 줄에 둔 것도 이 방향과 같아서, 행동 신호를 피처로 바꿔 본 경험이 가장 직접적인 근거가 됩니다.
에이블리가 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 에이블리 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
유저 행동, 상품, 맥락 데이터 등을 분석해 추천으로 해결할 수 있는 고객 문제를 정의합니다.
이렇게 볼 수 있어요
모델을 고르기 전에 풀 문제를 고르는 일부터 맡깁니다. 어떤 데이터를 보고 어떤 고객 문제를 추천 과제로 바꿨는지가 경력 설명의 첫 문장으로 어울립니다.
머신러닝 모델을 개발하고 기존 모델의 성능과 추천 품질을 고도화합니다.
이렇게 볼 수 있어요
새 모델과 기존 모델 개선이 함께 적혀 있습니다. 이미 서비스 중인 모델의 품질을 올린 경험이라면 무엇을 바꿨고 어떤 지표가 얼마나 움직였는지가 핵심입니다.
대규모 데이터에서 피처를 발굴하고 학습·평가 파이프라인, 서빙 구조와 안정성까지 설계하고 개선합니다.
이렇게 볼 수 있어요
서빙과 안정성까지 이 자리의 일입니다. 기술 스택의 모델 서빙 줄에 Kotlin, FastAPI, Scylla, Elasticsearch가 있으므로 모델을 API로 내보내 운영해 본 경험이 바로 쓰입니다.
오프라인 지표와 온라인 실험으로 가설을 검증하고 추천 품질 개선이 고객 경험과 비즈니스 지표의 변화로 이어지는지 확인합니다.
이렇게 볼 수 있어요
오프라인 지표가 좋아도 온라인 실험에서 결과가 다를 수 있다는 전제가 들어 있습니다. 두 지표가 어긋났던 사례와 그때 어떻게 판단했는지를 준비해 두면 직무 인터뷰에서 쓸 수 있습니다.
2자격 요건
에이블리 조직문화에 공감하고 One Team으로 GRIT하게 일하며 Impact를 만들어 갈 의지를 요구합니다.
이렇게 볼 수 있어요
이 조건은 회사가 ABLY WAY로 정한 세 가지 가치를 그대로 옮긴 것입니다. 추천 모델 개선이 팀 전체의 지표에 어떻게 이어졌는지를 말할 수 있으면 Impact 항목의 답이 됩니다.
머신러닝 관련 업무 경력이 5년 이상이거나 이에 준하는 역량을 요구합니다.
이렇게 볼 수 있어요
연구 경력과 서비스 경력을 구분하지 않았지만 다음 줄부터 실제 서비스 환경을 반복해서 요구합니다. 서비스에 들어간 모델을 다룬 기간을 따로 밝혀 두면 판단이 쉽습니다.
실제 서비스 환경에서 문제 정의, 모델 개발, 실험, 배포, 운영, 개선까지 이어 가 본 경험을 요구합니다.
이렇게 볼 수 있어요
여섯 단계를 하나의 흐름으로 적었습니다. 한 프로젝트 안에서 이 단계를 모두 거친 사례를 골라 단계별로 내가 맡은 부분을 쓰세요.
대규모 트래픽 환경에서 추천, 검색, 광고 같은 랭킹·개인화 머신러닝 서비스를 경험한 사람을 찾습니다.
이렇게 볼 수 있어요
추천 경험이 없어도 검색이나 광고 랭킹을 다뤘다면 이 조건에 들어갑니다. 트래픽 규모와 응답 시간 요구를 함께 적으면 대규모라는 말이 구체적이 됩니다.
모델 성능뿐 아니라 데이터 흐름, 응답 속도, 시스템 안정성을 고려해 추천 시스템 구조를 설계할 수 있는 사람을 찾습니다.
이렇게 볼 수 있어요
성능과 지연 시간 사이에서 무엇을 포기했는지를 보려는 조건입니다. 더 정확한 모델 대신 가벼운 모델을 택한 이유처럼 판단의 근거가 보이는 사례가 맞습니다.
새로운 논문이나 기술을 이해하고 실제 문제 해결에 적용하고 검증할 수 있는 사람을 찾습니다.
이렇게 볼 수 있어요
논문 구현 자체보다 서비스에 적용해 검증했는지가 기준입니다. 적용했다가 효과가 없어 거둔 사례도 검증 과정이 분명하면 근거가 됩니다.
3우대 사항
후보 추출부터 최종 순서 결정까지 추천 파이프라인의 각 단계를 직접 개발한 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
후보 생성과 랭킹 중 한쪽만 해 봤다면 어느 쪽인지 밝히고, 다른 단계와 어떻게 맞물렸는지를 덧붙이세요.
머신러닝 모델이나 추천 시스템 개선으로 고객 경험이나 비즈니스 지표에 유의미한 변화를 만든 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무 마지막 줄이 우대 사항으로 한 번 더 나옵니다. 클릭률이나 구매 전환처럼 이름이 있는 지표와 변화 폭이 있으면 설명이 짧아도 됩니다.
대규모 데이터 처리와 ETL을 설계하고 운영한 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
데이터 전처리 도구로 Spark, Ray, Airflow를 적었습니다. 이 중 써 본 도구가 있으면 처리한 데이터 규모와 함께 밝히면 됩니다.
모델 서빙, 분산 학습, GPU 환경 같은 프로덕션 ML 시스템 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
학습 도구로 PyTorch와 Kubeflow, 배포 환경으로 Kubernetes (EKS)를 적었습니다. 학습 인프라를 직접 운영해 봤다면 이 항목과 맞습니다.
이커머스와 플랫폼 비즈니스에 대한 높은 이해도를 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
찜, 장바구니, 구매처럼 커머스 행동 데이터의 의미를 아는지가 관건입니다. 다른 도메인 출신이라면 행동 신호를 어떻게 해석했는지로 대신 보여 줄 수 있습니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2026년 9월 22일
- 고용형태 : 정규직
- 근무지 : 신논현 (서울특별시 서초구 강남대로 465, A,B동 6층,9층,A동 17층 (서초동))
- 경력 조건 : 경력 5년 이상
- 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- Python
- PyTorch
- Kubeflow
- Kotlin
- FastAPI
- Scylla
- Elasticsearch
- Spark
- Ray
- Airflow
- Github
- Github Action
- Docker
- Kubernetes (EKS)
전형과 지원
에이블리 채용 FAQ는 전형이 직무별로 다르다고 답하고 각 공고 하단의 합류 여정을 보라고 안내합니다. 공통 뼈대는 서류, 직무 인터뷰, 최종 인터뷰이고 그 사이에 무엇이 들어가는지가 공고마다 다릅니다.
공고마다 다른 중간 단계
공고에 따라 서류 다음에 사전 과제나 라이브 코딩테스트가 오고 직무 인터뷰가 한 번이거나 심층 직무 인터뷰까지 두 번입니다. CX 지식관리 담당자 공고는 사전 과제를 직무 인터뷰와 한 단계로 묶고, 그 인터뷰에서 과제 리뷰와 별도의 현장 과제를 함께 진행한다고 적었습니다. 엔지니어용 합류 여정 가이드는 심층 직무 인터뷰가 일부 엔지니어 포지션에만 있고 CTO가 참여한다고 적었지만, 엔지니어가 아닌 IT 매니저 공고에도 심층 직무 인터뷰(화상)가 있습니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 회사에 두 공고를 함께 보고 있다면 준비가 달라질 수 있습니다. 공고 하단의 '합류 여정을 소개해요' 절을 먼저 읽고 과제가 있는지부터 확인하세요.
최종은 대표와 30분
합류 여정 가이드에 따르면 최종 인터뷰는 대표와 약 30분 동안 화상으로 진행되고 비즈니스 방향과 비전, 문화를 공유하는 자리입니다. 다만 안전관리자와 CX 지식관리 담당자 공고는 최종 인터뷰를 대면으로 적었습니다. 서류부터 최종 합격까지 약 2~4주가 걸린다고 적었고, 채용 FAQ는 보통 1개월 이내라고 답합니다.
이렇게 볼 수 있어요
마지막 단계가 문화와 방향에 관한 대화이므로 ABLY WAY 세 가지에 대한 내 생각을 정리해 두는 것이 최종 준비의 중심입니다. 다른 회사 일정과 겹쳐 볼 때는 한 달 안쪽으로 잡으면 됩니다.
중복 지원은 되지만 동시 진행은 안 됩니다
여러 공고에 지원할 수는 있지만 전형은 동시에 진행하지 않고 가장 적합한 포지션으로 결과와 다음 단계를 안내합니다. 같은 포지션은 최종 결과 안내 후 6개월 뒤 재지원을 권장하고 다른 포지션은 기간 제한이 없습니다. 서류 불합격도 결과를 알려 주지만 전형 피드백은 주지 않습니다.
이렇게 볼 수 있어요
두 공고에 함께 지원하면 회사가 하나를 골라 진행합니다. 원하는 쪽이 분명하다면 그 공고 하나에 집중하고, 떨어지더라도 다른 포지션은 바로 지원할 수 있다는 점을 순서 계획에 넣으세요.
자유 양식과 수습 3개월
채용 FAQ에 따르면 지원 서류는 양식이 자유롭고 PDF로 내는 것을 권장합니다. 합류 여정 가이드는 경험을 나열하기보다 Why와 How를 중심으로 쓰기를 추천합니다. 포트폴리오와 노션, GitHub 링크도 함께 낼 수 있습니다. 인턴을 제외한 정규직은 수습 3개월이 있고 그 기간 급여는 차등이 없습니다. 임팩센터에서 일하는 안전관리자와 CX 지식관리 담당자 공고는 3개월 시용 계약 뒤 역량과 퍼포먼스를 바탕으로 정규직 전환 여부를 정한다고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
양식이 자유인 만큼 경험마다 왜 그렇게 했는지가 드러나게 쓰는 편이 이 회사의 안내와 맞습니다. 외국인도 근무 가능한 비자가 있으면 지원할 수 있지만 전형과 협업은 한국어로 진행됩니다.
이 공고만 다른 점
사전 과제 없이 직무 인터뷰를 두 번 봅니다.
전형은 서류전형, 직무 인터뷰(화상), 심층 직무 인터뷰(화상), 최종 인터뷰(화상) 순이고 모두 화상입니다. 엔지니어용 합류 여정 가이드는 심층 직무 인터뷰가 일부 엔지니어 포지션에만 있고 CTO가 참여한다고 적었습니다. 과제가 없는 대신 같은 프로젝트를 두 번 깊게 묻는다고 보고 준비하세요.
지원 전 준비할 것
- 1
한 프로젝트를 여섯 단계로 정리하기
자격 요건이 문제 정의, 모델 개발, 실험, 배포, 운영, 개선을 한 흐름으로 요구합니다. 대표 프로젝트 하나를 골라 단계마다 내가 한 일과 그 단계의 결과 지표를 적어 두면 두 번의 직무 인터뷰에 그대로 쓸 수 있습니다.
- 2
오프라인과 온라인 지표가 어긋난 경험
업무 마지막 줄이 오프라인 지표와 온라인 실험의 연결입니다. 오프라인에서는 좋았는데 A/B 테스트에서 결과가 달랐던 경험이 있다면 원인을 어떻게 찾았는지까지 정리해 두세요.
- 3
행동 데이터를 다룬 방식 설명하기
CTO 인터뷰가 찜, 장바구니, 구매가 각각 어떤 의미인지까지 해석하려 했다고 말합니다. 클릭이나 체류 같은 암묵적 신호에 어떻게 가중치를 줬는지를 설명할 수 있게 준비하세요.