응용 알고리즘 엔지니어 (Applied Algorithm Engineer) [산업기능요원/전문연구요원]

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From Miridih’s original posting

| 직무 소개 미리캔버스는 이제 사용자가 하나하나 디자인을 고치는 도구를 넘어, 사용자의 의도와 콘텐츠 구조를 이해해 더 나은 결과물을 제안하는 제품으로 나아가고 있어요. 이 과정에서 가장 어려운 문제는 AI가 무언가를 “생성”한 다음부터 시작됩니다. 어떤 요소를 유지하고, 어떤 요소를 바꾸고, 어떤 결과를 제품 안에서 실제로 써도 되는지 판단하는 로직이 필요하기 때문이에요. Applied Algorithm Engineer는 이 복잡한 판단을 감이 아니라 계산 가능한 구조로 바꾸는 역할이에요. 콘텐츠의 구조를 tree나 graph처럼 바라보고, matching, ranking, validation, fallback 로직을 설계해 AI 기반 기능이 안정적으로 동작하도록 만듭니다. 처음에는 문제가 모호하게 느껴질 수 있어요. 하지만 어려운 문제를 오래 붙잡고, 규칙을 세우고, 검증 가능한 코드로 바꾸는 과정에 몰입하는 분이라면 밀도 높은 성장을 경험하실 수 있을 거예요. PM, TPM, Software Engineer와 함께 “이 기능을 만들 수 있는가”를 넘어 “이 판단을 어떤 구조로 모델링해야 안전하게 확장될 수 있는가”를 고민하게 됩니다. 단순 구현보다 한 단계 안쪽의 문제, 즉 제품 품질을 결정하는 보이지 않는 로직을 직접 설계하고 제품에 연결하는 경험을 하게 될 거예요. | 기대 모습 • 1개월 뒤 • 미리캔버스의 콘텐츠 구조, 에디터 도메인, AI 기반 기능의 실행 흐름을 이해하고, 현재 시스템에서 어떤 판단 로직이 병목이 되는지 파악합니다. • 기존 코드와 실험 결과를 읽으며 matching, ranking, validation, fallback이 필요한 문제를 작은 단위로 나누어 설명할 수 있습니다. • 3개월 뒤 • 콘텐츠 대치, 후보 탐색, 결과 검증 중 하나 이상의 문제를 맡아 실행 가능한 알고리즘 로직으로 구현합니다. • AI Agent나 자동화 파이프라인이 tool을 더 안정적으로 사용할 수 있도록 harness와 linter 구조를 개선합니다. • 그 이후 • 원본 콘텐츠와 대체 콘텐츠 사이의 대응 관계를 정의하고, 실제 제품 안에서 안전하게 사용할 수 있는 콘텐츠 변환 로직을 설계합니다. • 대규모 후보군에서도 빠르고 안정적으로 동작하는 검색·매칭·랭킹 구조를 설계하고, 제품 요구사항 변화에도 견딜 수 있는 로직으로 발전시킵니다. | 주요 업무 "미리디에서 이런 일들을 함께 하고 싶어요"…