✨

[인턴] ML Engineer

Why Ringle

링글은 꿈만 꾸지 않고 현실로 만들어 냅니다.

“ 단순하게 화상 과외를 주관해주는 서비스에서 그치지 않고, 유저들의 본질적인 영어 실력 향상에 필요한 것들을 계속 고민하며 유저들, 튜터들과 적극적으로 소통하는 모습에서 링글이 정말 유저를 위하는 서비스라는 것을 느꼈습니다. 그 속에서 열정적이시고 똑똑하신 팀원분들과 함께 유저의 영어 실력을 진단하고 향상시킬 수 있는, 선진 기술들이 실제로 응용되는 product 를 설계하며 보람을 느끼면서 일하고 있습니다. 성장하면서 동시에 세상에 impact 를 줄 수 있다는 점에서 정말 멋진 일을 하고 있다고 스스로 자부합니다.” NLP software Engineer, Tech-Product Team 노현호님
2015년 스탠포드대학교 기숙사 방에서 시작한 링글은 2021년 1000억 가치를 인정받아 시리즈 A를 200억 투자로 마무리 했습니다. 충분한 가치를 받을 만한 서비스를 만들기 전까지 투자를 받지 않겠다는 소신. 무리한 확장 보다는 작더라도 고객과 소통할 수 있는 사이즈의 팀을 유지하며 서비스의 품질을 올리겠다는 의지. 지난 7년을 말이 아닌 행동으로 링글의 비전을 달성해 나갔습니다. 우리는 꿈을 실현하기 위한 액션플랜을 따라 움직입니다.

링글 서비스의 진정성으로 고객을 팀원으로 만듭니다.

“ 저는 2019년 당시 재직 중이던 회사의 사내 게시판에 링글을 추천하는 글로 처음 링글을 접했습니다. 명문대 학생에게 수업을 받을 수 있는 컨셉과 교재가 당장 실무에 도움이 되는 퀄리티라는 점이 상당히 기억에 남았습니다. 링글에 대한 긍정적인 기억을 갖고 실제로 링글 팀에 합류한 후에는 예상보다 더 고객 친화적으로 운영되는 여러 서비스 정책에 놀랐습니다. 많은 기회 비용과 시간을 들여서 차곡차곡 쌓아 올린 고객 중심적인 서비스 운영과 개발 모든 의사 결정의 시작과 끝이 고객인 서비스를 만들고 경험하시길 원하는 분들께 링글팀 합류는 즐거운 여정이 되리라 믿습니다. “
국내 빅테크 기업 PM 출신 , PM-Product Team 진용진님
링글 팀원의 약 30% 는 고객으로 링글과의 인연을 시작했습니다. 고객으로서 접했던 링글 서비스의 높은 퀄리티와 성장 가능성에 확신을 얻고, 링글이 꿈꾸는 비전에 깊이 공감하는 멋진 분들이 링글을 만들어 나가고 있습니다. 고객으로서의 서비스에 대한 확신과 높은 이해가 링글을 만들어 나가는 팀원의 자부심과 고객 중심적인 결과물로 선순환됩니다.

성장에 집중하는 조직문화가 유수 기업 경력을 가진 팀원들을 불러 모았습니다.

“ 이전 회사는 이미 큰 회사였기 때문에 2-3단계 성장할 수 있는 기회를 찾기 어려웠고, 연차가 쌓이면서 개인으로서 더 성장할 수 있는 부분도 한계가 있었어요. 링글은 매년 3배씩 성장해왔고, 계속해서 같은 속도로 성장하는 게 목표이기 때문에 저까지 강제 성장하게 됩니다. 또, 목표에 도달하지 못할 때 한 사람에게 책임을 묻기 보다는 과정에 대해 분석하고 모두 함께 회고하며 다음을 준비하는 문화가 있어서 일하는 사람으로서 더 성숙하게 성장할 수 있다는 생각이 듭니다. “ -S 전자 출신 Customer Product팀 강수연님
링글 팀원의 약 40% 는 BCG, 삼성전자, 네이버, 쿠팡, 현대카드, 제일기획 등 흔히 말하는 A급 회사 출신들입니다. 이미 보장된 안정된 길보다는 다양한 자극을 통해 밀도있는 성장이 가능한 길. 회사원이 아닌 한명의 프로로 성장할 수 있는 조직에 대한 갈증을 링글에서 해소하고 있습니다. 그들이 가진 체계적인 조직 경험과 다양한 분야에 대한 이해가 링글에 전달 되고 링글의 폭발력있는 성장이 그들의 성장을 이끌어 주고 있습니다.

링글은 고객의 성장, 팀원의 성장, 튜터의 성장을 위해 존재합니다.

링글의 접점에 있는 모든 고객, 팀원, 튜터 분들이 링글을 통해 모두 성장을 하는 세상을 꿈꿉니다. 고객은 영어학습을 통해 더 큰 세상으로 나갈 수 있는 기회를 가지고, 튜터는 지구 반대편의 프로페셔널들과 수업하며 생각의 지평선을 넓힙니다. 시니어 팀원들에게는 세상에 위대한 가치를 더하는 회사의 주역이 될 기회를, 주니어 팀원들에겐 업계 최고 실력을 가진 분들에게 수평적이고 소통 중심적인 환경에서 배울 수 있는 환경을 선사합니다. 단순히 좋은 회사가 아니라, 위대한 꿈을 꾸는 회사에서 세상에 위대한 가치를 더하기 원하는 사람으로 성장하는 것. 그게 우리가 지향하는 링글의 비전입니다.
여러분이 커리어의 어떤 단계에 계시든, 링글은 여러분의 지속적인 성장을 응원하고 든든하게 서포트할 준비가 되어있습니다. 링글과 함께 성장하기를 원하신다면, 주저하지 말고 지원해주세요!
인스타그램

링글 ML팀이 연구 중인 CAF 영어진단모델

영어의 말하기의 3대 요소 약칭 “CAF”를 구현하여, 정식 릴리즈를 마지막으로 준비하고 있습니다.

[C]omplexity

[A]ccuracy

[F]luency

이 외에도 저희 팀에서는
1) 최신 STT 기술을 응용하여 분석에 최적화 시킬 수 있는 텍스트 상태를 만드는 text preprocessing, 2) STT 가 가장 잘 이뤄질 수 있도록 audio file 을 만드는 audio source preprocessing,
3) 동시에 여러 수업에 대한 진단 계산을 견딜 수 있는 인프라 설계 등 많은 작업들을 하고 있습니다.
매우 특수하고 모으기 힘든 L2 영어 학습자의 수업 dataset 을 매우 대량으로 보유할 수 있고, 그 해석의 방법에 대한 가능성이 무궁무진하다는 것이 저희 링글 팀의 가장 큰 매력입니다.

ML/NLP Engineer

ML/NLP R&D 팀과 함께, 전세계 L2 learner들을 성장 시킬 수 있는 제품을 만드는 여정에 동참할 분께서는 아래 사항을 확인하시고 지원해 주세요!
► 이런 분을 기다립니다
•
기본적인 프로그래밍 언어 활용능력이 있으신 분
•
ML에 대한 기본적인 이해 혹은 관련 지식과 경험이 있으신 분
•
우수한 커뮤니케이션 스킬을 갖추신 분
•
팀워크의 중요성을 아시고, Team-based Problem Solving 스킬을 갖추신 분
•
새로운 일에 도전을 두려워하지 않으시는 분
•
배움을 통한 성장에 열려있으신 분
► 아래 역량도 갖추셨다면 더욱 좋습니다
•
ML 또는 영어 NLP 관련 경험
► 이력서 외에 추가로 준비해주세요
•
링글 지원 동기를 담은 간단한 자기소개서

Tech Stack

백엔드
•
Ruby on Rails
•
AWS (RDS, ELB, Route53, CloudFront, EKS 등)
•
Datadog, CircleCI, Terraform, Kubernetes
프론트엔드
•
React, Typescript, NextJS, Webpack, Babel, SCSS, Redux, Saga
앱
•
React-native, Redux, Saga
리서치
•
NLP (spaCy, NLTK, fairseq 등)
•
Machine Learning
•
Python
공통
•
GitHub 및 Jira로 소스코드와 이슈를 관리하고 있습니다.
•
사내 커뮤니케이션은 Slack을 사용합니다.
•
Notion을 이용해 문서를 작성합니다.

Let’s join - 링글 채용 여정

Step1. 지원서 제출
•
career@ringleplus.com으로 간단한 이력서와 링글 지원동기를 제출해주세요.
◦
자유 양식으로 제출해주시면 됩니다.
•
이메일 제목은 아래와 같이 보내주시면 됩니다.
◦
ex) [ML/NLP 지원] - 김링글
◦
ex) [ML/NLP 인턴 지원] - 김링글
▪
인턴 지원이실 경우 근무 가능 기간도 전달 부탁드립니다.
Step2. 1차 Resume & 과제 기반 인터뷰
•
지원하신 포지션 관련된 과제를 수행하신 후, Resume 및 해당 과제의 문제 해결 능력 방식에 대해 여쭤보는 자리입니다.
•
입사 후 실제로 함께 일하실 팀 총괄 및 팀원 분들과 진행합니다.
Step3. 2차 GREAT 관점 인터뷰
•
링글 인재상인 GREAT 관점을 기반으로 지난 경력과 경험에 대해 나누는 자리입니다.
•
소속 팀 뿐만 아니라 Co-founder 및 타 팀 총괄님들과 함께 진행합니다.

링글 인턴&풀타임분들 후기

Search
22년 7월부터 23년 1월까지 인턴 근무 후 현재는 정규직

간단한 자기 소개

•
서울대학교 기계공학과 18학번 노현호입니다. 기계공학과 밀접하게 연관되어있는 AI 분야에 대해 항상 관심이 많았는데, 우연히 링글의 ML part 에서 인턴쉽을 모집한다는 것을 알게 되었습니다. 스타트업, 그것도 ML 기술 자체가 회사의 메인 상품이 아닌 영어 화상 교육 스타트업에서 AI 기술을 활용한다는 것에서 매우 큰 호기심을 느꼈고, 어떤 방식으로 고도화된 기술을 교육이라는 제품에 더할지 너무 궁금해서 링글 ML 팀에 조인하게 되었습니다.

지난 기간 동안 무엇을 했는가

•
현재 링글에서 영어 화상 과외를 마친 후에 튜터의 피드백을 받게 되는데, 평가를 주는 튜터들이 수업 별로 달라지게 되어 객관적인 평가가 어려운 상황입니다. 따라서 여기서 야기되는 여러 problem들을 NLP 기술을 이용하여 solving 하고 있습니다. 기존 영어 시험, 영어 능력 평가 어플리케이션처럼 고정된 발화 상황에서의 능력치 평가와 다르게, 매우 다양한 대화 및 수업 상황에서 영어 실력을 평가할 수 있는 지표들을 확인하고, 검증하여 객관적으로 실력을 드러낼 수 있는 기준을 제시하고자 노력 중입니다.

무엇이 좋았는가

•
대학교를 다니면서 비슷한 환경에서 자란 친구들과 비슷한 공부를 하며 지냈던 저에게, 링글에서의 경험은 제 사고의 범주를 매우 넓혀주었습니다. 특히 KAIST 교수직을 겸임하고 계시는 주호님, 링글의 두 co-founder 이신 승훈 성파님 그리고 NLP 의 팀원분들과 함께 지내면서 팀원들과 소통하는 법, 내 주장을 제시하는 방법 등 너무나 많은 것들을 필드에서 직접 배울 수 있었기에 도움이 많이 되었습니다.
•
+ 인턴이라고 해서 쉬운 일만 주지 않고 스스로에게 챌린지할 수 있는 태스크를 항상 맡을 수 있어서 큰 성장의 발판이 되었던 것 같습니다!

무엇이 아쉬운가

•
ML 기술이 집약적으로 모인 프로덕트인 CAF 는 이제 막 링글 서비스 안에서 자리를 잡고 있습니다. 팀 내에서 첫 발걸음을 내딛는 중이라 모든 리소스가 갖추어져 있거나 충분하지는 않습니다. 하지만 문제 해결을 위해 필요한 리소스가 있을 때마다 지원을 잘 받고 있기 때문에 차차 개선될 것이라고 생각합니다!
Technology-Product Team 노현호님 (ML)
Search

간단한 자기 소개

•
카이 20학번 재학중인 황민성이라고 합니다. 코딩과 맛있는 걸 먹는 것, 요리 해 먹는 것을 좋아합니다. 현재는 휴학하고 링글에 인턴으로 조인해있습니다.

인턴십 전에는 코딩을 하셨나요?

•
취미수준으로 코딩을 했었습니다. 전에는 아두이노로 잡다한 것들 만들면서 코딩했었고, 작년에는 주로 머신러닝 공부하면서 파이썬으로 시간을 보냈습니다.

지난 기간 동안 무엇을 했는가

•
약 2달간 정신없이 달렸던 것 같습니다. 성파님의 레일즈/리액트 트레이닝 부터 시작해서, 현재 링글 프로덕션에서 발생한 장애상황 분석, 링글닥 프로토타입 제작, AWS Lambda Edge 기반 이미지 리사이징, 프로덕션 보안 테스팅, 릴리즈 메세지 자동화 등등 정말 많은 경험을 단기간에 알차게 하면서 배워나가고 있습니다.

무엇이 좋았는가

•
우선 링글의 성파님을 필두로한 어마무시한 개발팀원분들과 함께 할 수 있다는 점. 또 대기업 인턴과는 비교할 수 없을 정도의 프로덕션 환경의 경험치를 제공받을 수 있다는 점. 정말 본인이 빡쎄게 구르고자 한다면 더 없이 좋은 환경을 조성해준다는 점. 성파님의 개발인턴 분들에 대한 케어가 정말 엄청나신 점 등 열거하자면 너무 길어서 여기까지만 :D

무엇이 아쉬운가

•
글쎄요 아무리 생각해도 모르겠습니다!
Technology-Product Team 황민성님 (ML Intern)

간단한 자기 소개

•
카이스트 전산학부 18학번 김해찬입니다. 현재 링글에서 NLP팀에서 “유저 영어 말하기 능력 진단 엔진“을 개발하고 있습니다. 링글 이전에 개발 경험은 없었고, 학교에서 기계학습 수업을 들었습니다. 이후 인공지능 + 스타트업 쪽으로 일해보고 싶다는 생각을 했는데, 링글 NLP팀 채용 글을 보게 되어 조인하게 되었습니다.

지난 기간 동안 무엇을 했는가

•
음성데이터 처리, ASR 모델 별 성능 분석, 텍스트 전처리, POS 및 depencency 분석을 통한 문장형태 분류 알고리즘 개발, 문법 오류 검사 모델 개발을 하였습니다. 최종적으로 학습자의 발화에서 영어 speaking 실력을 나타내는 여러 feature들을 추출하고, 이를 IELTS speaking 레벨로 매칭시키는 모델을 개발하였습니다. 이러한 전반적인 과정을 통해, feature engineering을 직접 수행하였고, NLP 연구에 필요한 기본적인 텍스트 처리 기술들을 익힐 수 있었으며, 여러 NLP task와 논문, 모델을 통해 인사이트를 얻었습니다.

무엇이 좋았는가

•
링글은 유저의 성장을 돕는 회사입니다. 주 고객층이 성장하고자 하는 분들이기 때문에, 그런 분들과 가까워지다보니 회사 분위기도 개인이 성장하는 방향을 지향합니다. 개발/논문 스터디 문화도 활발하고, 제가 현재 만들고 있는 프로덕트도 제 성장 방향과 잘 맞았던 것 같습니다. 또한 회사 내에 다양한 분들과 대화하고 일 하면서 제가 좋아하는 일, 잘하는 일, 앞으로 하고 싶은 일들이 정리되었습니다.

무엇이 아쉬운가

•
사실 인턴 생활에 너무 만족해서 아쉬운 점은 없었습니다. 더 많은 회사 분들과 얘기 나눠보지 못한 것..?

다음 인턴쉽이 더 의미있도록 링글팀에게 바라는 한마디

•
링글을 지원할 때, 저도 개발 경험이 없어서 걱정을 많이 했는데, 그 걱정을 이겨내고 지원한 게 참 다행이라고 생각합니다. 열정만 있으면 링글에서 충분히 배울 수 있기 때문에, 이 글을 보시는 분이라면 꼭 주저하지 말고 지원하세요!
Technology-Product Team 김해찬님 (ML Intern)

간단한 자기 소개

•
안녕하세요, 카이스트 19학번 김세현입니다. 6학기 재학 후 1년간 휴학하고 링글 NLP 파트에서 일하고 있습니다. 2021년 겨울방학에 성파님 개발세미나에서 처음 웹개발을 배웠고 “개발실력을 더 키우고 싶다” + “성장중인 에듀테크 스타트업인 링글에서 일해보고 싶다”라는 생각으로 링글에 조인했습니다. 현재는 웹개발보다는 NLP(자연어처리) 관련된 일을 하고 있습니다!
•
원래 인턴을 6개월만 하려고 했지만 하다 보니 개발하고 있는 것을 완성시키고 싶어 추가로 6개월 연장해 총 1년 동안 인턴 생활을 했습니다.

지난 기간 동안 무엇을 했는가

•
현재 링글에서 일한지는 8개월 정도 되었고 링글 수업 후 유저들의 영어실력을 진단해주는 엔진을 개발하고 있습니다. 수업내용이 스크립트로 기록되면 그 안에서 Complexity, Accuray, Fluency (CAF) 각 카테고리별 능력을 측정하는 피처들을 추출해 진단하는 모듈입니다.
•
개발단계에서는 C, A, F 카테고리별 실력을 진단하기 위해 1. 영어실력을 평가하는 메트릭들을 연구한 논문을 읽고 2. 논문에 나온 내용을 수치화하고 3. 통계적으로 분석하고 4. 최종적으로 실력을 예측하는 예측모델을 만드는 과정을 거치고 있습니다.

무엇이 좋았는가

•
실제 데이터로 유저들에게 가치를 제공하는 기술을 개발해 볼 수 있는 귀한 경험인 것 같습니다..!
•
개발하는 과정 속에서 사소하게 고민되는 부분, 어려움들이 많은데 이를 하나씩 해결해나가는 과정도 재밌는 것 같습니다.
•
실력있는 팀원들과 서로의 고민을 활발하게 논의하며 재밌게 일할 수 있습니다!
Technology-Product Team 김세현님 (ML Intern)

간단한 자기소개

•
카이스트 전기 및 전자 공학부 20학번 김용환입니다. 학교에서 기계학습 수업을 듣고 ML에 관심이 생겼고, 때마침 과 단톡방에 올라온 링글 NLP 인턴 모집글을 보고 조인하게 되었습니다. 이전에 개발 경험은 없었지만, 스타트업에 관심이 있었고 새로운 도전을 해보고 싶어 지원했습니다.

지난기간 동안 무엇을 했는가

•
유저의 영어실력을 Complexity, Accuracy, Fluency 측면에서 평가해 주는 CAF 모듈을 만들고 있습니다. 언어 및 교육학 논문들을 읽으며 유저의 영어실력을 정확하게 평가하기 위해 필요한 요소들을 찾아내고, 이를 NLP로 구현하는 과정을 거쳐왔습니다. 이 과정에서 다양한 데이터 분석 방법 들을 익힐 수 있었으며 실제 모델을 사용하는 경험도 해볼 수 있었습니다.

무엇이 좋았는가

•
가장 좋았던 점 중 하나는 훌륭한 팀원 분들 이었습니다. 열정 있고 훌륭한 분들이 많아서 좋은 자극을 얻을 수 있었습니다. 또한 팀원분들의 이야기, 경험을 들으며 진로 고민에도 도움을 얻을 수 있었습니다. 단순하게 주어진 일을 수행하는 것이 아니라, 다함께 고민하며 길을 찾아나가는 것이 너무 좋았습니다. 그리고 무엇보다 하나의 프로젝트를 시작해서 쭉 성장시켜 나가는 것이 정말 좋았습니다. 모듈을 설계하고, 데이터를 모으고, 디자이너 분들 그리고 다른 개발자 분들과 협업하여 프로젝트를 진행하는 것이 쉽게 하기 힘든 값진 경험이라고 생각합니다.

무엇이 아쉬운가

•
직주근접의 중요성을 몸소 깨닫게 되었습니다 ㅠ 빨리 자취할걸 하는 후회를 하고 있습니다.

다음 인턴쉽이 더 의미있게 되기 위해 링글팀에게 바라는 한마디

•
딱히 없습니다. 기대 이상의 성장과 배움이 있는 곳 입니다. 새로운 경험과 성장을 하고 싶은 분들이라면 누구라도 후회하지 않을 것 같습니다 !
Technology-Product Team 김용환님 (ML Intern)

간단한 자기 소개

안녕하세요. ML파트 인턴으로 2개월 간 근무한 김우진입니다. 저는 서울대학교 자유전공학부 17학번이며, 컴퓨터공학과 경영학을 전공하고 있습니다.
공학에 대해 무지했던 제가 대학에서 컴퓨터공학을 전공하고, 나아가 학내 학술동아리에서 3 차례 기업들과 데이터 분석 및 모델링 프로젝트를 경험하면서, 인간의 복잡한 사고과정을 단순한 모델링으로 풀어낼 수 있다는 매력에 빠져 ML 분야로 진로를 정하게 되었습니다.
평소 ML/DL 분야에서 NLP 를 탐구해보고 싶은 마음을 가지고 있었고, 실제 프로덕트와 서비스에 어떻게 ML 기술이 녹아들 수 있는지 경험하고 싶어 링글 ML 파트에 조인하게 되었습니다.

지난 기간 동안 무엇을 했는가

저는 지난 2개월 간 발음 진단 모델 개발에 몰두했습니다.
짧은 인턴 기간 동안, CAF 정규 릴리즈를 앞두고 어떤 것을 더 연구할 수 있을지 고민하던 제게, 확실했던 한 가지는 그동안 하지 않았던 것을 시도해보고 싶었습니다. 링글 ML 파트에서 CAF 에 대한 연구 및 개발을 이미 1년이란 시간동안 해왔고, 기존에 이미 완성도 있게 진행했던 것을 짧은 기간 내 내 것으로 소화하고 고도화하기에는 시간이 부족할 것이라 생각했습니다. 따라서 저는 영어 실력 진단에 있어 꼭 필요하지만 아직 시도하지 않았던 “발음”영역 진단을 위한 딥러닝 모델 개발 연구를 수행하기로 하였고, 지난 2개월 간 발음 진단 모델과 관련한 다양한 선행 연구 논문을 리서치하고 실험하며, 링글에 가장 적합한 모델을 개발하는 업무를 수행하였습니다.

무엇이 좋았는가

•
주도적으로 리서치를 하면서 다양한 실험들을 진행하고, 필요한 제반 사항을 모두 지원해주시기 때문에 어려움 없이 리서치에만 집중할 수 있어 좋았습니다.
•
ML 파트의 경우 Daily/Weekly 미팅을 가지면서 업무 사항을 공유하고, 이에 대하여 팀원분들과 자유롭게 피드백을 주고 받으면서 아이디어를 발전시킬 수 있습니다.
Technology-Product Team 김우진님 (ML Intern)

간단한 자기 소개

•
베이징대학교 School of Computer Science 석사과정 22학번 이산우입니다. 세부 전공 방향은 자연어처리이며 현재는 Ringle ML Team에서 인턴으로 근무중입니다. 석사 입학 후 automated essay scoring 관련 연구를 계속 진행해 왔었는데, 링글에서 개발하고 있는 CAF 진단 모델이 이런 연구와도 밀접한 연관이 있다고 생각해 제 성장에 도움이 될 것 같아 링글에서의 커리어에 관심을 가지고 조인하게 되었습니다.

지난 기간 동안 무엇을 했는가

•
CAF 모델 베타 단계에 링글에 조인하여 “보다 다각화된 AI 영어 회화 실력 진단”에 초점을 맞추고 리서치를 진행했습니다. CEFR, IELTS, TOEFL등을 참고하여 CAF 기반으로 새롭게 발굴할 수 있는 진단 영역이 있는지 조사하고 새로운 영역에서의 진단을 적절한 ML task로 formalize 하는 작업을 하였습니다.
•
진단 다각화의 일환으로 Coherence Scoring 진단 모델을 개발하였습니다. 모델 훈련을 위한 데이터 라벨링 작업에서 라벨링 가이드라인 제작을 수행했습니다. Coherence scoring을 주기능으로 두고, 잘못된 연결사 사용 감지 및 incoherent한 문장 감지 등의 부가 기능을 추가하여 학습자에게 점수 외에도 점수를 향상시킬 단서를 피드백으로 제공하고자 했습니다. 이를 위해 점수 예측, 두 텍스트 간의 점수 비교, 잘못 사용한 연결사 태깅 등의 task를 동시에 학습할 수 있도록 모델을 설계하였습니다. 이 과정에서 coherence modeling 관련 논문도 많이 읽을 수 있었습니다..!
•
훈련된 모델이 특정한 요인에 의해 편향된 예측을 하고 있지 않은지 검증하는 등 모델의 robustness를 확인하는 작업을 하였습니다.

무엇이 좋았는가

•
자유로운 리서치를 장려하는 분위기가 좋았습니다. AI 개발의 최신 연구들을 과감히 시도하고 팀원과 결과를 공유하는 과정에서 더 나은 아웃풋이 만들어지고 저 역시 성장하는 느낌을 받았습니다. 그리고 새로운 툴 또는 모델을 테스트할 때 Tech 팀에서 적극적으로 지원해줍니다..! 일례로 coherence model 훈련을 위해 라벨링 된 데이터가 필요하다고 팀에 말씀 드렸는데 며칠만에 라벨링 해주실 튜터님 약속을 잡아주시고 관련 비용도 지원해 주셨습니다!
•
팀 내 및 팀 간 소통이 활발해 자신이 하고 있는 연구가 링글 전체에서 어떤 역할을 하고 있는지, 앞으로 어떤 모습으로 프로덕트에 반영이 될지 예상할 수 있습니다. 따라서 확실한 목적의식을 가지고 효율적인 작업을 할 수 있게 됩니다.
•
자유로운 커피챗 문화가 좋았습니다! 회사에 계신 분들과 일상 이야기 뿐만 아니라 커리어와 관련된 이야기도 활발히 할 수 있어 앞으로 제가 하고 싶은 일을 생각하는 데 많은 도움이 되었습니다.

무엇이 아쉬운가

Technology-Product Team 이산우님 (ML Intern)
채용 프로세스는 후보자님의 상황에 맞추어 오프라인 또는 온라인으로 진행됩니다. 채용 프로세스는 저희가 후보자를 알아가는 동시에 후보자가 링글에 대해 알아가는 시간입니다. 궁금하신 점이 있다면 언제든 주저하지 말고 문의해주세요.
지원 전에 링글에 대해 더 알아보고 싶다면? 커피챗을 신청해주세요! HR 매니저 송윤지 yoonji.song@ringleplus.com 에게 메일 주시면 일정을 조율하여 편하게 이야기 나눌 수 있는 자리를 마련하겠습니다.