신입·주니어 머신러닝 엔지니어 이력서 예시

신입·주니어 머신러닝 엔지니어 이력서에서 담당 업무와 성과를 설명하고, 프로젝트·학력·보유 기술을 정리하는 방법을 확인하세요.

쿠팡참고 공고 지역: 대한민국 서울창작한 예시이며 실제 직원의 이력서가 아닙니다.

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가상 이력서 예시입니다. 이름·재직 이력·성과는 설명을 위해 만든 내용이며 실제 직원의 기록이 아닙니다.

마경수

주니어 머신러닝 엔지니어 · 대한민국 서울

모델 배포·데이터 품질·추론·평가·비즈니스 영향 업무를 담당한 주니어 머신러닝 엔지니어. 주요 수행 분야: Python · PyTorch · 피처 파이프라인 · 모델 서빙

경력

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대한민국 서울

주니어 머신러닝 엔지니어

2025년 7월 - 현재

선임의 검토를 받으며 SQL로 추출한 시청 특징을 사용하는 Python 머신러닝 파이프라인을 만들고 학습·평가(evaluation) 기간을 분리. 배포(deployment)를 제안하기 전에 단순 기준 모델과 비교
배정된 업무 범위에서 예측 최신성·특징 드리프트·서빙 오류의 모니터링(monitoring)을 추가. 특징 도착이 늦어도 추천 화면이 비지 않도록 대체 순위 경로를 시험
담당 범위에서 학습 데이터와 모델 산출물을 함께 버전 관리; 오프라인 평가·서빙 지연을 비교하고 오분류 사례를 검토한 뒤 배포 후보 선정
담당 범위에서 고정 데이터·난수 시드를 활용한 PyTorch 평가 구간 책임; 학습·시험 간 중복 사례로 발생한 허위 성능 향상 원인 해결
담당 범위에서 Kubernetes 리소스 제한을 활용한 Python 배포 검증 구축; 동일 부하 재현 요청 1,000건당 추론 실패 14건에서 3건으로 감소

네이버

성남 · 대한민국

머신러닝 엔지니어 프로젝트 기여자

2024년 3월 - 2025년 6월

모델 서비스 2개에 섀도 트래픽과 자동 롤백을 구현. 자료 정리와 품질 확인을 맡았고, 선임의 검토 의견과 후속 조치를 기록. 승인된 완료 기준을 충족하며 롤아웃을 마쳤음
담당 범위에서 발행 지표와 원천 기록의 차이를 조사해 모집단이 바뀐 변환 단계 추적; 재현 가능한 쿼리로 계산 수정
담당 범위에서 최근 정상 갱신과 실패 실행을 비교해 원천 누락·변환 오류 분리; 영향 기간만 재실행하고 검토용 원래 쿼리·수정 결과 함께 보관

주요 프로젝트

머신러닝 엔지니어 실무 사례 연구

프로젝트 팀원

2024년 9월 - 2025년 2월

담당 범위에서 14개 코호트의 세그먼트 지표를 포함한 오프라인-온라인 평가 스위트를 구축. 자료 정리와 품질 확인을 맡았고, 선임의 검토 의견과 후속 조치를 기록
중복·지연 도착·정정 값을 가진 합성 원천 기록 생성; 행 수·키 고유성 검증식을 작성하고 사례별 보고 지표의 기대 변화 기록
분석 결과와 수기 계산 기준표 대사; 차이를 변환 단계까지 추적하고 정정 쿼리에 데이터 사전·재실행 안내 첨부
수기 계산 기준표를 활용한 합성 데이터 검증 책임; 중복 키에 따른 과대 집계 해결 및 정정 합계 재현 노트북 완료

학력

숭실대학교

서울 · 대한민국

컴퓨터학부 공학사

2021년 3월 - 2025년 2월

관련 과목: 알고리즘, 운영체제, 데이터베이스, 컴퓨터 네트워크

핵심 역량

직무 전문성

Python · PyTorch · 피처 파이프라인 · 모델 서빙 · 평가 · Kubernetes

발행물

분석 결과 대사 노트 — 머신러닝 엔지니어

2025년 2월

재현 가능한 쿼리를 활용한 개인 분석 방법론 발행; 데이터 단위·제외 기록·분모 변경에 따른 결과 민감도 설명

머신러닝 엔지니어 이력서와 채용공고 비교

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Sr. Staff, Machine Learning Engineer (Search & Discovery)

대한민국 서울스태프

채용공고 원문 보기2026. 9. 7. 확인 · 영문 공고에서 발췌

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공고의 요구사항
- Python
  머신러닝
  키워드와 수행 경험 확인
“Professional proficiency in Python and/or Java with relevant industry experience.”
“Staff Machine Learning Engineer, you will drive the design, development, and evolution of our end-to-end recommendation systems, placing AI/ML innovation at the core of our recommendation quality.”
이력서의 근거
선임의 검토를 받으며 SQL로 추출한 시청 특징을 사용하는 Python 머신러닝 파이프라인을 만들고 학습·평가(evaluation) 기간을 분리. 배포(deployment)를 제안하기 전에 단순 기준 모델과 비교
주니어 머신러닝 엔지니어 · 쿠팡
공고의 요구사항
- 배포
  키워드와 수행 경험 확인
“You will partner with global cross-functional teams to own the customer discovery journey, continuously elevating the user experience through rigorous experimentation and the deployment of high-impact algorithms.”
이력서의 근거
담당 범위에서 학습 데이터와 모델 산출물을 함께 버전 관리; 오프라인 평가·서빙 지연을 비교하고 오분류 사례를 검토한 뒤 배포 후보 선정
주니어 머신러닝 엔지니어 · 쿠팡
공고의 요구사항
- 통계
  실험
  알고리즘
  후보 검색
  임베딩 모델
  뒷받침할 경험 미확인
“Bachelor’s degree in Computer Science, Electrical Engineering, Mathematics, Statistics or closely related fields.”
“You will partner with global cross-functional teams to own the customer discovery journey, continuously elevating the user experience through rigorous experimentation and the deployment of high-impact algorithms.”
“Develop new Machine Learning models and features to create new recommendation algorithm or improve existing algorithms”
“This role encompasses the full lifecycle of recommendations from architecting sophisticated ranking, retrieval, and relevance models to scaling the robust systems that power Coupang’s recommendations.”
“Experience with LLMs, PLMs, and embedding models”
이력서의 근거
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참고 자료2개확인일 2026. 9. 7.

쿠팡 — Sr. Staff, Machine Learning Engineer (Search & Discovery)(새 탭에서 열림)
채용공고
O*NET 15-2051.00 · 머신러닝 엔지니어 관련 직무 정보 · 인접 직군(새 탭에서 열림)
직무 자료O*NET Database, CC BY 4.0

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