Tinder Seoul 팀은 ML/AI 기술을 활용해 사용자 개인화 추천 경험을 고도화하고, 이를 통해 Tinder의 전반적인 매칭 품질을 개선하는 데 집중하고 있습니다. 추천 시스템은 Tinder 핵심 경쟁력 중 하나로, 다양한 사용자 행동 데이터를 기반으로 실시간으로 개인화된 결과를 제공해야 합니다. 한국 엔지니어링 팀은 미국 본사 및 글로벌 ML, 데이터, PM 조직과 협업하며, 대규모 트래픽 환경에서 확장성과 안정성을 고려한 시스템을 설계·개발합니다. 머신러닝 모델과 추천 로직이 실제 제품에 효과적으로 반영될 수 있도록, 엔지니어는 기술적인 중심 역할을 수행하게 됩니다.

• ML/AI 기반 추천 서비스의 백엔드 시스템 설계 및 구현 • Java/Kotlin 기반의 Spring WebFlux 애플리케이션 개발 및 운영 • ElasticSearch, Kafka, DynamoDB, Redis, Flink 등 다양한 분산 시스템과의 연동 및 운영 • 대규모 트래픽 환경에서의 서비스 성능 개선 및 안정성 확보 • A/B 테스트, 로그 분석 등 데이터 기반의 제품 개선을 위한 엔지니어링 지원 • 글로벌 PM, ML 엔지니어, 디자이너, 데이터 사이언티스트 등과의 협업을 통한 사용자 중심 제품 개발 • 기능 간 연계성과 장기적 확장성을 고려한 아키텍처 설계 및 코드 품질 유지

• 7년 이상의 백엔드 개발 경력을 보유 • Java 또는 Kotlin 기반의 Spring, WebFlux 애플리케이션 개발 경험 • RDB, Redis, Kafka 등과의 연동 및 운영 경험 • Kubernetes 환경에서 애플리케이션 운영 경험 • AWS 기반 인프라 운영 경험이 있으신 분 • 자율적이고 주도적인 업무 수행 능력 • 문제 해결 능력이 우수하고, 새로운 기술에 대한 빠른 학습과 적용이 가능하신 분 • 다양한 직군, 다양한 문화권과 원활하게 협업할 수 있는 커뮤니케이션 역량

• DynamoDB, ElasticSearch, Flink 등과의 연동 및 운영 경험 • 추천 시스템 또는 대규모 분산 시스템에 대한 관심과 이해 • ML/AI 관련 서비스 개발 경험 혹은 관련 엔지니어링 이해도가 있으신 분 • 영어로 비즈니스 미팅 진행이 가능하신 분

• 고용 형태: 정규직 • 채용 절차: 서류전형 > Recruiter Call > Coding Test > 1차 면접 > 2차 면접 > 3차면접(해당 시) > 최종합격 • 서류 전형의 경우 합격자에 한하여 개별 안내드릴 예정입니다. • 지원 서류: 자유 양식의 상세 경력기반 국문 또는 영문이력서(PDF)