About Me

안녕하세요😊! 당근마켓에서 Tech Lead & Senior Machine Learning Engineer로 일하고 있는 박성남입니다.

Introduction

저는 대규모 추천 시스템, 랭킹, 응용 딥러닝 분야의 전문성을 가진 머신러닝 엔지니어입니다. ML 연구와 프로덕션 배포에 대한 강력한 배경을 가지고 있으며, ML 프로젝트 리딩, 멘토링, 사용자 참여도와 비즈니스 임팩트를 위한 모델 최적화 경험이 있습니다. 사용자 경험을 향상시키고 비즈니스 성장을 이끄는 AI 기반 제품 구축에 열정을 가지고 있습니다.

Experiences

당근마켓 | Senior MLE & Tech Lead | 2022.04 - 현재

• Tech Lead, Diversity & Serendipity Part, 피드 품질팀 (2024.09 - 현재)
  • 다양성 이니셔티브를 주도하여 최적 노출 방법을 통해 새 서비스 클릭률을 +20~25% 증가시켰습니다.
• 머신러닝 엔지니어, 피드 품질 팀 (2023.02 - 2024.09)
  • 확장 가능한 검색 파이프라인을 설계하여 홈 피드 참여도를 개선했습니다 (+3~5% 채팅).
  • 숏폼 피드용 랭킹 모델을 배포하여 CTR을 +15~20% 개선했습니다.
• 머신러닝 엔지니어, 추천팀 (2022.04 - 2023.02)
  • 글로벌 지역(KR, US, UK, JP)에서 아이템 속성을 추출하는 LLM 기반 파이프라인을 구축했습니다.
  • 상세 페이지 랭킹 모델을 개선하여 클릭률을 +2~5% 증가시켰습니다.

카카오 | MLE & Tech Lead | 2020.02 - 2022.03

• Tech Lead, 연구 파트, 추천 팀 (2022.01 - 2022.03)
  • 사용자 참여도 향상을 위한 2단계 딥러닝 추천 POC를 주도했습니다.
  • 인턴과 주니어 엔지니어들을 멘토링했습니다.
• 머신러닝 엔지니어, 추천팀 (2020.02 - 2022.01)
  • Two-tower DeepFM 모델을 개발하여 카카오톡 세 번째 탭 CTR을 0~5% 향상시켰습니다.
  • 멜론(음악 앱)용 순차 추천 모델을 구축하여 클릭 수와 CTR을 +10~15% 증가시켰습니다.
  • 다양화 방법을 구현하여 CTR 약간의 감소와 함께 카테고리 커버리지를 +25~30% 개선했습니다.
  • 핵심 추천 라이브러리를 유지보수하며 텍스트 특징 추출을 최적화했습니다.

주요 성과

챌린지 & 해커톤

• RecSys Challenge 2021: 고급 클릭 예측과 타겟 인코딩 기법으로 8위를 달성했습니다.
• 네이버 AI 해커톤 2018: CNN + Seq2Seq를 사용한 한국어 음성 인식 모델로 1위를 차지했습니다.

공개 발표

• 당근마켓 테크 밋업: 홈 피드 및 그 이상을 위한 확장 가능한 콘텐츠 기반 검색 모델 파이프라인 설계에 대해 발표했습니다 (7개 이상의 앱 스페이스, 일일 1,000회 이상 실행).
• Google Cloud AI Summit Seoul ‘24: 당근마켓의 생성형 AI 사용 사례에 대해 발표했습니다.
• PR12 Paper Reading Study: 추천 시스템 & NLP 딥러닝 논문을 발표했습니다 (YouTube에서 확인 가능).

기술 스킬

프로그래밍 언어 / 환경

• 주요 언어: Python, Go
• 플랫폼: Linux, Mac OS

전문 분야

• 대규모 추천 시스템
• 랭킹 알고리즘
• 딥러닝 모델 개발 및 배포
• A/B 테스팅 및 실험 설계
• 머신러닝 파이프라인 구축

학력

연세대학교 | 2013.03 - 2020.06

• 정보산업공학 학사

연락처

• 📧 이메일: sungnam1108@gmail.com
• 📱 전화: +82-10-4870-8573
• 🐙 GitHub: angrypark
• 💼 LinkedIn: linkedin.com/in/angrypark
• 📄 이력서: resume.pdf

이 페이지는 지속적으로 업데이트됩니다.