{"slug": "machine-learning-engineer-match-group-ai-match-group", "title": "Machine Learning Engineer (Match Group AI) — Match Group", "summary": "Match Group AI, the central technology organization of Match Group, is hiring a Machine Learning Engineer for its Seoul, South Korea office under legal entity Hyperconnect, with hybrid work and an unpublished salary. The role involves solving business problems across Match Group products, developing new features, and applying AI/ML technologies including LLMs and multimodal models to the dating domain.", "body_md": "# Machine Learning Engineer (Match Group AI)\n\n- Salary\n- Not published\n- Location\n- Seoul, South Korea\n- Work type\n- Hybrid\n- Posted\n- today\n\n[\nApply on company site (opens in new tab) ](https://jobs.lever.co/matchgroup/2196948b-9338-4943-acba-cb529335ed16/apply)\n\n-Legal Entity: Hyperconnect\n\n-Brand: Match Group AI\n\nMatch Group AI 소개\n\nMatch Group AI는 온라인 데이팅의 핵심 문제를 AI로 해결하는 중앙 기술 조직입니다. 프로필, 매칭, Trust & Safety 등 사용자 경험의 핵심 영역에 집중해 과제를 발굴합니다. 이를 최신 AI 기술과 데이터 기반의 접근을 통해 해결하여 사용자 경험을 혁신합니다. 나아가 Tinder, Hinge 등 Match Group 내 글로벌 데이팅 브랜드와의 협업을 바탕으로 그룹 공통 기술 기반을 확장합니다.\n\n조금 더 자세한 이야기는 다음 글을 참고하시면 좋습니다.\n\n- Match Group AI 팀을 소개합니다.\n\n담당 업무\n\nMatch Group AI의 ML Engineer는 최신 AI/ML 기술을 연구하고 적용하는 과학자이자, 실제 서비스 환경에 맞게 모델과 시스템을 설계하고 운영하는 엔지니어입니다. 조직에서는 다음과 같은 업무들을 담당하고 있으며, 이들 중 적어도 한 가지 업무를 능숙하게 수행하실 수 있는 분을 찾고 있습니다.\n\n- Match Group에서 서비스 중인 제품들에서 발생하는 다양한 비즈니스 문제를 해결합니다. 비즈니스 문제의 배경, 목표, 제약사항 등을 파악하여 올바른 AI/ML 문제로 재정의하고, 이를 해결하기 위한 최선의 방법론을 찾아 문제를 해결하는 과정을 수행합니다.\n- Match Group의 새로운 제품 및 기능 개발에 참여합니다. 아이디어 구상부터 프로토타이핑, 실제 사용자에게 도달하기까지의 과정에서 AI/ML 기술들을 활용하여 제품 및 기능을 빠르고 올바르게 구현하는 과정을 수행합니다.\n\n위 업무들을 수행하기 위해 ML Engineer에게는 탄탄한 AI/ML 기초 지식뿐만 아니라 최신 기술을 빠르게 학습 및 도입할 수 있는 적응력을 기대합니다. 이러한 역량을 기반으로 주로 다음과 같은 기술적인 주제들을 접하게 됩니다.\n\n- 텍스트·이미지·이벤트 로그 등 다양한 modality의 데이터를 올바르게 다루고, 데이터에 담긴 편향과 노이즈를 해소하는 방법\n- 제품의 목표와 정렬된 평가 지표를 정의하고, 그 목표를 달성하기 위한 최적의 모델 학습 방법\n- 대규모 언어 모델(LLM)과 멀티모달 모델을 데이팅 도메인에 특화해 개발하고, 에이전트 등의 형태로 실제 제품에 적용하는 방법\n- 온라인 실험(A/B 테스트)과 인과 분석을 통해 실제 임팩트를 검증하고, 다음 개선 방향을 설정하는 방법\n- 엔지니어링 제약사항과 인프라 환경을 고려한 온디바이스 및 대규모 모델 추론 최적화 방법", "url": "https://wpnews.pro/news/machine-learning-engineer-match-group-ai-match-group", "canonical_source": "https://frontierroles.com/jobs/matchgroup-machine-learning-engineer-match-group-ai-8dc5e9/", "published_at": "2026-08-04 02:36:47+00:00", "updated_at": "2026-08-04 08:17:01.814192+00:00", "lang": "en", "topics": ["artificial-intelligence", "machine-learning", "large-language-models", "ai-products"], "entities": ["Match Group AI", "Match Group", "Hyperconnect", "Tinder", "Hinge"], "alternates": {"html": "https://wpnews.pro/news/machine-learning-engineer-match-group-ai-match-group", "markdown": "https://wpnews.pro/news/machine-learning-engineer-match-group-ai-match-group.md", "text": "https://wpnews.pro/news/machine-learning-engineer-match-group-ai-match-group.txt", "jsonld": "https://wpnews.pro/news/machine-learning-engineer-match-group-ai-match-group.jsonld"}}