🛒 토스 쇼핑 추천 시스템: 수백만 사용자와 상품을 잇는 멀티 스테이지 접근법

간단 소개

토스 쇼핑은 멀티 스테이지 추천 시스템을 통해 사용자 맞춤형 상품을 추천하고, ML Engineer를 채용 중이다.

AI Summary

토스 쇼핑 추천 시스템 개요
- 토스 쇼핑은 목적형 및 탐색형 사용자를 모두 고려한 개인화 추천 시스템을 구축.
- 특히 탐색형 사용자의 비중이 높아, 흥미 유발 및 구매 전환을 유도하는 데 초점.
- 멀티 스테이지 구조를 채택하여 성능과 속도를 최적화.
멀티 스테이지 추천 시스템 상세
- Retrieval: Two-Tower 모델, Graph 기반 모델, Sequence 모델 등을 활용하여 수백만 개의 상품 중 후보군을 빠르게 추출.
- Ranking: DeepFM, DLRM, DCN, ESMM 등의 모델을 사용하여 pCTR, pCVR 예측 정확도를 높임.
- Re-ranking: 다양성, 신선도, 비즈니스 지표 등을 고려하여 최종 추천 결과 조정.
결론 및 채용 안내
- 토스 쇼핑은 멀티 스테이지 추천 시스템을 통해 사용자 경험과 비즈니스 목표를 동시에 만족.
- 각 스테이지별 추천 모델을 지속적으로 개선하고 고도화할 ML Engineer를 채용 중.