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ABOUT THE TEAM & MISSION Intelligence Planning 팀은 글로벌 사용자 행동 패턴과 비즈니스 맥락을 분석해 검색/추천 문제를 정의하고, 이를 해결할 최적의 알고리즘과 평가 체계를 수립합니다. 우리는 데이터 기반의 가설 검증, 효과 분석, 또는 검색/추천 도메인의 ML 모델 초안 설계 중 하나 이상의 영역에서 강점을 가진 데이터 사이언티스트를 찾고 있습니다. 분석 결과를 개발팀이 실행 가능한 구조로 연결하는 과정을 주도하며, Intelligence Planning 팀의 고도화된 검색·품질 평가 플랫폼을 함께 기획해 나갈 분을 기다립니다. RESPONSIBILITIES - 글로벌 사용자 행동 데이터, 검색 로그, 추천 로그, 콘텐츠 메타데이터를 분석해 검색/추천 문제와 개선 기회를 정의합니다. - 개인화 추천, 검색 랭킹, 사용자 타겟팅, 전환율 예측, 세그먼트 분류를 위한 통계적/ML 모델 방향성과 모델 초안을 설계합니다. - retrieval, ranking, recommendation, RAG/LLM 검색에 활용될 핵심 feature와 도메인 변수를 발굴하고 데이터 요구사항을 정의합니다. - 국가 및 지역별 사용자 행동 차이, 데이터 편향, 비즈니스 맥락을 분석해 글로벌 검색/추천 알고리즘의 적용 전략을 제안합니다. - 신규 알고리즘 또는 모델 후보를 검증하기 위한 offline/online 평가 지표, 실험 설계, A/B test 기반 평가 체계를 수립합니다. - 분석 결과를 model specification, feature requirement, evaluation protocol로 구조화해 개발팀의 구현과 검증으로 연결합니다. QUALIFICATIONS - 통계학, 수학, 산업공학, 계량경제학, 컴퓨터공학 등 정량 분석 분야의 석사 이상 학위 또는 이에 준하는 전문성을 보유하신 분 - 대규모 사용자 행동 데이터 또는 서비스 로그를 기반으로 분석/모델링을 수행해 보신 분 - classification, regression, clustering, ranking, recommendation 중 하나 이상의 모델링 경험이 있으신 분 - 통계적 가설 검정, 실험 설계, A/B test 등 데이터 기반 검증 방법론에 대한 실무 이해가 있으신 분 - 모호한 서비스 문제를 데이터 분석, 모델 방향성, feature, 평가 기준으로 구체화할 수 있으신 분 - 분석 결과를 제품, 서비스, 개발팀이 실행 가능한 형태의 문서와 커뮤니케이션으로 연결할 수 있으신 분 PREFERRED QUALIFICATIONS - 검색, 추천, 광고, 커머스, 콘텐츠 플랫폼 등에서 ranking/recommendation 모델을 제안하거나 개선해 본 경험 - 글로벌/다지역 서비스에서 국가별 사용자 행동 차이, 데이터 편향, localization 전략을 분석해 본 경험 - causal inference, uplift modeling, synthetic control, causal impact, multi-armed bandit 등 효과 검증 방법론 경험 - embedding space, semantic search, RAG/LLM 기반 검색 서비스 또는 agent interaction log 분석 경험 - Python, R, SQL, Pandas, Spark 등 분석 도구를 활용해 대규모 데이터를 탐색하고 모델링하는 역량 - nDCG, recall, MRR, CTR, CVR, retention 등 offline/online 지표를 설계하고 서비스 개선으로 연결해 본 경험 INTERVIEW PROCESS - 서류 전형 - 코딩·과제 테스트 - 1차 면접 (화상, 1시간 내외) - 2차 면접 (대면 혹은 화상, 3시간 내외) - 처우 협의·입사 ADDITIONAL INFORMATION - 전형 절차는 일정 및 진행 상황에 따라 일부 변경될 수 있으며, 각 전형 결과는 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다. - 지원서 제출 시 주민등록번호, 가족관계, 혼인 여부, 연봉, 사진, 신체조건, 출신 지역 등 채용절차법상 요구 금지된 정보는 제외 부탁드립니다. - 지원서 접수 중 오류가 발생하거나 기타 문의 사항이 있을 경