포지션 상세
우아한형제들의 추천프로덕트팀은 고객에게 가장 적절한 제품과 서비스를 지능적으로 추천하는 역할을 합니다. 추천프로덕트팀은 데이터과학자, 데이터엔지니어, 기획자로 구성되어 있으며, 머신러닝, 딥러닝, 통계적 방식을 바탕으로 추천 및 랭킹 모델링을 연구하고 개발합니다.
우리는 끊임없는 A/B 테스트와 데이터 분석을 통해 모델을 지속적으로 개선하고, 이를 통해 고객 경험을 높이고 비즈니스 목표를 달성합니다. 추천프로덕트팀은 사용자의 상호작용, 선호, 행동 데이터를 종합적으로 고려한 모델링을 통해 더 나은 서비스 제공을 위한 중심적 역할을 수행하고 있습니다. 우리의 목표는 단순한 아이템 추천을 넘어, 고객에게 가장 효과적이고 개인화된 경험을 제공하는 것입니다.
[개발환경]
- 주요 기술
* 모델링: pytorch, tensorflow, keras, xgboost, lightgbm, catboost, scikit-learn, numpy, scipy 등
* 데이터처리: spark, trino, pandas 등
* 기타: zeppelin, jupyter 등
- 업무도구: gitLab, jira, confluence
[꼭 읽어 주세요!]
- 지원 시 경력기술서(PDF형식) 필수 첨부 부탁드립니다.
- 코딩테스트는 개별적으로 안내 드리며, 테스트 제출 후 평균 일주일 이내 결과가 발표 됩니다.
[포트폴리오 작성 Tip] *선택
수행한 과제들 중에서 하나의 과제를 선정하여 다음의 내용을 잘 보여 주세요
- 어떤 목표를 위한 과제였는지, 어떤 제약 사항이 있었는지
- 문제 해결 방식은 어떠하였는지
- 과제의 성과는 어떠하였는지
- 과제 수행에 있어 후보자 본인의 역할은 어떠하였는지
- 새로운 모델링 시도와 다양한 실험을 통해 모델의 성능을 계속적으로 개선합니다.
- 최신의 추천 시스템 기술과 알고리즘을 탐구하고, 이를 서비스에 반영합니다.
- AB 테스트 및 사용자 행동 분석에 대한 이해와 경험
- 대규모 데이터셋을 활용한 분석 및 모델링에 대한 경험
우리는 끊임없는 A/B 테스트와 데이터 분석을 통해 모델을 지속적으로 개선하고, 이를 통해 고객 경험을 높이고 비즈니스 목표를 달성합니다. 추천프로덕트팀은 사용자의 상호작용, 선호, 행동 데이터를 종합적으로 고려한 모델링을 통해 더 나은 서비스 제공을 위한 중심적 역할을 수행하고 있습니다. 우리의 목표는 단순한 아이템 추천을 넘어, 고객에게 가장 효과적이고 개인화된 경험을 제공하는 것입니다.
[개발환경]
- 주요 기술
* 모델링: pytorch, tensorflow, keras, xgboost, lightgbm, catboost, scikit-learn, numpy, scipy 등
* 데이터처리: spark, trino, pandas 등
* 기타: zeppelin, jupyter 등
- 업무도구: gitLab, jira, confluence
[꼭 읽어 주세요!]
- 지원 시 경력기술서(PDF형식) 필수 첨부 부탁드립니다.
- 코딩테스트는 개별적으로 안내 드리며, 테스트 제출 후 평균 일주일 이내 결과가 발표 됩니다.
[포트폴리오 작성 Tip] *선택
수행한 과제들 중에서 하나의 과제를 선정하여 다음의 내용을 잘 보여 주세요
- 어떤 목표를 위한 과제였는지, 어떤 제약 사항이 있었는지
- 문제 해결 방식은 어떠하였는지
- 과제의 성과는 어떠하였는지
- 과제 수행에 있어 후보자 본인의 역할은 어떠하였는지
주요업무
- 다양한 데이터를 활용하여 푸드/커머스 추천 및 개인화 모델을 설계하고 구현하고 최적화합니다.- 새로운 모델링 시도와 다양한 실험을 통해 모델의 성능을 계속적으로 개선합니다.
- 최신의 추천 시스템 기술과 알고리즘을 탐구하고, 이를 서비스에 반영합니다.
자격요건
- 머신러닝 및 딥러닝 기반 추천 모델링 분야에서의 7년 이상 실무 경험- AB 테스트 및 사용자 행동 분석에 대한 이해와 경험
- 대규모 데이터셋을 활용한 분석 및 모델링에 대한 경험
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