포지션 상세
부릉(Vroong) 은 차별화된 기술을 기반으로 고객 맞춤형 배송 서비스를 제공하는 혁신적인 라스트마일 물류 플랫폼입니다.
2025년, 부릉은 3월 300억 원, 8월 100억 원 등 총 400억 원의 투자를 유치하며 더욱 큰 도약을 위한 발판을 마련했습니다.
이를 통해 기술 고도화와 서비스 확장을 가속화하고 있으며, 새로운 도전으로 배달·유통 시장의 혁신을 선도하고자 합니다.
앞으로 부릉은 혁신적인 기술력과 데이터 기반 운영 노하우를 바탕으로 새로운 유통 생태계를 개척하고,
고객에게 차별화된 경험을 제공하는 ‘넥스트 부릉’ 을 만들어 나갈 것입니다.
우리는 단순히 물류 서비스를 제공하는 기업이 아니라, 고객과 파트너가 함께 성장하는 미래 유통 플랫폼을 만들어가는 팀입니다.
AI & Data Team은 Data Scientist, ML 엔지니어, 데이터 엔지니어가 함께 각자의 전문성을 발휘하며 협업하는 팀입니다. 개인으로는 문제를 효율적으로 해결하고, 함께할 때는 다양한 의견을 나누며 더 나은 솔루션을 찾아갑니다.
틀에 박힌 업무보다는 도전적인 문제 해결과 혁신을 추구합니다. 새로운 기술을 시도하고, 데이터를 활용한 비즈니스 혁신을 만들어내는 과정에서 성장할 기회가 있습니다. 다양한 관점이 만나는 협업을 통해 서로의 아이디어를 발전시키며, 더 나은 결과를 위해 함께 고민합니다.
부릉의 배차 서비스는 초보 기사에게는 첫 경험이 두렵지 않도록, 숙련된 기사에게는 더 나은 효율을 제공할 수 있도록 돕습니다. 십 수년 간 축적한 주문 수행 데이터와 노하우를 활용해 이러한 서비스를 구현하고 있습니다.
1. 수요/공급 예측 시스템 고도화
• 실시간 주문 수요(Demand)와 라이더 공급(Supply)을 예측하여 배달 지연을 방지하고 서비스 품질을 극대화합니다.
• 기상, 이벤트, 요일 등 수많은 변수를 조합하여 예측 오차를 줄이고, 효율적인 자원 배분 전략을 수립합니다.
2. 지능형 배차 최적화 엔진 개발
• VRP-Solver & Reinforcement Learning: 대규모 경로 문제(VRP)를 해결하기 위해 수리 최적화와 강화학습을 결합한 하이브리드 알고리즘을 연구합니다.
• 실시간 의사결정: 초 단위로 쏟아지는 주문과 라이더의 위치 데이터를 바탕으로, 전체 네트워크의 효율을 높이는 최적의 매칭 경로를 설계합니다.
* 이런 경험을 할 수 있습니다.
• 데이터의 깊이가 다릅니다: 10년 넘게 쌓인 라스트마일 도메인의 정제된 데이터를 마음껏 핸들링할 수 있습니다.
• 실제 세상이 바뀝니다: 우리가 만든 모델은 화면 속 지표에 그치지 않고, 수만 명 라이더의 실제 이동 경로와 배달 완료 시간을 즉각적으로 변화시킵니다.
• 실시간 데이터 처리 시스템 개발 경험
• 언어 및 프레임워크: Python 기반 ML/DL 생태계(PyTorch, TensorFlow 등)에 익숙하고, Python 기반 웹 프레임워크(예: FastAPI)를 활용한 Model Serving 경험
• 데이터 처리 및 분석: 정제되지 않은 데이터를 학습에 활용할 수 있도록 가공하거나 인사이트를 추출할 수 있는 역량
• ML/DL 방법론 이해: 하나 이상의 도메인에서 전통적인 ML/DL 방법론의 장단점과 한계를 이해하고, 비즈니스 특성에 맞는 방법론을 선택할 수 있는 역량
• End-to-End ML Engineering: 문제 정의부터 모델 학습, 서빙까지의 전체 과정 경험
2025년, 부릉은 3월 300억 원, 8월 100억 원 등 총 400억 원의 투자를 유치하며 더욱 큰 도약을 위한 발판을 마련했습니다.
이를 통해 기술 고도화와 서비스 확장을 가속화하고 있으며, 새로운 도전으로 배달·유통 시장의 혁신을 선도하고자 합니다.
앞으로 부릉은 혁신적인 기술력과 데이터 기반 운영 노하우를 바탕으로 새로운 유통 생태계를 개척하고,
고객에게 차별화된 경험을 제공하는 ‘넥스트 부릉’ 을 만들어 나갈 것입니다.
우리는 단순히 물류 서비스를 제공하는 기업이 아니라, 고객과 파트너가 함께 성장하는 미래 유통 플랫폼을 만들어가는 팀입니다.
AI & Data Team은 Data Scientist, ML 엔지니어, 데이터 엔지니어가 함께 각자의 전문성을 발휘하며 협업하는 팀입니다. 개인으로는 문제를 효율적으로 해결하고, 함께할 때는 다양한 의견을 나누며 더 나은 솔루션을 찾아갑니다.
틀에 박힌 업무보다는 도전적인 문제 해결과 혁신을 추구합니다. 새로운 기술을 시도하고, 데이터를 활용한 비즈니스 혁신을 만들어내는 과정에서 성장할 기회가 있습니다. 다양한 관점이 만나는 협업을 통해 서로의 아이디어를 발전시키며, 더 나은 결과를 위해 함께 고민합니다.
부릉의 배차 서비스는 초보 기사에게는 첫 경험이 두렵지 않도록, 숙련된 기사에게는 더 나은 효율을 제공할 수 있도록 돕습니다. 십 수년 간 축적한 주문 수행 데이터와 노하우를 활용해 이러한 서비스를 구현하고 있습니다.
주요업무
단순한 데이터 분석을 넘어, 현실 세계의 물리적인 움직임을 최적화합니다. 십수 년간 축적된 라스트마일 데이터를 활용해 다음의 핵심 시스템을 고도화합니다.1. 수요/공급 예측 시스템 고도화
• 실시간 주문 수요(Demand)와 라이더 공급(Supply)을 예측하여 배달 지연을 방지하고 서비스 품질을 극대화합니다.
• 기상, 이벤트, 요일 등 수많은 변수를 조합하여 예측 오차를 줄이고, 효율적인 자원 배분 전략을 수립합니다.
2. 지능형 배차 최적화 엔진 개발
• VRP-Solver & Reinforcement Learning: 대규모 경로 문제(VRP)를 해결하기 위해 수리 최적화와 강화학습을 결합한 하이브리드 알고리즘을 연구합니다.
• 실시간 의사결정: 초 단위로 쏟아지는 주문과 라이더의 위치 데이터를 바탕으로, 전체 네트워크의 효율을 높이는 최적의 매칭 경로를 설계합니다.
* 이런 경험을 할 수 있습니다.
• 데이터의 깊이가 다릅니다: 10년 넘게 쌓인 라스트마일 도메인의 정제된 데이터를 마음껏 핸들링할 수 있습니다.
• 실제 세상이 바뀝니다: 우리가 만든 모델은 화면 속 지표에 그치지 않고, 수만 명 라이더의 실제 이동 경로와 배달 완료 시간을 즉각적으로 변화시킵니다.
자격요건
• 최소 5년 이상의 AI/ML 관련 Product 개발 또는 운영 경험• 실시간 데이터 처리 시스템 개발 경험
• 언어 및 프레임워크: Python 기반 ML/DL 생태계(PyTorch, TensorFlow 등)에 익숙하고, Python 기반 웹 프레임워크(예: FastAPI)를 활용한 Model Serving 경험
• 데이터 처리 및 분석: 정제되지 않은 데이터를 학습에 활용할 수 있도록 가공하거나 인사이트를 추출할 수 있는 역량
• ML/DL 방법론 이해: 하나 이상의 도메인에서 전통적인 ML/DL 방법론의 장단점과 한계를 이해하고, 비즈니스 특성에 맞는 방법론을 선택할 수 있는 역량
• End-to-End ML Engineering: 문제 정의부터 모델 학습, 서빙까지의 전체 과정 경험
