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[About Babitalk]
바비톡은 누적 다운로드 900만에 이르는 국내 대표 메디컬 뷰티 플랫폼으로,
정보 비대칭이 심한 성형/뷰티 의료 시장에서 신뢰할 수 있는 정보와 투명한 후기 제공을 통해
서비스 이용자가 올바른 선택을 할 수 있도록 돕고 있습니다.
2024년 기준 연매출 300억 원, 영업이익 44억 원을 기록하며 안정적인 성장을 이어오고 있으며,
현재 3,300여 개 병원·의사 네트워크를 기반으로 국내 시장을 넘어 글로벌 확장을 추진하고 있습니다.
나아가 우리는 단순한 정보 플랫폼을 넘어,
우수한 AI 기술력을 바탕으로 사용자 별 개인화 정보를 제공하는
맞춤형 뷰티 파트너로 진화하고 있습니다.
이 변화의 중심에서 함께 성장할 동료를 기다립니다.
•바비톡의 주요 수익 모델인 광고 시스템의 효율을 분석하고, 과금 체계 변경에 따른 병원의 ROAS 변화와 플랫폼 매출 영향을 예측하는 시뮬레이션 모델을 구축합니다.
•데이터에 기반해 광고주와 사용자, 플랫폼 모두가 상생할 수 있는 최적의 광고 노출 로직과 단가 구조를 제안합니다.
[성형/시술 이벤트 및 병원 랭킹 시스템 고도화]
•사용자의 니즈와 병원의 전문성, 신뢰도 지표를 결합한 최적의 랭킹 알고리즘을 설계하고 적용합니다.
•클릭(CTR)과 상담 전환(CVR)을 동시에 고려한 Multi-objective Ranking 모델을 고도화합니다.
[사용자 세그멘테이션]
•사용자의 유입과 행동 로그를 분석하여 페르소나별 세그먼트를 정의합니다.
•사용자 세그멘테이션을 제품 분석, CRM, UA 캠페인 최적화에 사용할 수 있도록 체계화합니다.
[공통]
•모델 배포 후 성능 지표를 상시 모니터링하며, 이상 징후 탐지 및 로직 최적화를 지속적으로 수행합니다.
[업무 환경]
•AWS S3와 Glue로 구축한 Data Lake를 활용합니다.
•데이터 조회 및 가공은 Amazon Athena를 사용합니다.
•Amazon Quicksight와 Amplitude를 사용하여 서비스 주요 지표 및 성과 분석을 공유합니다.
Claude, Gemini, OpenClaw 등 최신 LLM 도구를 적극 활용하여 업무 효율을 높입니다.
•Cloud 기반 데이터 웨어하우스 (Athena, Redshift, BigQuery 등) 환경에서의 대규모 데이터 핸들링 경험이 필요해요.
•비즈니스 모델 (과금 구조 등) 을 수리적으로 해석하고, 이를 최적화할 수 있는 수익 로직이나 경제적 모델을 직접 설계하고 구현해 본 경험이 있는 분이 필요해요.
•단순 알고리즘 적용을 넘어, 사용자의 의도와 비즈니스 지표를 동시에 만족시킬 수 있는 최적의 정렬 로직을 고민하고 설계할 수 있는 분이 필요해요.
바비톡은 누적 다운로드 900만에 이르는 국내 대표 메디컬 뷰티 플랫폼으로,
정보 비대칭이 심한 성형/뷰티 의료 시장에서 신뢰할 수 있는 정보와 투명한 후기 제공을 통해
서비스 이용자가 올바른 선택을 할 수 있도록 돕고 있습니다.
2024년 기준 연매출 300억 원, 영업이익 44억 원을 기록하며 안정적인 성장을 이어오고 있으며,
현재 3,300여 개 병원·의사 네트워크를 기반으로 국내 시장을 넘어 글로벌 확장을 추진하고 있습니다.
나아가 우리는 단순한 정보 플랫폼을 넘어,
우수한 AI 기술력을 바탕으로 사용자 별 개인화 정보를 제공하는
맞춤형 뷰티 파트너로 진화하고 있습니다.
이 변화의 중심에서 함께 성장할 동료를 기다립니다.
주요업무
[광고 과금 구조 개선]•바비톡의 주요 수익 모델인 광고 시스템의 효율을 분석하고, 과금 체계 변경에 따른 병원의 ROAS 변화와 플랫폼 매출 영향을 예측하는 시뮬레이션 모델을 구축합니다.
•데이터에 기반해 광고주와 사용자, 플랫폼 모두가 상생할 수 있는 최적의 광고 노출 로직과 단가 구조를 제안합니다.
[성형/시술 이벤트 및 병원 랭킹 시스템 고도화]
•사용자의 니즈와 병원의 전문성, 신뢰도 지표를 결합한 최적의 랭킹 알고리즘을 설계하고 적용합니다.
•클릭(CTR)과 상담 전환(CVR)을 동시에 고려한 Multi-objective Ranking 모델을 고도화합니다.
[사용자 세그멘테이션]
•사용자의 유입과 행동 로그를 분석하여 페르소나별 세그먼트를 정의합니다.
•사용자 세그멘테이션을 제품 분석, CRM, UA 캠페인 최적화에 사용할 수 있도록 체계화합니다.
[공통]
•모델 배포 후 성능 지표를 상시 모니터링하며, 이상 징후 탐지 및 로직 최적화를 지속적으로 수행합니다.
[업무 환경]
•AWS S3와 Glue로 구축한 Data Lake를 활용합니다.
•데이터 조회 및 가공은 Amazon Athena를 사용합니다.
•Amazon Quicksight와 Amplitude를 사용하여 서비스 주요 지표 및 성과 분석을 공유합니다.
Claude, Gemini, OpenClaw 등 최신 LLM 도구를 적극 활용하여 업무 효율을 높입니다.
자격요건
•Data Scientist 경력 5년 이상 혹은 이에 준하는 실력이 필요해요.•Cloud 기반 데이터 웨어하우스 (Athena, Redshift, BigQuery 등) 환경에서의 대규모 데이터 핸들링 경험이 필요해요.
•비즈니스 모델 (과금 구조 등) 을 수리적으로 해석하고, 이를 최적화할 수 있는 수익 로직이나 경제적 모델을 직접 설계하고 구현해 본 경험이 있는 분이 필요해요.
•단순 알고리즘 적용을 넘어, 사용자의 의도와 비즈니스 지표를 동시에 만족시킬 수 있는 최적의 정렬 로직을 고민하고 설계할 수 있는 분이 필요해요.
