![애드타입-[병역특례]공간 분석 AI 개발자](https://image.wanted.co.kr/optimize?src=https%3A%2F%2Fstatic.wanted.co.kr%2Fimages%2Fcompany%2F51137%2Fyheyup2tx3naiiu1__1080_790.jpg&w=700&q=100)
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포지션 상세
[애드타입을 소개합니다]
애드타입은 데이터와 AI 기술을 기반으로 오프라인 광고의 기획, 실행, 운영, 성과 측정 방식을 고도화하는 광고 인텔리전스 회사입니다.
우리는 지하철, 버스, 편의점, 리테일 매장, 건물, 생활공간, 디지털 사이니지 등 사람들이 실제로 이동하고 머무는 오프라인 접점을 다룹니다.
과거의 오프라인 광고는 주로 '어디에 광고를 붙일 것인가'의 문제로 여겨졌습니다. 하지만 지금의 광고주는 더 구체적인 질문을 하고 있습니다.
• 이 브랜드는 왜 오프라인 광고를 해야 하는가
• 어떤 소비자와 어떤 공간 맥락에서 만나야 하는가
• 오프라인 광고는 브랜드 인지도, 기억, 구매 맥락, 리테일 접점 확대에 어떤 역할을 해야 하는가
• 성과는 어떤 기준으로 판단하고, 다음 캠페인에는 무엇을 개선해야 하는가
애드타입은 이 질문에 답하기 위해 만들어졌습니다.
단순히 광고 매체를 제안하고 집행하는 조직이 아니라, 브랜드사가 오프라인 광고를 하나의 성장 전략 채널로 이해하고 활용할 수 있도록 돕는 전략 파트너가 되고자 합니다.
[애드타입에 대해 더 알아보기]
애드타입을 처음 접하시는 분들을 위해, 저희가 어떤 문제를 풀고 있고 어떤 방식으로 오프라인 광고 시장을 바꾸고 있는지 확인하실 수 있는 외부 기사와 보도자료를 함께 공유드립니다.
• [지디넷코리아] “마케팅은 AI 시대, 광고는 아직 20년 전”…애드테크 주목 이유 https://zdnet.co.kr/view/?no=20260405105947
• [머니투데이] 옥외광고 패러다임 바꾼다… ‘감’ 아닌 ‘데이터’로 혁신한 이 기업 https://www.mt.co.kr/future/2026/05/04/2026041507204647982
• [디지털 인사이트] “감에 의존한 옥외광고, 이제 그만” 양승만 애드타입 사업총괄 https://ditoday.com/adtype-interview/
• [매드타임스] 애드타입, 옥외광고 유효인구 성과측정 기술 특허 등록 결정 https://www.madtimes.co.kr/news/articleView.html?idxno=26706
• [파이낸셜뉴스] 데이터 기반 옥외광고 에이전시 애드타입, 매출 1,778% 성장 https://www.fnnews.com/news/202509291633543229
• [패션비즈] 애드타입, 옥외광고 성과 숫자로 증명... 업계 패러다임 전환 신호탄 https://fashionbiz.co.kr/article/219430
• [중앙일보] 애드타입, 동선 기반 옥외광고 미디어플래닝 서비스 출시 https://www.m-joongang.com/news/articleView.html?idxno=401336
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[포지션을 소개합니다]
애드타입은 건물·상권·인구·이동 데이터를 바탕으로 공간의 특성을 이해하고, 광고와 마케팅의 의사결정을 돕는 공간 분석 AI를 개발하고 있습니다. 어떤 지역에 어떤 사람들이 활동하는지, 특정 조건에 맞는 장소는 어디인지, 비슷한 특성을 가진 다른 공간은 어디인지 데이터로 답하는 것이 목표입니다.
공간 분석 AI 개발자는 이를 위한 모델과 분석 기능을 구현합니다. 여러 공간 정보를 함께 반영해 공간을 비교·분류하고, 조건에 맞는 공간을 탐색·추천합니다. 사용자의 질문에 따라 필요한 데이터를 조회하고 공간 분석 도구를 실행하는 AI 기능도 개발합니다.
공간 데이터 분석가와 데이터의 의미와 품질을 확인하고, 기획·제품 개발 동료와 실제 사용 과제를 구체화합니다. 구현한 기능의 정확성과 한계를 검증하고 제품에 연결하며, 사용 과정에서 발견한 문제를 개선합니다.
• 건물·사업체·인구·이동 데이터 기반 입력 변수 정의 및 공간 임베딩 개발
• 유사 공간 탐색·유형 분류·조건 적합도 산정을 위한 모델·알고리즘 구현
• 통계·규칙 기반 방법과의 성능 비교 및 과제별 모델 선정·개선
2. 공간 분석 기능 및 AI 에이전트 구현
• Python·SQL 기반 인구 구성·주변 시설 분포·접근성 분석 기능 구현
• 사용자 질문의 분석 조건 변환 및 DB 조회·공간 분석 도구 연계
• 조회·계산 결과와 출처·분석 조건을 확인할 수 있는 LLM 응답 기능 구현
3. 모델·분석 결과의 평가 및 신뢰성 개선
• 과제별 평가 데이터·기준 설계 및 지역·시점별 분석 결과 검증
• 데이터 조회 오류·공간 연산 오류·근거 없는 답변 분석 및 개선
• 모델 성능·계산 정확성·응답 속도 점검 및 실험 재현성 관리
4. 제품 연동 및 분석 기능 고도화
• 분석 기능의 모듈·API 구현 및 애드타입 서비스 연동
• 데이터·모델 변경 영향 검증을 위한 테스트 코드·실행 이력 관리
• 사용자 피드백·오류 분석 및 데이터 분석가와 입력 변수·분석 기준 개선
• Python으로 분석 기능을 구현하고, SQL로 필요한 데이터를 조회·가공할 수 있는 분
• 데이터를 활용한 모델링 또는 LLM 기반 분석 기능을 직접 구현해본 분
• 사용한 방법의 선택 이유와 평가 기준을 설명하고, 코드와 결과의 오류를 찾아 개선할 수 있는 분
• Git을 활용해 코드를 관리하고, 함수·모듈·API 형태로 기능을 나눠 구현할 수 있는 분
• 데이터·기획·제품 개발 동료와 문제를 구체화하고, 구현 결과와 한계를 공유할 수 있는 분
애드타입은 데이터와 AI 기술을 기반으로 오프라인 광고의 기획, 실행, 운영, 성과 측정 방식을 고도화하는 광고 인텔리전스 회사입니다.
우리는 지하철, 버스, 편의점, 리테일 매장, 건물, 생활공간, 디지털 사이니지 등 사람들이 실제로 이동하고 머무는 오프라인 접점을 다룹니다.
과거의 오프라인 광고는 주로 '어디에 광고를 붙일 것인가'의 문제로 여겨졌습니다. 하지만 지금의 광고주는 더 구체적인 질문을 하고 있습니다.
• 이 브랜드는 왜 오프라인 광고를 해야 하는가
• 어떤 소비자와 어떤 공간 맥락에서 만나야 하는가
• 오프라인 광고는 브랜드 인지도, 기억, 구매 맥락, 리테일 접점 확대에 어떤 역할을 해야 하는가
• 성과는 어떤 기준으로 판단하고, 다음 캠페인에는 무엇을 개선해야 하는가
애드타입은 이 질문에 답하기 위해 만들어졌습니다.
단순히 광고 매체를 제안하고 집행하는 조직이 아니라, 브랜드사가 오프라인 광고를 하나의 성장 전략 채널로 이해하고 활용할 수 있도록 돕는 전략 파트너가 되고자 합니다.
[애드타입에 대해 더 알아보기]
애드타입을 처음 접하시는 분들을 위해, 저희가 어떤 문제를 풀고 있고 어떤 방식으로 오프라인 광고 시장을 바꾸고 있는지 확인하실 수 있는 외부 기사와 보도자료를 함께 공유드립니다.
• [지디넷코리아] “마케팅은 AI 시대, 광고는 아직 20년 전”…애드테크 주목 이유 https://zdnet.co.kr/view/?no=20260405105947
• [머니투데이] 옥외광고 패러다임 바꾼다… ‘감’ 아닌 ‘데이터’로 혁신한 이 기업 https://www.mt.co.kr/future/2026/05/04/2026041507204647982
• [디지털 인사이트] “감에 의존한 옥외광고, 이제 그만” 양승만 애드타입 사업총괄 https://ditoday.com/adtype-interview/
• [매드타임스] 애드타입, 옥외광고 유효인구 성과측정 기술 특허 등록 결정 https://www.madtimes.co.kr/news/articleView.html?idxno=26706
• [파이낸셜뉴스] 데이터 기반 옥외광고 에이전시 애드타입, 매출 1,778% 성장 https://www.fnnews.com/news/202509291633543229
• [패션비즈] 애드타입, 옥외광고 성과 숫자로 증명... 업계 패러다임 전환 신호탄 https://fashionbiz.co.kr/article/219430
• [중앙일보] 애드타입, 동선 기반 옥외광고 미디어플래닝 서비스 출시 https://www.m-joongang.com/news/articleView.html?idxno=401336
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[포지션을 소개합니다]
애드타입은 건물·상권·인구·이동 데이터를 바탕으로 공간의 특성을 이해하고, 광고와 마케팅의 의사결정을 돕는 공간 분석 AI를 개발하고 있습니다. 어떤 지역에 어떤 사람들이 활동하는지, 특정 조건에 맞는 장소는 어디인지, 비슷한 특성을 가진 다른 공간은 어디인지 데이터로 답하는 것이 목표입니다.
공간 분석 AI 개발자는 이를 위한 모델과 분석 기능을 구현합니다. 여러 공간 정보를 함께 반영해 공간을 비교·분류하고, 조건에 맞는 공간을 탐색·추천합니다. 사용자의 질문에 따라 필요한 데이터를 조회하고 공간 분석 도구를 실행하는 AI 기능도 개발합니다.
공간 데이터 분석가와 데이터의 의미와 품질을 확인하고, 기획·제품 개발 동료와 실제 사용 과제를 구체화합니다. 구현한 기능의 정확성과 한계를 검증하고 제품에 연결하며, 사용 과정에서 발견한 문제를 개선합니다.
주요업무
1. 공간 특성 표현 및 분석 모델 개발• 건물·사업체·인구·이동 데이터 기반 입력 변수 정의 및 공간 임베딩 개발
• 유사 공간 탐색·유형 분류·조건 적합도 산정을 위한 모델·알고리즘 구현
• 통계·규칙 기반 방법과의 성능 비교 및 과제별 모델 선정·개선
2. 공간 분석 기능 및 AI 에이전트 구현
• Python·SQL 기반 인구 구성·주변 시설 분포·접근성 분석 기능 구현
• 사용자 질문의 분석 조건 변환 및 DB 조회·공간 분석 도구 연계
• 조회·계산 결과와 출처·분석 조건을 확인할 수 있는 LLM 응답 기능 구현
3. 모델·분석 결과의 평가 및 신뢰성 개선
• 과제별 평가 데이터·기준 설계 및 지역·시점별 분석 결과 검증
• 데이터 조회 오류·공간 연산 오류·근거 없는 답변 분석 및 개선
• 모델 성능·계산 정확성·응답 속도 점검 및 실험 재현성 관리
4. 제품 연동 및 분석 기능 고도화
• 분석 기능의 모듈·API 구현 및 애드타입 서비스 연동
• 데이터·모델 변경 영향 검증을 위한 테스트 코드·실행 이력 관리
• 사용자 피드백·오류 분석 및 데이터 분석가와 입력 변수·분석 기준 개선
자격요건
• 병역특례 채용 지원이 가능한 분. 세부 편입 자격과 복무 조건은 개별 확인합니다.• Python으로 분석 기능을 구현하고, SQL로 필요한 데이터를 조회·가공할 수 있는 분
• 데이터를 활용한 모델링 또는 LLM 기반 분석 기능을 직접 구현해본 분
• 사용한 방법의 선택 이유와 평가 기준을 설명하고, 코드와 결과의 오류를 찾아 개선할 수 있는 분
• Git을 활용해 코드를 관리하고, 함수·모듈·API 형태로 기능을 나눠 구현할 수 있는 분
• 데이터·기획·제품 개발 동료와 문제를 구체화하고, 구현 결과와 한계를 공유할 수 있는 분
