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. 이를 위해 서로 다른 출처와 기준으로 만들어진 데이터를 연결하고, 공간별 특성을 분석할 수 있는 데이터 기반을 구축하고 있습니다.
공간 데이터 분석가는 이 데이터 기반을 직접 만드는 역할입니다. 필요한 데이터를 찾고 정제하며, 건물과 지역을 기준으로 여러 정보를 연결합니다. 공간을 설명하는 분석 변수를 설계하고, 데이터와 분석 결과가 타당한지 확인하는 일도 함께 맡습니다.
공간 분석 AI 개발자와 협업하며 데이터셋, 처리 코드, 분석 기준을 제품에서 반복해서 활용할 수 있도록 만듭니다. 본인이 구축한 데이터가 공간을 탐색하고 비교하며 추천하는 AI 기능의 기반이 되는 과정을 함께하게 됩니다.
• 공간 특성 분석: 건물 용도·주변 업종·시간대별 인구 등 분석 지표 설계 및 분류 기준 개선
• 데이터 품질 개선: 연결 오류·이상치 검증 및 데이터 갱신·가공 작업 자동화
• 제품 활용 데이터 구성: AI·제품 개발자와 활용 데이터 정의 및 데이터셋·처리 기준 정리
• Python과 SQL로 여러 데이터를 정제·연결하고 분석할 수 있는 분
• 주소·좌표 등 위치 정보를 활용한 데이터 처리 또는 공간 분석 경험이 있는 분
• 기존 데이터와 코드를 파악하고, 처리 과정의 문제를 찾아 개선할 수 있는 분
※ 경력 연차는 참고 기준이며, 실제 수행한 업무와 문제 해결 경험을 함께 검토합니다.
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. 이를 위해 서로 다른 출처와 기준으로 만들어진 데이터를 연결하고, 공간별 특성을 분석할 수 있는 데이터 기반을 구축하고 있습니다.
공간 데이터 분석가는 이 데이터 기반을 직접 만드는 역할입니다. 필요한 데이터를 찾고 정제하며, 건물과 지역을 기준으로 여러 정보를 연결합니다. 공간을 설명하는 분석 변수를 설계하고, 데이터와 분석 결과가 타당한지 확인하는 일도 함께 맡습니다.
공간 분석 AI 개발자와 협업하며 데이터셋, 처리 코드, 분석 기준을 제품에서 반복해서 활용할 수 있도록 만듭니다. 본인이 구축한 데이터가 공간을 탐색하고 비교하며 추천하는 AI 기능의 기반이 되는 과정을 함께하게 됩니다.
주요업무
• 공간 데이터 구축: 기존 DB·코드 검토 및 건물·사업체·인구·이동 데이터 정제·연결• 공간 특성 분석: 건물 용도·주변 업종·시간대별 인구 등 분석 지표 설계 및 분류 기준 개선
• 데이터 품질 개선: 연결 오류·이상치 검증 및 데이터 갱신·가공 작업 자동화
• 제품 활용 데이터 구성: AI·제품 개발자와 활용 데이터 정의 및 데이터셋·처리 기준 정리
자격요건
• 데이터 구축·분석 분야의 실무 경험이 있는 분(경력 3년 내외)• Python과 SQL로 여러 데이터를 정제·연결하고 분석할 수 있는 분
• 주소·좌표 등 위치 정보를 활용한 데이터 처리 또는 공간 분석 경험이 있는 분
• 기존 데이터와 코드를 파악하고, 처리 과정의 문제를 찾아 개선할 수 있는 분
※ 경력 연차는 참고 기준이며, 실제 수행한 업무와 문제 해결 경험을 함께 검토합니다.
