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'광고 노출 이후의 경험을 설계하는 인터랙션 AI 에이전트, 버즈빌'
버즈빌은 인터랙션 AI 에이전트로 광고 시장을 '누구에게 보여줄 것인가'에서 '한 사람 한 사람에게 어떤 경험을 줄 것인가'로 바꿉니다. 14년간 쌓은 행동 데이터와 인터랙션을 학습하는 자체 AI 엔진을 기반으로, 카카오뱅크·삼성월렛·CJ ONE 등 500개 매체에서 월 2,400만 명이 광고를 경험하고 있습니다.
AI 에이전트를 만드는 회사인 만큼, 버즈빌은 일하는 방식도 AI 네이티브를 지향합니다. 그래서 직군이 도구를 정하지 않습니다. 개발자든 마케터든, 문제를 가진 사람이 AI로 직접 풉니다. 한 사람이 찾은 더 나은 방식은 팀의 표준이 되고, 그렇게 일하는 방식이 곧 제품이 됩니다.
버즈빌은 뛰어난 동료와 함께 성장할 분, 아무도 가지 않은 광고의 다음 단계를 AI로 만들어갈 분을 찾습니다. 잡플래닛 4.1점의 자율적인 문화에서 몰입의 즐거움을 함께 나눌 미래의 버즈빌리언을 기다립니다.
• 버즈빌 테크 블로그: https://tech.buzzvil.com/
• 버즈빌 피플 블로그: https://www.buzzvil.com/career/culture_blog
• 리워드 광고의 본질: https://www.buzzvil.com/career/culture_blog/jwcVGiVa7DxL7MRBCsKNF
• 버즈빌 광고 상품 자세히 알아보기: https://www.buzzvil.com/
• 버즈빌이 일하는 방식: https://www.youtube.com/watch?v=cMdUwBm3KKc
• 하루 1억 건 이상을 처리하는 견고한 포인트 시스템 구축하기│인프콘2024: https://buly.kr/2qZNQUH
• 버즈빌, 최고의 리그에서 최고의 선수가 탄생하는 이유: https://buly.kr/BTQyb76
• 버즈빌이 'AI 네이티브' 조직을 만드는 법: https://www.brandbrief.co.kr/news/articleView.html?idxno=9795
[팀 소개]
버즈빌 Data Analytics 팀은 비즈니스와 제품의 성공을 가속화하기 위해 일합니다. 중요한 의사결정에 키 인사이트를 제공해 목표 달성 가능성을 높이고, 더 큰 임팩트의 목표를 위해 문제 현상을 사전 정의해 실행 조직의 방향성을 조정하기도 합니다.
우리는 'AI Native 조직'으로 전환 중입니다. 분석은 에이전트가 수행하고, 사람은 판단·검증에 집중합니다.
이 모델이 작동하려면 에이전트가 의존할 '컨텍스트 레이어'(신뢰할 수 있는 데이터 모델, 도메인 지식의 구조화, 메트릭 정의) 가 견고해야 합니다.
AE(Analytics Engineer)는 이 레이어가 어떻게 설계되어야 하는지를 결정하고, 정교화·확장을 직접 구현·운영하는 사람입니다. Knowledge Base 자산화는 회사 핵심 축으로 자리잡았고, AE는 그 설계자가 됩니다. AE가 회사의 성장에 큰 드라이브를 걸 수 있는 환경입니다.
현재 버즈빌에서는 월간 1500만명 이상의 활동 유저가 만들어내는 수백억 건의 로그 데이터를 직접 다루고 있습니다. 공통 분석 기술 스택은 AWS S3, Athena, Python Notebook이며, BI Tool로 Tableau, Redash를 운영합니다. Data Platform 팀과의 협업 및 로드맵 공유를 통해 지속가능한 데이터 분석 인프라를 만들어가고, 데이터를 소비하는 유관 부서와의 주기적 미팅을 통해 Data Governance 정책 수립과 데이터 중심 의사결정 문화를 꾸준히 개선해나가고 있습니다.
• 전사 구성원이 사용하는 분석 Agent를 설계하고 운영합니다.
• Text-to-SQL 정확도, multi-step workflow 신뢰성을 컨텍스트 엔지니어링 관점에서 끌어올립니다.
• 분석 에이전트가 의존하는 도메인 컨텍스트(스킬), business glossary, 분석 표준의 SSOT가 어떻게 설계되어야 하는지를 결정하며 정교화 및 운영합니다.
2. DW/DM 스키마 설계
• 버즈빌 전사 사업전략에 대한 이해를 바탕으로 CEO 및 전략 팀과 커뮤니케이션 하며 사내 주요 Key Metric의 타당성과 필요성을 점검합니다.
• Key Metric 요구사항을 바탕으로 enterprise dimensional models 기반의 데이터 모델을 설계합니다.
3. 신뢰할 수 있는 DW/DM 테이블 생산
• 설계한 테이블 적재를 위한 Airflow 파이프라인을 구현하고 안정적으로 유지보수합니다.
• Data Platform 팀과 협업해 비즈니스 의사결정 주기에 맞춰 항상 신뢰할 수 있는 지표가 운영될 수 있도록 프로세스를 고도화합니다.
4. 조직의 어텐션을 관리하는 리포팅 + 탐색 시스템 운영
• 일간/주간 리포팅 대시보드로 조직이 무엇에 집중해야 하는지 큐레이션합니다. 무엇이 매일·매주 보여져야 하는지를 결정합니다.
• 단순 상태 표시가 아닌, 무엇이 정상이 아닌지를 인지할 수 있도록 임계값과 이상 신호를 설계합니다.
• 탐색 대시보드를 제공하여 분석가/PM/리더가 새로운 질문을 던지고 숨은 제품 최적화 기회를 발굴할 수 있는 환경을 제공합니다.
버즈빌 DA팀 인터뷰: https://www.buzzvil.com/career/culture_blog/7jR61BZhbYgo5tz2cvAxJS
º 사람이 어디서 판단해야 하는가를 구조로 만들어본 경험
• 긍정적이며 문제 해결 중심의 마인드셋을 가지신 분
• 문제 상황을 분석적·구조적으로 분해할 수 있는 논리력을 갖추신 분
• 복잡성·반복성 높은 수동 업무를 자동화하며 조직 내 업무 리소스를 절감하는 과정을 즐기시는 분
• 비즈니스 현황을 단순하게 인지할 수 있도록 Key Metric을 명확하게 도출할 수 있으신 분
• 상급 이상의 SQL 활용 능력과 Python을 활용한 데이터 파이프라인 운영에 불편함이 없는 분
• 3년 이상 Data Warehouse/Data Mart를 주도적으로 설계·구현·운영·확장해본 경험이 있으신 분
• Airflow, DBT 등을 활용해 데이터 파이프라인을 운영해보신 분
버즈빌은 인터랙션 AI 에이전트로 광고 시장을 '누구에게 보여줄 것인가'에서 '한 사람 한 사람에게 어떤 경험을 줄 것인가'로 바꿉니다. 14년간 쌓은 행동 데이터와 인터랙션을 학습하는 자체 AI 엔진을 기반으로, 카카오뱅크·삼성월렛·CJ ONE 등 500개 매체에서 월 2,400만 명이 광고를 경험하고 있습니다.
AI 에이전트를 만드는 회사인 만큼, 버즈빌은 일하는 방식도 AI 네이티브를 지향합니다. 그래서 직군이 도구를 정하지 않습니다. 개발자든 마케터든, 문제를 가진 사람이 AI로 직접 풉니다. 한 사람이 찾은 더 나은 방식은 팀의 표준이 되고, 그렇게 일하는 방식이 곧 제품이 됩니다.
버즈빌은 뛰어난 동료와 함께 성장할 분, 아무도 가지 않은 광고의 다음 단계를 AI로 만들어갈 분을 찾습니다. 잡플래닛 4.1점의 자율적인 문화에서 몰입의 즐거움을 함께 나눌 미래의 버즈빌리언을 기다립니다.
• 버즈빌 테크 블로그: https://tech.buzzvil.com/
• 버즈빌 피플 블로그: https://www.buzzvil.com/career/culture_blog
• 리워드 광고의 본질: https://www.buzzvil.com/career/culture_blog/jwcVGiVa7DxL7MRBCsKNF
• 버즈빌 광고 상품 자세히 알아보기: https://www.buzzvil.com/
• 버즈빌이 일하는 방식: https://www.youtube.com/watch?v=cMdUwBm3KKc
• 하루 1억 건 이상을 처리하는 견고한 포인트 시스템 구축하기│인프콘2024: https://buly.kr/2qZNQUH
• 버즈빌, 최고의 리그에서 최고의 선수가 탄생하는 이유: https://buly.kr/BTQyb76
• 버즈빌이 'AI 네이티브' 조직을 만드는 법: https://www.brandbrief.co.kr/news/articleView.html?idxno=9795
[팀 소개]
버즈빌 Data Analytics 팀은 비즈니스와 제품의 성공을 가속화하기 위해 일합니다. 중요한 의사결정에 키 인사이트를 제공해 목표 달성 가능성을 높이고, 더 큰 임팩트의 목표를 위해 문제 현상을 사전 정의해 실행 조직의 방향성을 조정하기도 합니다.
우리는 'AI Native 조직'으로 전환 중입니다. 분석은 에이전트가 수행하고, 사람은 판단·검증에 집중합니다.
이 모델이 작동하려면 에이전트가 의존할 '컨텍스트 레이어'(신뢰할 수 있는 데이터 모델, 도메인 지식의 구조화, 메트릭 정의) 가 견고해야 합니다.
AE(Analytics Engineer)는 이 레이어가 어떻게 설계되어야 하는지를 결정하고, 정교화·확장을 직접 구현·운영하는 사람입니다. Knowledge Base 자산화는 회사 핵심 축으로 자리잡았고, AE는 그 설계자가 됩니다. AE가 회사의 성장에 큰 드라이브를 걸 수 있는 환경입니다.
현재 버즈빌에서는 월간 1500만명 이상의 활동 유저가 만들어내는 수백억 건의 로그 데이터를 직접 다루고 있습니다. 공통 분석 기술 스택은 AWS S3, Athena, Python Notebook이며, BI Tool로 Tableau, Redash를 운영합니다. Data Platform 팀과의 협업 및 로드맵 공유를 통해 지속가능한 데이터 분석 인프라를 만들어가고, 데이터를 소비하는 유관 부서와의 주기적 미팅을 통해 Data Governance 정책 수립과 데이터 중심 의사결정 문화를 꾸준히 개선해나가고 있습니다.
주요업무
1. Agent의 설계 및 운영• 전사 구성원이 사용하는 분석 Agent를 설계하고 운영합니다.
• Text-to-SQL 정확도, multi-step workflow 신뢰성을 컨텍스트 엔지니어링 관점에서 끌어올립니다.
• 분석 에이전트가 의존하는 도메인 컨텍스트(스킬), business glossary, 분석 표준의 SSOT가 어떻게 설계되어야 하는지를 결정하며 정교화 및 운영합니다.
2. DW/DM 스키마 설계
• 버즈빌 전사 사업전략에 대한 이해를 바탕으로 CEO 및 전략 팀과 커뮤니케이션 하며 사내 주요 Key Metric의 타당성과 필요성을 점검합니다.
• Key Metric 요구사항을 바탕으로 enterprise dimensional models 기반의 데이터 모델을 설계합니다.
3. 신뢰할 수 있는 DW/DM 테이블 생산
• 설계한 테이블 적재를 위한 Airflow 파이프라인을 구현하고 안정적으로 유지보수합니다.
• Data Platform 팀과 협업해 비즈니스 의사결정 주기에 맞춰 항상 신뢰할 수 있는 지표가 운영될 수 있도록 프로세스를 고도화합니다.
4. 조직의 어텐션을 관리하는 리포팅 + 탐색 시스템 운영
• 일간/주간 리포팅 대시보드로 조직이 무엇에 집중해야 하는지 큐레이션합니다. 무엇이 매일·매주 보여져야 하는지를 결정합니다.
• 단순 상태 표시가 아닌, 무엇이 정상이 아닌지를 인지할 수 있도록 임계값과 이상 신호를 설계합니다.
• 탐색 대시보드를 제공하여 분석가/PM/리더가 새로운 질문을 던지고 숨은 제품 최적화 기회를 발굴할 수 있는 환경을 제공합니다.
버즈빌 DA팀 인터뷰: https://www.buzzvil.com/career/culture_blog/7jR61BZhbYgo5tz2cvAxJS
자격요건
• AI/Agent와 인간의 R&R을 설계할 수 있는 사고를 갖춘 분º 사람이 어디서 판단해야 하는가를 구조로 만들어본 경험
• 긍정적이며 문제 해결 중심의 마인드셋을 가지신 분
• 문제 상황을 분석적·구조적으로 분해할 수 있는 논리력을 갖추신 분
• 복잡성·반복성 높은 수동 업무를 자동화하며 조직 내 업무 리소스를 절감하는 과정을 즐기시는 분
• 비즈니스 현황을 단순하게 인지할 수 있도록 Key Metric을 명확하게 도출할 수 있으신 분
• 상급 이상의 SQL 활용 능력과 Python을 활용한 데이터 파이프라인 운영에 불편함이 없는 분
• 3년 이상 Data Warehouse/Data Mart를 주도적으로 설계·구현·운영·확장해본 경험이 있으신 분
• Airflow, DBT 등을 활용해 데이터 파이프라인을 운영해보신 분
