이 공고, 이렇게 물어볼 겁니다

대용량 데이터 처리 경험에서 어떤 도전을 겪었고, 어떻게 해결했나요? 그때 사용한 기술 스택은 무엇인가요?

🎯 대용량 데이터 처리 경험과 기술 스택 확인

개인화 광고 타겟팅 효율 최적화 모델링을 위해 어떤 접근 방법을 사용할 것이며, 그 모델의 성능을 평가하는 지표는 무엇인가요?

🎯 모델링 접근 방법과 성능 평가 지표 확인

생성형 AI를 활용한 내부 업무 혁신 과제에서 어떤 기술을 적용했으며, 그 결과는 무엇이었나요? 적용한 기술의 장단점은 무엇인가요?

🎯 생성형 AI 적용 경험과 기술 평가 확인

과학적 의사결정을 위한 A/B Test 설계 및 실험 플랫폼 고도화에서 어떤 고려 사항을 두었으며, 그 결과는 어떻게 활용했나요?

🎯 A/B Test 설계와 실험 플랫폼 고도화 경험 확인

질문만 읽으면 컨닝이에요. 소리 내어 답해보세요 — 어디서 틀어지는지 짚어드립니다.

공고 내용

◆ 소개

우리는 카카오 내 다양한 비즈니스의 성장을 견인하기 위해 데이터 프로덕트(Data Product)를 기획, 개발, 그리고 딜리버리(Delivery)하는 조직입니다.

단순한 데이터 분석을 넘어, AI/ML 기반의 제품을 직접 개발하고 빠르게 실험하며, 실제 사용자 경험(UX)을 혁신하는 것을 목표로 합니다.

수천만 사용자가 만들어내는 데이터를 통해 가치를 창출하고 싶은 분들의 지원을 기다립니다.

◆ 업무

데이터 사이언티스트로서 카카오의 핵심 서비스에 적용되는 알고리즘을 연구하고 개발하게 됩니다.

- 카카오 비즈니스에 맞는 임베딩 모델 개발

- 개인화 광고 타겟팅 효율 최적화 모델링

- 생성형 AI 및 NLP 기술을 활용한 지능형 메시지 서비스 기능 개발

- 생성형 AI를 활용한 내부 업무 혁신 과제 진행

- 과학적 의사결정을 위한 A/B Test 설계 및 실험 플랫폼 고도화

- 유저 세그먼트(User Segment) 개발 및 행동 패턴 분석

◆ 자격

- 경력: 데이터 사이언스, 머신러닝 관련 실무 경력 3년 이상

- 대용량 데이터 처리 경험: Hadoop, Spark, Hive 등을 활용하여 대용량 데이터를 직접 가공하고 분석해 본 경험이 있는 분

- 프로그래밍 능력: Python, SQL 등을 능숙하게 다루며, 알고리즘 구현이 가능하신 분

- ML/DL 프레임워크 활용: PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn 등을 활용하여 모델을 개발하고 서비스에 적용해 본 경험

- 커뮤니케이션: 데이터 기반의 인사이트를 논리적으로 전달하고, 유관 부서(기획, 개발)와 원활한 협업이 가능하신 분

**◆ 우대사항**

- 최신 AI 트렌드 이해: LLM(Large Language Model), RecSys 등 최신 논문을 이해하고 이를 실제 비즈니스 문제 해결에 적용해 본 경험

- MLOps 경험: Airflow, Kubeflow, Docker 등을 활용한 모델 배포 및 자동화 파이프라인 구축 경험

- 도메인 경험: 광고(AdTech), 커머스, 소셜 미디어 플랫폼에서의 데이터 분석 및 모델링 경험

- 문제 해결력: 모호한 비즈니스 문제를 데이터 문제로 정의하고, 주도적으로 해결책을 제시할 수 있는 분