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

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.

데이터 사이언티스트로서 카카오의 핵심 서비스에 적용되는 알고리즘을 연구하고 개발하게 됩니다.

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