이 공고, 이렇게 물어볼 겁니다

이 팀이 AI Agent로 광고 세팅을 간단하게 해주는 걸 하는데, 당신이 이전에 AI Agent를 써서 실제로 유저의 어떤 복잡한 문제를 풀어본 구체적 사례가 있어요? 그걸 어떻게 자동화했고 유저들이 정확히 뭐가 더 쉬워졌다고 봤어요?

🎯 AI Agent 경험이 실제인지 확인. 문제 정의→자동화 설계→효과 측정의 일관된 사고 과정이 있으며, 사용성 개선을 단일 지표로 정량화할 수 있는 사람인지

OpenRTB 경험이 있다고 했는데, 입찰가 정책이나 플로어 프라이스, 타게팅 룰 같은 구체적인 것을 당신이 직접 정해본 사례가 뭐예요? 그 정책을 정할 때 개발팀이나 마케팅팀과 의견 충돌이 있었나요, 어떻게 당신의 방식이 맞다고 설득했어요?

🎯 OpenRTB를 '알기만' 하는 건 아닌지, 실제로 정책 수립·설득·검증까지 주도한 경험이 있는지. 이해관계자 간 갈등에서 데이터와 논리로 결정을 정당화하는 능력

광고주와 개발팀의 요구가 부딪혔던 구체적인 상황을 말해줄 수 있어요? 예를 들어 광고주들은 세밀한 타게팅을 원하는데 개발팀은 기술 복잡도를 우려하는 식의, 그 상황에서 당신은 어떤 기준으로 최종 결정을 내렸어요?

🎯 여러 이해관계자의 의견을 모두 수용할 수 없을 때, 스스로 정한 단일 기준(사용자 가치, 기술 실현성, 비용)으로 결정을 내리고 그걸 정당화하는 리더십이 있는지. 추상 철학이 아닌 실제 사건 1건의 구체적 디테일

신규 AI 기능을 제안해봤을 때, '광고주들이 이걸 선호할 거야'라고 생각만 하신 건 아니고, 실제로 출시 전에 몇 명 광고주를 대상으로 테스트하거나 피드백을 받아봤어요? 어떻게 검증했고 출시 후 실제 수치가 뭐였어요?

🎯 0→1 의사결정에서 가설을 데이터로 검증하는 규율이 있는지. 작은 규모로 먼저 시험하고 확대하는 프로세스를 갖춘 사람인지, 아니면 출시 후에야 반응을 보는 사람인지

Google Ads나 Meta Ads 같은 광고 플랫폼을 직접 써보셨을 때, '아 이 부분은 우리도 꼭 해야겠다'고 느낀 게 구체적으로 뭐였어요? 그리고 그걸 실제로 우리 제품에 어떻게 적용했고, 광고주들 반응이 어땠어요?

🎯 벤치마킹을 '남 따라하기'로 끝내지 않고 자신의 제품 맥락에서 구현·검증한 경험이 있는지. 광고 시장의 동향을 단순히 '관심' 수준이 아니라 메트릭으로 이해하고 있는지

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

공고 내용

DA Plan Team은 display 광고 플랫폼의 backend 시스템을 운영하면서 동시에 AI agent를 적용하여 캠페인 세팅 및 리포트 분석을 제공하는 팀입니다.

Ad Serving: Performance 광고의 serving 업무를 수행합니다. IAB의 OpenRTB spec을 기반으로 운영하고 있습니다.
Audience List Management: 광고주들에게 다양한 audience targeting을 제공하기 위한 audience list serving system을 운영하고 있습니다.
Data Pipeline: 광고와 관련된 event를 수집하고 가공하여 리포트를 제공합니다.
AI Agent Ad Platform: AI Agent를 기반으로 SMB 광고주 대상 광고를 손쉽게 세팅하는데 도움을 주고 광고 집행 후 리포트에 대해 이해를 높일 수 있도록 정보를 줌으로써 광고 운영의 어려움을 해소할 수 있게 합니다.

근무제도

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회사마다 모든 공고에 똑같이 붙는 안내 문구(지원 절차·서류 반환·개인정보 고지 1,013자)는 접어뒀어요. 원문에서 전체 보기 →