데이터 사이언티스트 (3년 이상)

About

크리에이터와 시청자 사이에서 발생하는 후원, 채팅, 방송 활동, 콘텐츠 소비, 팬 참여 데이터를 기반으로
새로운 AI 엔터테인먼트 경험을 만들어가고 있습니다.

보유한 데이터를 분석하고 이를 활용해 추천, 예측, 개인화, 사용자 이해 및 생성형 AI 모델을 연구·개발합니다.

단순한 데이터 분석과 리포팅을 넘어 제품과 비즈니스의 문제를 머신러닝 문제로 정의하고,
학습 데이터 구성부터 모델 설계, 실험, 평가, 서비스 적용까지 전 과정을 주도합니다.

초기에는 크리에이터와 시청자의 행동을 이해하는 모델과 추천·예측 시스템을 중심으로 연구하며,
향후 멀티모달 데이터와 생성형 AI를 활용한 콘텐츠 및 팬 경험으로 연구 범위를 확장할 예정입니다.

Responsibilities

후원, 채팅, 방송 및 사용자 행동 데이터를 활용한 추천·예측·개인화 모델 개발
제품과 비즈니스의 문제를 머신러닝 문제로 정의하고, 학습 데이터와 피처 및 평가 지표 설계
모델 학습과 실험, 성능 비교 및 실패 사례 분석
A/B 테스트와 서비스 지표 분석을 통한 모델의 실제 서비스 효과 검증
데이터 엔지니어 및 개발 조직과 협업하여 개발한 모델을 실제 서비스에 적용
LLM, NLP 및 멀티모달 AI를 활용한 신규 기능과 연구 과제 발굴
배포된 모델의 성능 저하와 데이터 변화 및 운영 지표를 모니터링하고 지속적으로 개선

Requirements

데이터 사이언스, 머신러닝 또는 AI 모델 연구·개발 관련 실무 경험 3년 이상
Python을 활용한 데이터 분석 및 머신러닝 모델 개발 역량
SQL을 활용해 대규모 데이터를 직접 탐색하고 가공할 수 있는 역량
통계, 확률, 선형대수 및 머신러닝의 기본 원리에 대한 이해
실제 사용자 또는 서비스 데이터를 활용한 모델 개발 경험
분류, 회귀, 군집화, 추천 또는 시계열 예측 중 하나 이상의 문제를 해결한 경험
가설 설정, 실험 설계, 모델 평가 및 결과 해석 역량
PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM 등 머신러닝 프레임워크 활용 경험
모델 성능을 기술적 지표뿐만 아니라 제품 및 비즈니스 지표와 연결할 수 있는 역량
불명확한 비즈니스 요구사항을 데이터 분석 또는 머신러닝 문제로 구조화할 수 있는 역량
제품, 데이터 및 엔지니어링 조직과 원활하게 협업할 수 있는 커뮤니케이션 역량

Preferred

추천 시스템 또는 개인화 모델을 개발하고 실제 서비스에 적용한 경험
사용자 행동, 미디어, 광고, 커머스, 게임 또는 소셜 플랫폼 데이터를 다룬 경험
대규모 시계열 데이터와 이벤트 로그를 활용한 모델 개발 경험
임베딩, 표현 학습 또는 그래프 신경망 관련 경험
NLP, LLM, RAG 또는 생성형 AI 시스템 개발 경험
음성, 이미지 또는 영상 데이터를 활용한 멀티모달 AI 모델 개발 경험
파운데이션 모델을 파인튜닝하거나 도메인에 맞게 적용한 경험
모델 평가 데이터셋 및 자동화된 평가 체계를 구축한 경험
A/B 테스트, 실험 플랫폼 또는 인과 추론 관련 경험
MLflow, Weights & Biases, Kubeflow 등 실험 관리 및 MLOps 도구 활용 경험
피처 스토어 및 실시간 추론 시스템에 대한 이해
논문을 분석하고 연구 결과를 실제 제품에 적용한 경험
AI 또는 머신러닝 관련 논문, 특허, 오픈소스 프로젝트 또는 대회 성과
작은 조직에서 연구 방향과 개발 우선순위를 주도한 경험

Benefits

# 유연한 근무와 충분한 휴식
* 주 35시간 근무제 운영
* 오전 9시부터 12시 사이 출근이 가능한 시차출퇴근제
* 리프레시 휴가 및 조율휴가 제공
* 자유로운 연차 사용

# 가족과 함께하는 시간 존중
* 육아휴직, 배우자 출산휴가, 가족돌봄휴가 등 법정 휴가·휴직 지원
* 자녀 출산지원금 제공
* 일과 가정의 균형을 고려한 가족친화적 근무환경

# 편안한 업무환경 지원
* 사내 안마의자 및 안마베드 운영
* 구성원의 휴식과 재충전을 위한 속초 사택 운영

# 자유로운 소통과 함께하는 성장
* 직급과 관계없이 ‘님’으로 소통하는 수평적 호칭 문화
* 자율과 책임을 바탕으로 한 업무 방식 존중
* 분기별 사내행사를 통한 구성원 간 교류
* 정기적인 목표 공유 및 피드백 문화