[Tech] 딜리버리엔진실 딜리버리데이터팀 데이터과학자
[조직소개]
머신러닝/Operations Research/데이터 분석 기술을 적용하여 딜리버리 프로세스를 서비스하는데 필요한 예측 모델을 구현하고 딜리버리 인프라를 동적으로 최적화 - 딜리버리엔진실은 배달 효율 극대화를 목표로 배차시스템, 시간예측시스템, 그리고 데이터 프로덕트를 기획, 개발합니다.
우리는 고객의 주문 이후부터 음식을 전달받기까지의 과정에서, 고객의 좋은 배달 품질 경험과 함께 라이더의 안전과 안정적인 배달 활동을 위해 늘 고민하고 있습니다.
주문이 들어와 배차되고, 배달이 진행되는 딜리버리 운영 프로세스에서 다양한 정책과 복잡한 규칙을 반영하면서도 서로 상충되는 목표를 가진 비즈니스 문제들을 해결하기 위해 머신러닝과 Operations Research의 수학적 지식에 기반한 알고리즘을 개발하는 동시에 통계적 지식에 기반해 지표 수립, 대시보드 구축, A/B 테스트 수행 등을 통해 의사결정을 지원하고 딜리버리 프로세스를 효율화해야 합니다.
딜리버리 서비스를 혁신하기 위해 실험과 도전을 반복하며 서비스와 함께 성장할 동료를 찾습니다.
[업무내용]
- 머신러닝/Operations Research/데이터 분석 기술을 적용하여 딜리버리 프로세스를 서비스하는데 필요한 예측 모델을 구현하고 딜리버리 인프라를 동적으로 최적화
- 딜리버리 인프라를 동적으로 최적화할 수 있는 Pricing 및 배차 최적화 프로젝트 수행
- 딜리버리 프로세스의 이상을 실시간으로 탐지하거나 어뷰저를 탐지하기 위한 이상 탐지 프로젝트 수행
- 신뢰성 높은 배달 소요시간 예측, 조리 소요시간 예측, 서비스 및 라이더 수요 예측 등 모델링 프로젝트 수행
- 비즈니스 도메인 관점에서 프로덕트 목표에 맞는 문제를 정의하고 문제에 적합한 알고리즘 및 모델 개발 및 인사이트 도출
- 프로덕트 개선을 위한 데이터 분석 업무 수행
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[지원자격]
- 수학/통계/산업공학/ML/DS/OR 관련 전공자 또는 그에 해당하는 강한 수학적 백그라운드와 경험을 갖추신 분
- 5년 이상 실질적인 비즈니스 문제를 해결하기 위한 기법 또는 머신러닝을 적용한 경력을 보유한 분
- 통계적 접근법과 Operations Research 분야 및 머신러닝 알고리즘에 대한 높은 이해력을 보유하신 분
- 빠르게 변화하는 비즈니스 및 데이터 프로덕션 환경에서 서비스를 개선하는 데 도움이 되는 논문이나 기술들을 빠르게 학습하여 프로토타이핑할 수 있는 문제해결 능력을 갖추신 분
- 논리적인 사고에 기반해 도메인에서 데이터가 의미하는 바를 연결하여 명확한 의사소통 및 문서화할 수 있으신 분
- SQL/R/Python/Spark 언어를 활용한 데이터 정제, 분석, 모델링, 시각화할 수 있는 프로그래밍 경험을 보유하신 분
- 빠른 주기로 순환하는 디지털 프로덕트 개발과 운영을 경험해 보신 분
[우대사항]
- 학술적인 연구 자료를 습득하여 비즈니스 문제 해결에 적용하는 능력이 뛰어나신 분
- 확률론(Probability Theory)/확률 과정(Stochastic Process)에 대한 경험을 보유하신 분
- 시계열 예측 알고리즘(ARIMA/RNN/LSTM/GRU 등)을 활용한 수요예측 경험을 보유하신 분
- 베이지안 통계, 비모수 통계에 대한 경험을 보유하신 분
- ML/DL/RS 프로덕트 서비스에 대한 대한 경험을 보유하신 분
- Linear and Non-linear Programming/Integer and Combinatorial Optimization 문제를 해결한 경험을 보유하신 분
- Airflow나 MLOps 환경에서 모델 개발/운영 경험을 보유하신 분
- 딜리버리 또는 물류/공급망 운영에 대한 높은 수준의 지식을 보유하신 분
[꼭 읽어 주세요!]
- 지원 시 경력기술서(PDF형식) 필수 첨부 부탁드립니다.
- 경력기술서는 자신의 기술력을 보여 줄 수 있는 프로젝트나 협력한 활동사항 위주로 작성해주세요. (진행기간, 주요업무내용, 본인이 기여한 기술력, 결과/성과/성취 등)
- 코딩테스트는 개별적으로 안내드리며, 심사는 평균 일주일 정도 소요됩니다.
