소개
딜리버리엔진실 딜리버리데이터팀은 배차시스템과 시간예측시스템 등 딜리버리 효율 극대화를 위한 데이터 프로덕트를 기획·개발하며, 머신러닝과 Operations Research 기반 알고리즘으로 복잡한 비즈니스 문제를 해결합니다. 이 포지션은 딜리버리 프로세스의 예측 모델 구현과 인프라 최적화, 이상 탐지 및 수요 예측 등 데이터 과학 기술을 활용해 딜리버리 운영을 혁신하는 역할을 수행합니다.
하는 일
- 머신러닝 및 Operations Research 기법을 활용하여 딜리버리 프로세스 예측 모델 구현 및 인프라 최적화
- Pricing 및 배차 최적화 프로젝트 수행을 통한 딜리버리 인프라 동적 최적화
- 이상 탐지 프로젝트 수행으로 딜리버리 프로세스 이상 및 어뷰저 실시간 탐지
- 배달 소요시간, 조리 소요시간, 서비스 및 라이더 수요 예측 모델링 수행
- 비즈니스 도메인에 맞는 문제 정의 및 알고리즘과 모델 개발을 통한 인사이트 도출
- 프로덕트 개선을 위한 데이터 분석 업무 수행
지원 자격
- 수학/통계/산업공학/ML/DS/OR 관련 전공자 또는 그에 해당하는 강한 수학적 백그라운드와 경험
- 5년 이상 실질적인 비즈니스 문제를 해결하기 위한 기법 또는 머신러닝 적용 경력
- 통계적 접근법과 Operations Research 분야 및 머신러닝 알고리즘에 대한 높은 이해력
- SQL/R/Python/Spark 언어를 활용한 데이터 정제, 분석, 모델링, 시각화 프로그래밍 경험
- 빠른 주기로 순환하는 디지털 프로덕트 개발과 운영 경험
- 논리적인 사고에 기반해 도메인에서 데이터가 의미하는 바를 연결하여 명확한 의사소통 및 문서화 능력
우대 자격
- 학술적인 연구 자료를 비즈니스 문제 해결에 적용하는 능력
- 확률론(Probability Theory)/확률 과정(Stochastic Process) 경험
- 시계열 예측 알고리즘(ARIMA/RNN/LSTM/GRU 등) 활용 수요예측 경험
- 베이지안 통계, 비모수 통계 경험
- ML/DL/RS 프로덕트 서비스 경험
- Linear and Non-linear Programming/Integer and Combinatorial Optimization 문제 해결 경험
- Airflow나 MLOps 환경에서 모델 개발/운영 경험
- 딜리버리 또는 물류/공급망 운영에 대한 높은 수준의 지식
사용 기술
- SQL, R, Python, Spark, Airflow