[(주)엔라이즈] Data Scientist 채용

담당업무

• 개인화 추천, 이탈, 전환 등의 예측 모델 개발, 피처 설계 및 학습, 오프라인/온라인 성능 검증

• WIPPY의 핵심 지표(리텐션, 매칭 전환, LTV 등) 정의 및 코호트/생존 분석을 통한 사용자 행동과 제품 경험 해석

• 유저 행동 데이터 기반 가설 수립 및 EDA를 통한 의사결정 인사이트 도출

• 가설 수립 후 A/B 테스트와 인과추론 검증 및 빠른 의사결정 연결

• 모델 및 분석 결과를 프로덕트와 사업 의사결정으로 연결하고 임팩트 추적

• 지표 표준과 데이터 구조 설계 및 반복 가능한 자산화

근무환경 및 협업 방식

• 사용 기술 스택: Python, SQL, PySpark(EMR on EKS), Athena, Airflow, AWS

• 파이프라인, 서빙, 인프라는 플랫폼/데이터 엔지니어링 팀과 협업하여 모델 및 분석에 집중할 수 있는 환경 제공

• 추천 모델링과 제품 분석을 모두 다루며 성장할 수 있는 환경

자격요건

• 3년 이상의 데이터 사이언스 또는 ML 엔지니어링 실무 경험

• 가설 검증, 실험 설계 등의 통계 기초 및 분류/예측 등 ML 모델링 기초 이해

• 모바일 서비스 데이터(Retention, LTV, Cohort Analysis, Funnel 등) 기반 문제 정의 및 개선책 제시 능력

• Python과 SQL을 활용한 대용량 데이터 추출, 정제, 가공 능력

• 지표 성장을 위한 가설 설정 및 A/B 테스트 직접 설계, 진행을 통한 유의미한 결과 도출 경험

• 모델링과 분석 역량을 주도적으로 확장하려는 의지와 학습력

• 분석과 모델 결과를 비개발 직군에게 명확하게 전달할 수 있는 커뮤니케이션 능력

우대사항

• ML 모델 개발과 데이터 분석을 모두 경험해 보신 분

• 추천 시스템 또는 랭킹, 매칭 모델 개발 경험

• A/B 테스트, 인과추론을 실제 의사결정에 적용해 본 경험

• Spark(PySpark), Airflow 기반 파이프라인 분석 활용 경험

• 데이팅, 커머스 등 양면 시장 혹은 유저 생애주기가 짧은 서비스 분석 경험

합류과정

1. 서류 전형: 자유 양식 이력서(필수), 포트폴리오(필수), 경력기술서(선택) 제출 (PDF 형식 권장)

2. 1차 미팅 (Insight-Sharing): 실무진과의 이력서 기반 인사이트 공유 및 오프라인 미팅

3. 2차 미팅 (Culture-fit): 핵심가치와 철학을 공유하며 핏을 맞춰보는 미팅

기타 참고사항

• 서류 전형을 제외한 모든 면접 전형 참석자에게 소정의 선물 제공

• 일정 조정 필요 시 자유롭게 요청 가능

• 입사 후 3개월 간의 온보딩 프로세스(수습기간) 적용

• 재지원 가능 시기는 6개월

마감기한

상시채용