팀소개 Applied Machine Learning Engineer팀은 AI 기술을 활용해 가치 있는 서비스를 만드는 조직입니다. Production 레벨의 서비스에서 마주할 수 있는 영상/음성/문자 등을 포함하는 비정형 데이터를 효과적으로 처리하고, 서비스 품질의 향상을 목표로 합니다. 머신러닝, 통계기반 모델링, 데이터베이스, 인프라 등 실현 가능한 기술을 활용해 고객에게 가치있는 제품을 만들어 내는 조직을 지향합니다. 문제 정의와 함께 향상된 서비스를 위해 다양한 방면으로 함께 고민하고 고도화하는 것에 열정을 가지신 분을 찾고 있습니다. 생각하지 못한 물음으로부터 기술을 발전시키고, 모두의 생활을 변화시킬 새로운 여정에 합류하실 많은 분들의 지원을 기다립니다. 업무 내용 신규 아이디어를 위한 AI ..

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요 토스뱅크의 ML Modeler는 Data Scientist들과 함께 Data Science팀에 소속되어 있어요. Data Science팀에서 각자가 경험했던 업무와 분야를 살려 분석/서빙 등 다양한 업무를 경험할 수 있어요. Data Science팀은 Data Engineer, ML Engineer, Data Analyst, Risk Division과도 한 팀처럼 긴밀하게 협업해요. 합류하면 함께 할 업무에요 토스뱅크의 다양한 데이터를 발굴하고 모델링 가능한 형태로 변환해요. 비즈니스적 가치를 가지는 데이터 및 변수를 선별하고 분석해요. 가공한 데이터를 적절한 알고리즘으로 모델링 하고 비즈니스에 적용해요. 이런 분과 함께하고 싶어요 데이터 및 머신러닝에 대한 수학적 이해..

Founded in 2013, our advanced machine learning engine powers our product portfolio. Moloco Cloud DSP enables performance marketers to quickly scale user acquisition and achieve greater lifetime value through battle-tested prediction models. Moloco Retail Media Platform enables online retailers and marketplaces to establish their own performance ads business. Our technology is best in class; we r..

쿠팡 Wow 소개: 쿠팡 WOW는 국내 최고 수준의 유료 멤버십 프로그램입니다. WOW 멤버쉽 회원들은 독점 할인, 무료 배송, 무료 반품, 쿠팡플레이 OTT 서비스 등 다양한 혜택을 누릴 수 있습니다. Coupang WOW 팀은 이 프로그램을 제공하는 데 필요한 프로덕트, 고객경험과 디자인 그리고 기술에 대한 엔드 투 엔드 오너쉽을 가져가고 있습니다. Wow Analytics Team 직무 개요: Product Analytics 팀은 데이터를 통합하여 실행 가능한 인사이트를 생성하고, 복잡한 비즈니스 문제에 해결책을 제시하며 쿠팡 고객에 대한 깊은 이해를 가능하게 합니다. WOW 팀의 데이터 분석가는 경험적이고 반박할 수 없는 데이터를 기반으로 한 전략적 인사이트를 통해 쿠팡 WOW 프로그램의 실행, ..

https://outerbounds.com/blog/modern-data-stack-mlops Data is stored and transformed in Snowflake, which provides the underlying compute for SQL, including data transformations managed by a tool like dbt; - Training happens on AWS Batch, leveraging the abstractions provided by Metaflow; - Serving is on SageMaker, leveraging the PaaS offering by AWS; - Scheduling is on AWS Step Functions, leveragi..

https://www.stratascratch.com/blog/the-ultimate-guide-to-product-data-science-interview-questions/

2015년의 글을 이제야 보다니..! - Product Analyst + Daya Science - On daily basis로 Visualization을 하지만, 새로운 의사결정을 할 때는 modeling과 통계적 실험 설계하여 AB test 하는 사람?! ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ https://medium.com/@sall/product-scientist-ffd1ae846172 Product Science is the central team responsible for every step of translating data into insights that improve the product. What is the Product Scientist role? Broadly, product scient..

Raw Data에서부터 머신러닝 분석에 활용되는 데이터를 발굴, 가공하고 적재해요. - 다양한 Data Product에서 산출된 결과들을 시각화하고 모니터링해요. - 다양한 Data Product에서 산출된 결과들을 분석 및 해석하고 비즈니스 인사이트로 전환하여 공유해요. - 가공한 데이터를 적절한 알고리즘을 통해 모델링도 해요. 이런 분과 함께하고 싶어요 - 복잡하고 다양한 형태의 데이터를 가공하여 알고리즘에 활용할 수 있는 Feature를 만들어본 경험이 필요해요. - 알고리즘에 대한 이해를 바탕으로 실제 모형의 운영과 모니터링을 진행해 본 경험이 필요해요. - 모형의 산출 결과와 데이터 분석 결과, 해석한 인사이트를 리포트로 정리하거나 시각화한 경험이 필요해요. Python, R, Spark 등을 ..

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요 토스페이먼츠의 Data Engineer (Analytics/BI)는 토스페이먼츠 Data Engineering 팀에 속해있어요. Data Engineering 팀은 Data Engineer와 Data Engineer (Analytics/BI), Data Engineer (Platform) 로 구성되어 있어요. Data Engineering 팀은 데이터의 분석, 활용 및 플랫폼 구축, 데이터 관리 (데이터 확인, 기능, 구현, 정제,운영, 설명) 의 업무를 수행해요. 토스페이먼츠의 Data 팀에 대해 더 알아보고 싶다면? 토스페이먼츠 Data팀을 소개합니다 합류하면 함께 할 업무에요 분석가와 밀접하게 협업하며 데이터 활용을 위한 추출, 마트/지표 설계, 모델링, 시각화 작..

프로그래밍 데이터 엔지니어가 업무를 잘 하기 위해서는 최소 한 개 이상의 프로그래밍 언어에 아주 능숙해야하며, 또한 여러 도구들을 운용하려면 도구에 맞는 언어를 다룰 수 있어야 합니다. - 예를 들어 Airflow와 같은 workflow engine은 Python으로 - Spark와 같은 분산 처리 프레임워크 활용은 Scala로 - 밥먹듯이 하는 데이터 조회/처리는 SQL로 - production 데이터 서빙 백엔드 서버를 구축할 때는 고성능 API 서버를 만들 수 있는 Go 등