재택근무 관련
평가 기간 이후 100% 재택근무
회사 및 제품팀 소개딜리버스는 물류 업계에서 선구적인 변화를 이끌고 싶은 기업입니다. 우리의 주력 서비스인 '딜리래빗'은 당일 배송을 약속하며, 고객의 기대를 만족하는 신속한 배송 서비스를 제공합니다. 딜리버스는 전통적인 물류 방식에 만족하지 않고, 지속적인 개선을 통해 배송 속도와 효율성을 극대화하고 있습니다.
팀은 머신러닝 기반 자동화 기술을 이용해 물류 과정을 세심하게 개선하고, 복잡한 배송 경로와 물류 프로세스 전반을 최적화하며 물류 분야에 새로운 기준을 제시하는 것을 목표로 합니다. 우리의 비전은 단지 빠른 배송을 넘어서, 모든 물류 단계에서 혁신적인 접근을 통해 고객에게 이전에 없던 가치를 제공하는 것입니다.
담당업무•
배송 서비스의 효율성을 높이기 위해, 데이터 사이언스 프로젝트의 기획부터 실행, 관리까지, 목표 설정, 데이터 수집 및 처리, 모델 개발, 결과 평가 및 구현을 포함하는 전체 프로젝트 라이프 사이클을 총괄
•
'딜리래빗' 서비스의 배송 프로세스 최적화와 고객 만족 극대화를 위해, 배송 시간, 비용, 고객 피드백 등의 다양한 데이터 소스를 수집, 처리 및 분석하여 서비스 개선점을 도출
•
EDA와 인사이트 결과를 명확하고 이해하기 쉬운 형태로 정리하며, 시각화 도구와 프레젠테이션 기술을 통해 기술적 배경이 다양한 이해관계자들에게 데이터 기반 의사결정을 위한 복잡한 분석 결과를 직관적으로 전달
•
표현형 학습을 통해 배송 물품의 특성을 파악하고 효율적으로 클러스터링함으로써, 배송 물품 생성 및 배정에서 최적의 경로와 방법을 결정하고 배송 경로 최적화 및 창고 내 물품 배치 개선에 기여
자격요건•
석사 학위 이상 (전공: 데이터 사이언스, 컴퓨터 과학, 통계학, 수학 또는 관련 분야) 필수
•
데이터 사이언스 프로젝트를 성공적으로 기획, 실행 및 관리한 경험 필수
•
복잡한 기술적 내용을 비전문가에게 명확하게 전달할 수 있는 우수한 커뮤니케이션 및 프레젠테이션 능력
•
머신러닝, 딥러닝 알고리즘 및 통계적 분석 방법에 대한 실무적 이해 또는 경험
•
Python 프로그래밍 언어에 대한 능숙한 활용
•
SQL, pandas, numpy 등을 사용한 데이터 추출, 변환 및 로드(ETL) 능력
우대사항•
AWS, Azure, Google Cloud Platform 등의 클라우드 플랫폼에서 작업한 경험
•
AWS SageMaker를 사용하여 머신러닝 모델을 개발하고 배포한 경험
•
텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 비정형 데이터를 분석한 경험
•
최신 머신러닝 및 딥러닝 연구 동향에 대한 지속적인 관심과 이해
•
오픈 소스 프로젝트에 기여하거나 깃허브에 프로젝트를 공개한 경험
•
데이터 사이언스 및 관련 분야의 커뮤니티 활동에 적극적으로 참여
근무조건•
근무형태: 정규직
•
근무시간: 프로젝트 일정에 따른 자율적인 진행
•
근무요일: 주 5일 ( 월 ~ 금 )
•
급여: 협의
•
근무지: 개인이 업무에 가장 집중할 수 있는 장소에서 근무
◦
평가 기간 이후 100% 재택근무
전형절차Step 1. 서류전형
Step 2. 과제전형
•
과제 주제: 딜리버스 표현형 학습 모델의 파라미터 튜닝
Step 3. 비대면 면접
•
직무인터뷰 50분 → 컬쳐인터뷰 20분 → 지원자분이 궁금한 내용 10분
Step 4. 레퍼런스 체크
Step 5. 처우 협의
Step 6. 최종 합격
제출 서류 및 지원 방법