Data Scientist

• 광고 소재·지면·유저에 대한 인사이트 도출: 어떤 유저가 어떤 광고에 반응하는지, 소재 유형·지면·타겟 특성에 따른 성과 패턴을 분석해요. 분석 결과를 통해 추천 및 서빙 로직의 개선 방향을 제시하고 다양한 Feature를 도출해요.
• 추천 품질 개선: 추천, 예측 모델의 성능을 평가하고 개선이 필요한 지점을 데이터로 찾아내요. 이를 바탕으로 가설 수립 → 실험 설계 → 결과 분석 → 액션 제안까지 전 과정을 주도해요.
• 지표 체계 고도화: 추천 모델의 성능 변화가 CTR, CVR, 매출, 광고주 성과, 리텐션에 어떤 영향을 미치는지 정량적으로 측정하고, 이를 지속적으로 추적할 수 있는 지표 체계를 설계하고 정착시켜요.
• 입찰 전략 및 매출 최적화 분석: 광고 트래픽의 적정 가치에 대해 분석하고, 이를 통해 적절한 가격 전략을 탐색해요.

형태

정규직

서류 접수 > 사전 과제(쿼리 테스트) > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우협의 > 최종합격 및 입사