We are looking for the best
About Us
42dot은 소프트웨어와 AI로 모빌리티 문제를 해결하기 위해 노력하는 모빌리티 AI 기업입니다. 현대자동차그룹 글로벌 소프트웨어 센터로서, 42dot은 소프트웨어 정의 차량 개발을 선도하며 미래 모빌리티를 개척하고 있습니다.
우리는 안전을 최우선으로 하고 사용자 중심적인 소프트웨어 정의 차량 기술을 개발하여, 스마트폰처럼 지속적인 업데이트를 통해 최신 성능을 제공합니다. 소프트웨어와 AI 기술을 발전시켜, 42dot은 모든 것이 연결되고 자율적으로 움직이는 자율 관리형 도시 교통 운영 체제를 통해 새로운 세상을 그려 나가고 있습니다.
Responsibilities
- 글로벌 사용자 행동 데이터, 검색 로그, 추천 로그, 콘텐츠 메타데이터를 분석해 검색/추천 문제와 개선 기회를 정의합니다.
- 개인화 추천, 검색 랭킹, 사용자 타겟팅, 전환율 예측, 세그먼트 분류를 위한 통계적/ML 모델 방향성과 모델 초안을 설계합니다.
- retrieval, ranking, recommendation, RAG/LLM 검색에 활용될 핵심 feature와 도메인 변수를 발굴하고 데이터 요구사항을 정의합니다.
- 국가 및 지역별 사용자 행동 차이, 데이터 편향, 비즈니스 맥락을 분석해 글로벌 검색/추천 알고리즘의 적용 전략을 제안합니다.
- 신규 알고리즘 또는 모델 후보를 검증하기 위한 offline/online 평가 지표, 실험 설계, A/B test 기반 평가 체계를 수립합니다.
- 분석 결과를 model specification, feature requirement, evaluation protocol로 구조화해 개발팀의 구현과 검증으로 연결합니다.
Qualifications
- 통계학, 수학, 산업공학, 계량경제학, 컴퓨터공학 등 정량 분석 분야의 석사 이상 학위 또는 이에 준하는 전문성을 보유하신 분
- 대규모 사용자 행동 데이터 또는 서비스 로그를 기반으로 분석/모델링을 수행해 보신 분
- classification, regression, clustering, ranking, recommendation 중 하나 이상의 모델링 경험이 있으신 분
- 통계적 가설 검정, 실험 설계, A/B test 등 데이터 기반 검증 방법론에 대한 실무 이해가 있으신 분
- 모호한 서비스 문제를 데이터 분석, 모델 방향성, feature, 평가 기준으로 구체화할 수 있으신 분
- 분석 결과를 제품, 서비스, 개발팀이 실행 가능한 형태의 문서와 커뮤니케이션으로 연결할 수 있으신 분
Preferred Qualifications
- 검색, 추천, 광고, 커머스, 콘텐츠 플랫폼 등에서 ranking/recommendation 모델을 제안하거나 개선해 본 경험
- 글로벌/다지역 서비스에서 국가별 사용자 행동 차이, 데이터 편향, localization 전략을 분석해 본 경험
- causal inference, uplift modeling, synthetic control, causal impact, multi-armed bandit 등 효과 검증 방법론 경험
- embedding space, semantic search, RAG/LLM 기반 검색 서비스 또는 agent interaction log 분석 경험
- Python, R, SQL, Pandas, Spark 등 분석 도구를 활용해 대규모 데이터를 탐색하고 모델링하는 역량
- nDCG, recall, MRR, CTR, CVR, retention 등 offline/online 지표를 설계하고 서비스 개선으로 연결해 본 경험
※ 지원 전 아래 내용을 꼭 확인해 주세요.
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