[NHN] 데이터 사이언스(데이터 모델링 및 추천 모델링) 경력 채용

경력기술 2021.01.28 ~ 채용시까지


NHN과 함께 세계로 도약할 패기와 역량을 갖춘 인재를 찾습니다! 열정을 가진 분들의 많은 지원 바랍니다.



[데이터 모델링]


Job Description자격요건우대사항

- 페이코 쿠폰/광고 타겟팅 관련 

  각종 예측 모델링 연구 및 적용

- 유사 유저 확장, 타겟팅 관련 스코어링,

  고객 관심사/성향 분석 등

  통계학습 모델 개발

- 다양한 사용자 행위 기반

  대규모 데이터 분석 및

  인사이트 도출

- 통계, 데이터 마이닝, 머신 러닝 관련

  석사 학위 이상 소지  또는

  관련 경력 2년 이상

- 머신러닝, 데이터 마이닝 등

  관련 프로젝트 경험자(실험 설계,

  데이터셋 구축, 피쳐 발굴, 모델튜닝,

  결과 해석 등)

- 머신 러닝 및 데이터 분석 관련 언어

  (R, Pytho, SQL 등)의 능숙한 활용 

- 리눅스 환경에서 개발 가능

- 머신러닝 알고리즘, 관련 논문을

  이해하고 직접 구현 가능한 수준

- Bayesian Statistics,

  Convex Optimization, 

  Multi Armed Bandit, 

  Stochastic process, 

  Online machine Learning 등에 대한 이해 

- 대용량 데이터 분석 

  및 빅데이터 플랫폼

  (Hadoop,Spark,Hive,Impala 등) 경험


[추천 모델링]


Job Description자격요건우대사항

- 음악, 온라인 쇼핑 등에서의

  추천 관련 머신러닝, 통계 모델링 연구

  및 서비스 적용

- 개인화 추천,  Collaborative Filtering,

  Content Based Filtering, Learning to rank

  등의 알고리즘 연구 개발

- 모델링 개선을 위한 

  사용자들의 행위 기반

  데이터 분석 및 인사이트 도출

- 머신 러닝, 데이터 마이닝, 통계, 추천관련 

  석사학위 이상 소지 또는

  관련경력 2년 이상

- 머신러닝, 데이터마이닝, 추천알고리즘 등

  관련 프로젝트 주도적인 업무 수행

  (실험 설계, 데이터셋 구축,피쳐 발굴, 

  모델 튜닝, AB테스트, 결과 해석 등)

- 리눅스 환경에서 머신 러닝 및

  데이터 분석 관련 언어,

  라이브러리(Python, R, SQL,

  tensorflow 등) 능숙한 활용

- 머신러닝, 추천 , 딥러닝 관련 논문을

  이해하고 알고리즘을 직접

  구현 가능한 수준

- Matrix Factorization,

  Multi Armed Bandit,

  Stochastic Process,

  Latent Dirichlet Allocation

  등에 대한 이해

- 대용량 데이터 처리 및

  빅데이터 플랫폼(Hadoop, Spark,

  Hive, Impala, Zeppelin 등) 경험


공통지원자격

- 병역필 혹은 면제로 해외여행에 결격 사유가 없는 자


지원방법

- 온라인 지원서 작성


전형절차

[데이터 모델링]

서류전형 > 필기테스트/1차 면접(포트폴리오PT) > 2차 면접 > 최종합격


[추천 모델링]

서류전형 > 사전과제 > 1차 면접(포트폴리오PT) > 2차 면접 > 최종합격


※ 전형일정은 서류 합격자에 한하여 개별 연락 드립니다.



기타사항

- 국가보훈해당자 및 장애인은 관련 법률에 의거 우대합니다.(증빙서류 제출자에 한함)

- 제출서류에 허위기재 또는 기재착오, 구비서류 미제출 등으로 인한 불이익은 응시자 본인의 책임으로 합니다.

- 제출서류나 각종 증명서의 기재내용이 허위일 경우, 응시를 무효로 하며 합격을 취소합니다.

- 근무지는 판교 삼평동 플레이뮤지엄(Play Museum)입니다.

- 당사 소개 및 기타 자세한 사항은 홈페이지(http://www.nhn.com)를 참조하시기 바랍니다.