[NHN] 데이터 모델링 및 추천 모델링 경력 채용

경력기술 2021.07.21 ~ 채용시까지

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


* 본 채용은 상시 채용으로 면접이 수시로 진행되며, 先지원자에게 기회가 먼저 부여되므로 빠른 지원 바랍니다.

* 전형일정은 서류 합격자에 한하여 개별 연락 드립니다.


[데이터 모델링]


Job Description 자격요건 우대사항

- PAYCO 쿠폰 타겟팅,PAYCO 금융서비스 관련 예측 모델링 연구 및 적용

- 유사 유저 확장, 타겟팅 관련 스코어링, 고객 관심사/성향 분석 등 기계 학습 모델 개발

- 다양한 사용자 행위 기반 대규모 데이터 분석 및 인사이트 도출

- 데이터 사이언스, 머신러닝, 데이터 마이닝 등 관련 석사 이상 학위 또는 경력 2년 이상

- 머신러닝, 데이터 마이닝 등 관련 프로젝트 경험자(실험 설계, 로그 수준 데이터 가공, 데이터셋 구축, 피쳐 발굴, 모델튜닝, AB테스트, 결과 해석 등)

- 머신 러닝 및 데이터 분석 관련 언어(R, Python, SQL 등)의 능숙한 활용

- 통계, 머신 러닝 등 관련 분야(통계학, 수학, 산업 공학 등) 석/박사 학위

- 예측 모델링, 머신러닝 관련 논문을 이해하고 직접 구현 가능한 수준

-  Uplift modeling , Causal Inference,  Bayesian Statistics, 등에 대한 경험 

- 실험설계, 원천 데이터 파악, 피쳐 발굴 등에 관한 강점 또는 머신러닝, 통계 추론 알고리즘에 대한 깊은 이해  

- 대용량 데이터 처리 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, 추천 관련 석사학위 이상 또는 경력 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(R, Python, SQL, tensorflow 등) 능숙한 활용

- 통계, 머신 러닝 등 관련 분야(통계학,산업 공학,수학,컴퓨터 공학 등) 석/박사 학위

- 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 등) 경험


공통지원자격

- 병역필 혹은 면제로 해외여행에 결격 사유가 없는 자


지원방법

- 온라인 지원서 작성


전형절차

- 서류전형 > 기술 과제 > 기술 면접(과제발표, 1차 면접) > 인성 면접(2차 면접) > 최종합격

* 전형일정은 서류 합격자에 한하여 개별 연락 드립니다.

* 1차 면접 전형은 변경될 수 있으며, 각 단계별 합격자에게 상세하게 안내드릴 예정입니다.

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.