데이터 사이언티스트, 검색 관련성 - 산티아고（하이브리드）
Stefanini의 글로벌 기술 서비스에서 검색 관련성과 순위 개선을 담당하는 데이터 사이언티스트 직무입니다. 머신러닝, Elasticsearch, Learning to Rank를 활용해 검색 품질과 사용자 경험을 향상합니다.
설명
- 검색 엔진의 관련성 모델 분석 및 설계를 주도합니다
- 데이터 과학과 머신러닝 기법을 적용해 검색 가능성을 높입니다
- 검색 결과 순위를 최적화하고 검색 경험을 강화합니다
- 검색 엔진 성능을 평가하고 개선 기회를 파악합니다
- 쿼리, 클릭, 전환, 구매를 포함한 과거 검색 데이터를 분석합니다
- 역순위 융합(RRF)을 포함한 하이브리드 어휘 및 의미 기반 순위 모델을 설계합니다
- Learning to Rank 모델을 위한 학습 데이터셋을 구축합니다
- NDCG와 MRR 등 순위 품질 지표를 정의하고 모니터링합니다
- 검색 엔지니어와 협업해 분석 기반 개선 사항을 구현합니다
지원 자격
- 데이터 과학 및 머신러닝 관련 배경
- 통계 분석 및 데이터 모델링 경험
- Elasticsearch 및 검색 엔진에 대한 지식
- Python, SQL 및 데이터 분석 능력
- 뛰어난 분석적 사고력
- 협업 능력과 결과 지향적 태도
- 컴퓨터공학, 데이터 과학, 통계학, 수학 또는 관련 분야 학위
- 대규모 데이터셋에 데이터 과학과 머신러닝을 적용한 경험
- 검색 엔진, Elasticsearch, Learning to Rank 및 모델 평가 지표에 대한 지식