Theta는 투자 회사와 기업을 위한 고객 예측 분석 및 기업 가치 평가 방법을 개발합니다. CLV Ultra 모델은 팀이 고객 행동을 예측하고 고객 단위의 경제성을 평가하도록 지원하며, 마케팅 의사 결정, 고객 참여 전략, 기업 가치 평가에 활용됩니다.
엔지니어링 및 데이터 과학 총괄 책임자(미국 원격)
Theta의 엔지니어링 및 데이터 과학을 이끌며 예측형 고객 가치 분석 플랫폼의 확장을 추진합니다. 클라우드 모델 실행, AI 지원 워크플로, 두 분야의 딜리버리를 담당합니다.
설명
- Theta의 엔지니어링 기능과 데이터 과학 팀을 이끕니다
- 기술 방향을 설정하고 복잡한 딜리버리 과제 해결을 지원합니다
- 고객의 기술 팀과 협업합니다
- 수천 개의 모델을 실행할 수 있는 안정적인 클라우드 인프라를 설계합니다
- 고객 엔지니어링 팀과 협력해 모델을 패키징하고 고객 환경에 배포합니다
- 고객의 원본 파일부터 검증된 모델 결과까지 처리하는 안정적이고 재사용 가능한 파이프라인을 구축합니다
- 데이터 준비와 모델링을 위한 AI 지원 워크플로를 만듭니다
- 테스트, 검증 및 안정적인 배포 기준을 수립합니다
- 팀의 코드와 기술 설계를 검토합니다
- 시스템의 유지 관리성을 지키면서 직접 구축하거나 자동화하거나 외주화할 일을 결정합니다
- 데이터 과학자들이 까다로운 고객 딜리버리 문제를 해결하도록 돕고, 업무가 겹칠 때는 직접 기여합니다
지원 자격
- 소프트웨어 엔지니어링, 데이터 과학 및 인프라 전반에 걸친 뛰어난 엔지니어링 판단력
- 클라우드 인프라에서 프로덕션 데이터 또는 머신러닝 시스템을 대규모로 처음부터 끝까지 구축하고 운영한 경험
- Google Cloud Platform 경험 우대. AWS, Azure, Databricks 또는 Snowflake 경험도 관련성이 있습니다
- 일관되지 않은 입력 파일부터 느린 모델 실행까지 데이터 준비, 모델 실행 및 인프라 전반의 문제를 해결할 수 있는 역량
- 데이터와 결과를 면밀히 살펴 실행을 중단해야 할 문제를 찾아낼 수 있는 역량
- R로 구축된 기존 프로덕션 기술 스택을 배우고 다룰 의지
- 안정성, 사용성 및 딜리버리 요구사항의 균형을 맞추는 제품 엔지니어링 접근 방식
- 실무형 기술 리더십으로 소규모의 숙련된 데이터 과학 팀을 이끌고 어려운 딜리버리 문제를 해결할 수 있는 역량
- 고객 회의에 참여해 기술적 방법과 절충점을 설명하고 데이터 요구사항을 논의하며 고객의 기술 스택과 인프라를 파악하는 데 편안함
- AI 지원 워크플로 구축에 관심이 있고 낯선 도구를 빠르게 익히며 결과물을 비판적으로 평가하는 판단력
- 우대 사항: 대규모 언어 모델 또는 에이전트 기반 시스템을 포함해 데이터 준비 및 모델링용 AI 지원 워크플로를 구축하고 평가한 경험
- 우대 사항: 패키징, 종속성 관리, 컨테이너 또는 Rcpp를 통한 C++ 통합을 포함한 프로덕션 R 경험
- 우대 사항: 통계 모델링 경험, 특히 CLV 또는 BTYD 모델에 대한 지식
- 우대 사항: Databricks, Snowflake 또는 Spark 등 고객이 관리하는 환경에 데이터 또는 모델링 워크플로를 배포한 경험
- 우대 사항: Terraform 등 도구를 사용한 인프라 코드화 경험 및 CI/CD 경험
