
시니어 스태프 데이터 사이언티스트, 마켓플레이스
Wonder 마켓플레이스의 데이터 과학 및 머신러닝 방향을 수립하고 인과 추론, 실험, 프로덕션 시스템과 부서 간 기술 업무를 이끕니다. 확장 가능한 프로덕션 머신러닝과 엄밀한 측정을 통해 비즈니스 성과를 높입니다.
설명
- 데이터, 실험, 머신러닝을 고객, 마켓플레이스, 비즈니스 성과에 적용하기 위한 원칙과 실무 방식을 수립합니다.
- 데이터 사이언티스트를 코칭하고 경력 성장과 기술 개발을 지원합니다.
- 서로 연결된 마켓플레이스 시스템과 피드백 루프를 조사합니다.
- 비즈니스 영향을 측정하기 위한 인과 추론 및 실험 프레임워크를 구축합니다.
- 엔지니어링 팀과 협업해 공용 데이터 계층, 피처 파이프라인, 모델링 API, 실험 인프라, 프로덕션 ML 서비스를 마련합니다.
- 노이즈가 큰 환경에서 비즈니스 지표의 변화를 평가할 실험을 설계하고 수행합니다.
- 인과 추론, 실험, 위험을 고려한 모델링, 확장 가능한 프로덕션 ML을 결합한 데이터 과학을 발전시켜 비즈니스 성과를 이끕니다.
- 마켓플레이스 효율성, 고객 경험, 예상 도착 시간(ETA) 정확도, 풀필먼트 신뢰성, 가격 책정, 공급 계획, 수요 예측, 운영 분야에서 큰 영향을 낼 기회를 발굴합니다.
- 접근법을 프로토타입으로 만들고 테스트하며 아키텍처를 설계하고, 모델과 인사이트를 실제 업무에 적용해 비즈니스 지표를 개선합니다.
지원 자격
- 통계학, 경제학, 응용수학, 컴퓨터 과학, 데이터 과학, 머신러닝 또는 관련 정량 분야의 석사 학위와 업계 경력 8년 이상, 또는 박사 학위와 업계 경력 6년 이상을 보유해야 합니다.
- 복잡한 비즈니스 문제에 데이터 과학과 머신러닝을 적용해 성과를 낸 경험이 있어야 합니다.
- 인과 추론, 실험, 통계 모델링에 대한 깊은 지식이 있어야 합니다. A/B 테스트, 이중차분법, 회귀 불연속 설계, 도구 변수, 합성 통제군, 업리프트 모델링, 인과 영향 분석 등의 방법을 포함합니다.
- Python을 활용한 데이터 분석과 시각화에 능숙하고 객체 지향 설계를 사용해 확장 가능하며 프로덕션에 적합한 코드를 작성할 수 있어야 합니다.
- 데이터 과학, 머신러닝 또는 인과 추론 시스템을 프로덕션에 도입한 경험이 있어야 합니다.
- SQL 또는 유사한 도구로 프로덕션 규모의 데이터 세트를 직접 조회할 수 있어야 합니다.
- 과학자, 분석가 또는 엔지니어를 멘토링하고 기술 방향을 제시한 경험이 있어야 합니다.
- 데이터 과학, 머신러닝, 측정 또는 실험 프레임워크의 설계를 처음부터 끝까지 주도한 경험이 있으면 우대합니다.
- 복잡한 시스템의 인과 측정 전략을 설계한 경험이 있으면 우대합니다.
- 인과 추론, 계량경제학, 베이지안 모델링, 실험 설계 또는 관측 데이터 측정 관련 배경이 있으면 우대합니다.
- 응용 실험 프레임워크 경험이 있으면 우대합니다.
- 프로덕션 머신러닝 시스템을 구축하거나 그 방향에 영향을 준 경험이 있으면 우대합니다.
- 분야를 넘나들며 영향력을 발휘한 경험이 있으면 우대합니다.
- 전략 및 기술 로드맵 수립 경험이 있으면 우대합니다.
- E-Verify를 통한 취업 자격 확인 요건을 충족해야 합니다.
복리후생
- 지분 보상.
- 401(k) 플랜.
- 의료, 치과, 안과 플랜 중 선택 가능.
- 회사가 단기 및 장기 장애 보험료를 부담합니다.
- 유급 휴가. 비면제 직원에게는 유연 휴가 제도가 제공됩니다.
- 비면제 직원 유급 연차 휴가.
- 관련 법률에 따른 유급 병가.
- 유급 육아 휴가.
- 식사 할인.
- Wonder 계열 브랜드의 특별 혜택.



