데이터팀은 회사 전반에 걸쳐 흩어져 있는 다양한 학습 데이터와 사용자(학생과 선생님)의 로그 데이터를 이용해서 다양한 인사이트를 도출합니다. 개발 단위의 KPI를 설정하거나, 로그 데이터를 이용해서 사용자 데이터를 분석합니다. 다양한 학습 데이터를 이용해서 선생님과 학생에게 도움이 될 수 있는 데이터를 제공하고, 학생의 실력을 파악할 수 있는 다양한 AI/ML 모델을 적용하려고 합니다.
업무 내용
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학생의 학습 데이터를 분석하여 개인의 학습 경향, 약점, 강점 등을 파악합니다. Deep Knowledge Tracing(DKT), Graph Knowledge Tracing(GKT) 등의 알고리즘을 활용하여 학생이 어떤 지식을 보유하고 있는지, 어떤 부분에서 어려움을 겪고 있는지 추적합니다.
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학생의 실력 및 학습 성향에 맞춰 개인화된 문제를 추천합니다. 추천 시스템 알고리즘을 활용하여 학생 개개인에게 적합한 문제를 제공함으로써 학생의 학습 효율과 만족도를 높입니다. 이를 위해 학생의 성취 수준, 학습 스타일, 선호도 등 다양한 요인을 고려한 복잡한 추천 로직을 개발합니다.
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학생의 학습 데이터를 토대로 문제를 정의하고 다양한 AI/ML 모델을 개발하고 관리합니다.
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서비스의 성공을 위해 무엇을 해야 하는지 문제를 잘 정의하고, 상황에 맞게 기존 기술을 발전시키거나 새로운 기술을 적용하여 해결책을 제시합니다.
사용 중인 기술 스택
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Python, SQL, FastAPI, BigQuery, AWS, Scikit-Learn, Tensorflow, PyTorch
자격 요건
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Python 프로그래밍 언어에 익숙하신 분
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머신러닝/딥러닝 알고리즘에 대한 깊은 이해가 있으신 분
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추천 문제를 정의하고 추천시스템을 구축해보신 분
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사용자의 학습 상태를 추적하는 Deep Knowledge Tracing에 관심이 있으신 분
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문제를 잘 정의하고, 다양한 문제를 해결한 경험이 있으신 분
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AWS, GCP 등 클라우드 환경 개발 경험이 있으신 분
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ML 관련 분야 석사학위 이상 또는 그에 준하는 경력을 가지신 분
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경력 5년 이상 데이터 프로덕트를 개발한 경험이 있으신 분
우대 사항
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에듀테크 스타트업 경험이 있는 분
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GNN을 이용한 추천시스템을 구축해보신 분
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LLaMA, Falcon 등 오픈 소스 LLM을 목적에 맞게 Fine-tuning 해 활용해보신 분
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PM, 디자이너 등 다양한 직군과의 협업, 소통 등 소프트 스킬에 관심이 많으신 분
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새로운 기술을 배우고 기존 방식을 개선하는데 즐거움을 느끼는 분
이런 분과 함께하고 싶어요
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PM, 디자이너, 개발자 등 다양한 직군과의 협업을 좋아하는 분
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데이터 모델 개발이나 데이터를 다루는 열정이 있는 분
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논리적으로 커뮤니케이션하고 토론에 적극적인 분
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네이밍과 읽기 쉬운 코드에 대해서 고민을 많이 하는 분
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새로운 기술을 배우는 것에 즐거움을 느끼는 분
근무 환경
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업계 상위 수준 연봉
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3개월 근무 후 평가에 따라 정규직 전환 여부를 결정합니다.
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주 5일, 오전 8~11시에 자율 출퇴근합니다.
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서울특별시 영등포구 여의도동 22 파크원 타워1 39층에서 근무합니다.
합류 과정
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서류전형 → 사전 과제 → 1,2차 인터뷰 → 처우협의 → 입사
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일부 프로세스가 생략되거나 추가될 수 있습니다.
지원 방법
아래의 지원하기 버튼을 클릭해 이력서와 포트폴리오를 제출합니다.
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이력서 (필수) 자유형식이며 PDF 파일로 첨부해 주세요.•
포트폴리오 (선택) 본인이 직접 구현한 내용이 담긴 Github, 링크 또는 PDF를 첨부해 주세요.픽업 서비스
아이헤이트플라잉버그스 채용팀에서는 최고의 인재가 온전히 실력을 드러낼 수 있게 도와드립니다. 서류전형에서 통과하면 인터뷰 준비에만 집중할 수 있도록 인터뷰 당일에 출발지로 택시를 보내드립니다.
픽업 서비스 가능 지역 서울특별시 전 지역, 인천광역시(서구, 계양구, 부평구, 남동구), 고양시, 구리시, 성남시, 과천시, 안양시, 군포시, 의왕시, 광명시, 부천시, 안산시, 시흥시, 김포시
※ 더 많은 분이 편리하게 오피스에 오실 수 있도록 앞으로 서비스를 튼튼하게 키워나가겠습니다. 양해를 부탁드립니다.
