공간 데이터 분석가 (신입)

소개

[애드타입을 소개합니다] 애드타입은 데이터와 AI 기술을 기반으로 오프라인 광고의 기획, 실행, 운영, 성과 측정 방식을 고도화하는 광고 인텔리전스 회사입니다. 우리는 지하철, 버스, 편의점, 리테일 매장, 건물, 생활공간, 디지털 사이니지 등 사람들이 실제로 이동하고 머무는 오프라인 접점을 다룹니다. 과거의 오프라인 광고는 주로 '어디에 광고를 붙일 것인가'의 문제로 여겨졌습니다. 하지만 지금의 광고주는 더 구체적인 질문을 하고 있습니다. • 이 브랜드는 왜 오프라인 광고를 해야 하는가 • 어떤 소비자와 어떤 공간 맥락에서 만나야 하는가 • 오프라인 광고는 브랜드 인지도, 기억, 구매 맥락, 리테일 접점 확대에 어떤 역할을 해야 하는가 • 성과는 어떤 기준으로 판단하고, 다음 캠페인에는 무엇을 개선해야 하는가 애드타입은 이 질문에 답하기 위해 만들어졌습니다. 단순히 광고 매체를 제안하고 집행하는 조직이 아니라, 브랜드사가 오프라인 광고를 하나의 성장 전략 채널로 이해하고 활용할 수 있도록 돕는 전략 파트너가 되고자 합니다. [애드타입에 대해 더 알아보기] 애드타입을 처음 접하시는 분들을 위해, 저희가 어떤 문제를 풀고 있고 어떤 방식으로 오프라인 광고 시장을 바꾸고 있는지 확인하실 수 있는 외부 기사와 보도자료를 함께 공유드립니다. • [지디넷코리아] “마케팅은 AI 시대, 광고는 아직 20년 전”…애드테크 주목 이유 https://zdnet.co.kr/view/?no=20260405105947 • [머니투데이] 옥외광고 패러다임 바꾼다… ‘감’ 아닌 ‘데이터’로 혁신한 이 기업 https://www.mt.co.kr/future/2026/05/04/2026041507204647982 • [디지털 인사이트] “감에 의존한 옥외광고, 이제 그만” 양승만 애드타입 사업총괄 https://ditoday.com/adtype-interview/ • [매드타임스] 애드타입, 옥외광고 유효인구 성과측정 기술 특허 등록 결정 https://www.madtimes.co.kr/news/articleView.html?idxno=26706 • [파이낸셜뉴스] 데이터 기반 옥외광고 에이전시 애드타입, 매출 1,778% 성장 https://www.fnnews.com/news/202509291633543229 • [패션비즈] 애드타입, 옥외광고 성과 숫자로 증명... 업계 패러다임 전환 신호탄 https://fashionbiz.co.kr/article/219430 • [중앙일보] 애드타입, 동선 기반 옥외광고 미디어플래닝 서비스 출시 https://www.m-joongang.com/news/articleView.html?idxno=401336 --- [포지션을 소개합니다] 애드타입은 건물·상권·인구·이동 데이터를 바탕으로 공간의 특성을 이해하고, 광고와 마케팅의 의사결정을 돕는 공간 분석 AI를 개발하고 있습니다. 이를 위해 서로 다른 출처와 기준으로 만들어진 데이터를 연결하고, 공간별 특성을 분석할 수 있는 데이터 기반을 구축하고 있습니다. 공간 데이터 분석가는 이 데이터 기반을 직접 만드는 역할입니다. 필요한 데이터를 찾고 정제하며, 건물과 지역을 기준으로 여러 정보를 연결합니다. 공간을 설명하는 분석 변수를 설계하고, 데이터와 분석 결과가 타당한지 확인하는 일도 함께 맡습니다. 공간 분석 AI 개발자와 협업하며 데이터셋, 처리 코드, 분석 기준을 제품에서 반복해서 활용할 수 있도록 만듭니다. 본인이 구축한 데이터가 공간을 탐색하고 비교하며 추천하는 AI 기능의 기반이 되는 과정을 함께하게 됩니다.

주요업무

• 공간 데이터 구축: 기존 DB·코드 검토 및 건물·사업체·인구·이동 데이터 정제·연결 • 공간 특성 분석: 건물 용도·주변 업종·시간대별 인구 등 분석 지표 설계 및 분류 기준 개선 • 데이터 품질 개선: 연결 오류·이상치 검증 및 데이터 갱신·가공 작업 자동화 • 제품 활용 데이터 구성: AI·제품 개발자와 활용 데이터 정의 및 데이터셋·처리 기준 정리

자격요건

• Python과 SQL로 데이터를 조회·정제·가공할 수 있는 분 • QGIS·GeoPandas 등 공간 분석 도구 중 하나 이상을 사용해본 분 • 수업·연구·인턴·개인 프로젝트 등에서 데이터를 직접 정리하고 분석해본 분 • 주소·좌표 등 위치 정보를 활용한 데이터 처리 또는 공간 분석 경험이 있는 분

우대사항

• 건물·인구·상권 등 공간 데이터 구축·분석 경험이 있는 분 (프로젝트/공모전 포함) • 데이터 처리 자동화 또는 AI/지도 서비스용 데이터 구축 경험이 있는 분 ※ 우대사항은 필수 조건이 아닙니다. [이런 분과 함께하고 싶습니다] • 데이터의 숫자뿐 아니라, 그 숫자가 어떤 공간과 사람들의 활동을 설명하는지 궁금한 분 • 서로 다른 데이터를 연결하고, 맞지 않는 값이나 관계의 원인을 찾아 정리하는 일에 흥미를 느끼는 분 • 낯선 도메인을 배우고, 가설을 데이터로 확인하며, 동료의 피드백을 바탕으로 분석을 개선하고 싶은 분 [합류 후 경험하게 될 일] 합류 후 2주 • 애드타입의 주요 사업과 공간 데이터가 광고 기획·분석·제품에서 어떻게 활용되는지 이해합니다. • 건물, 사업체, 인구, 상권, 이동 등 현재 구축하고 있는 주요 공간 데이터와 데이터 구조를 파악합니다. • 기존 공간 DB와 처리 코드를 살펴보고, 샘플 지역의 데이터를 직접 조회·정제하며 애드타입의 데이터 처리 기준을 익힙니다. • 공간 데이터 분석가와 AI·제품 개발 동료가 어떤 방식으로 데이터를 함께 만들고 활용하는지 경험합니다. 합류 후 1개월 • 담당 지역의 건물·사업체·인구·상권 데이터를 직접 수집하고 정제합니다. • 주소·좌표를 기준으로 서로 다른 데이터를 연결하고, 누락·중복·오류를 확인합니다. • 건물 용도, 주변 업종 구성, 시간대별 인구 등 공간의 특성을 설명하는 기본 지표를 산출하고 분석합니다. • 기존 처리 코드를 활용하고 개선하며, 반복해서 사용할 수 있도록 데이터와 처리 기준을 정리합니다. 합류 후 3개월 • 하나의 지역 또는 데이터 영역을 맡아 수집·정제·연결·검증까지 일련의 데이터 구축 업무를 수행합니다. • 구축한 데이터를 바탕으로 지역과 장소의 특성을 비교하고, 공간 분석에 활용할 수 있는 지표와 파생변수를 확장합니다. • 반복적으로 수행되는 데이터 갱신·검증 작업을 코드로 개선하거나 자동화합니다. • AI·제품 개발 동료와 함께 공간 분석 AI와 지도 기반 제품에서 활용할 데이터셋을 구성하고 실제 활용 결과를 확인합니다. • 이후 새로운 공간 데이터 발굴, 분석 방법론 개발, 공간 데이터 모델 고도화 등으로 역할을 확장할 수 있습니다.

혜택 및 복지

• 직무에 필요한 도서 구입과 교육 수강, 세미나·컨퍼런스 참여를 지원합니다. • 데이터 분석과 개발에 필요한 AI 도구 및 업무용 SaaS를 지원합니다. • 성수동 오피스에서 근무하며, 뚝섬역에서 걸어서 약 5~10분 거리입니다. • 업무에 사용할 노트북과 모니터를 제공합니다. • 야근하는 경우 저녁 식사비를 지원합니다. • 각 기능 조직별로 월간 커피챗을 진행합니다.