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[플레이오] Data Scientist (광고 시스템)
공고 요약
담당업무
STORM 광고 운영 시스템 개발 및 운영
광고 노출 결정, 광고 생성, 보상 배분, 예산 집행 시스템 개발
한국·일본·대만·미국 등 글로벌 리전 확장 및 운영 지표 모니터링
광고 운영 로직과 산식 설계·개선
설치·결제 가능성 및 ROAS 예측 모델 피처 설계와 성능 개선
머신러닝 모델 학습부터 서빙까지의 과정 구축·개선
예측 결과가 캠페인 운영과 서비스 지표에 미치는 영향 분석
분석 콘솔 PDS 기능 구현
데이터 분석을 통한 광고 시스템 문제 도출 및 개선 방향 제시
데이터 기반 의사결정 지원
자격요건
제작 결과를 숫자로 확인하고 지표 변화와 원인을 분석하는 역량
데이터 기반 로직·산식 설계 및 개선 경험
문제 정의와 해결 방법 도출을 즐기는 성향
Python, PyTorch, ONNX 사용
ClickHouse, MySQL 사용
Claude Code, Cursor 사용
Notion, Jira, Slack 협업
우대사항
ML 모델 학습부터 서빙까지 연결한 경험
PyTorch, MLflow, ONNX 활용 경험
피드백 제어, 온라인 최적화, 입찰, 예산 페이싱 관심
여러 팀과 협업하며 우선순위를 조율한 경험
주도적으로 업무 순서를 정한 경험
새로운 지식의 자기주도 학습 및 적용 경험
글로벌 서비스 개발 또는 운영 경험
전형절차
서류 전형
이메일 질문 및 개발 포트폴리오 전형과 역량 검사
최종 면접
처우 협의
최종 합격
근무환경
부분 재택 근무
유연한 조직
수평적 관계
의견 제시에 수용적
투명성
목표 지향
제품 중심
피드백 문화
마감기한
상시채용
지엔에이컴퍼니 지원하기 전 이력서 Check
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공고 원문
주요업무
게임은 변해도 게이머의 가치는 변하지 않기에, 플레이오는 게이머가 대우받는 세상을 만들어갑니다. GNA Company는 글로벌 게임 리워드 플랫폼 플레이오(Playio)를 운영하고 있습니다. 플레이오는 게임을 사랑하는 유저들에게 더 나은 혜택과 경험을 제공하는 동시에, 게임사에게는 사전 예약부터 출시, 그리고 서비스 성장 단계까지 이어지는 마케팅 솔루션을 제공하고 있습니다. 현재 Nexon, NCSOFT, 넷마블, 네오위즈, Moon Active 등 200여 개 이상의 글로벌 게임사와 협업하고 있으며, 10,000개 이상의 게임이 플레이오와 함께하고 있습니다. 또한 누적 500만 명 이상의 유저, 1,000만 건 이상의 게임 다운로드를 만들어내며 게임사와 게이머를 연결하는 플랫폼으로 성장했습니다. 한국에서 시작한 플레이오는 미국, 일본, 대만 등 6개국의 글로벌 시장으로 서비스를 확장하고 있으며, Android와 iOS 앱을 통해 전 세계 게이머들을 만나고 있습니다. 우리는 “게이머가 정당하게 대우받고 존중받는 세상”을 만들고자 합니다. 게임을 플레이하는 경험 그 자체를 더욱 가치 있게 만들고, 게임사와 게이머 모두에게 의미 있는 생태계를 만들어 나가고 있습니다. 👋 합류하게 될 팀을 소개해요 플레이오의 광고 시스템은 단순히 광고를 노출하는 것을 넘어, 어떤 유저에게 어떤 광고를 보여줄지, 그리고 그 결과를 바탕으로 어떻게 다음 의사결정을 바꿀지 끊임없이 고민합니다. 그 중심에 있는 시스템이 바로 STORM입니다. STORM은 머신러닝 예측 모델을 제어 루프에 연결해 광고 캠페인을 자동으로 운영하는 엔진이에요. 모델이 유저별 설치·결제 가능성을 예측하면, 컨트롤러가 그 결과를 바탕으로 어떤 유저에게 캠페인을 노출할지 실시간으로 판단하고 조정합니다. 현재 한국에서만 하루 약 3,000만 건의 추론이 이 루프를 돌고 있으며, 한국을 넘어 일본·대만·미국까지 서비스를 확장하고 있어요. 이 포지션은 이미 완성된 시스템을 유지보수하거나, 시스템의 일부를 단순히 분석하고 개선하는 역할이 아닙니다. “이렇게 바꾸면 실제 성과가 좋아질까?” 가설을 세우고, 데이터를 확인하고, 모델과 로직을 바꾸고, 실제 지표의 변화를 다시 확인하는 과정을 반복합니다. 필요하다면 기존 시스템을 다시 설계하고, 아직 답이 없는 문제라면 함께 고민하며 답을 찾아갑니다. ML, 제어이론, 최적화 이론 등 문제를 해결하는 데 필요한 지식이라면 분야를 가리지 않고 배우고 적용해요. “플레이오의 데이터가 실제 서비스에 어떻게 연결되고 있을까?” 팀블로그: 바로가기 [합류하게 되면 이런 일을 해요] 1. 광고 운영 시스템(STORM)을 개발하고 운영해요 • 자체 광고 시스템인 STORM을 기반으로 광고 노출 결정, 광고 생성, 보상 배분, 예산 집행 시스템을 개발하고 운영해요. • 한국·일본·대만·미국 등 글로벌 리전에 시스템을 확장하고, 각 리전의 데이터를 기반으로 운영 지표를 모니터링해요. • 실제 서비스 지표를 바탕으로 광고 운영 로직과 산식을 설계하고 개선해요. 2. 예측 모델을 개선해요 • 유저의 설치·결제 가능성 및 ROAS를 예측하는 모델의 피처를 설계하고 성능을 개선해요. • 모델이 실제 광고 운영에 연결될 수 있도록 학습부터 서빙까지의 과정을 구축하고 개선해요. • 예측 결과를 실제 캠페인 운영에 반영하고, 모델의 변화가 서비스 지표에 미치는 영향을 분석해요. 3. 데이터와 분석을 통해 의사결정을 만들어요 • 사내 분석 콘솔(PDS)에 필요한 기능을 직접 구현해요. • 다양한 지표와 데이터를 분석해 광고 시스템의 문제를 찾고 개선 방향을 도출해요. • 다른 팀의 분석 요청에 대응하며 데이터 기반의 의사결정을 지원해요.
자격요건
• 자신이 만든 것의 결과를 숫자로 확인하는 습관을 가지신 분 • 단순히 “적용했다”에서 끝나지 않고, “적용한 결과 지표가 이렇게 바뀌었다”고 이야기할 수 있는 분 • 데이터를 바탕으로 로직이나 산식을 설계하고 개선해본 경험이 있으신 분 • 지표의 변화를 관찰하고, 그 원인을 분석해 다음 액션 플랜을 스스로 떠올릴 수 있는 분 • 정해진 요구사항을 구현하는 것보다, 문제를 정의하고 해결 방법을 찾아가는 과정을 즐기시는 분 [이런 기술을 사용해요] • Language & Framework : Python, PyTorch, ONNX • Database : ClickHouse, MySQL • AI Tools : Claude Code, Cursor • Collaboration : Notion, Jira, Slack
우대사항
• ML 모델을 학습부터 서빙까지 연결해본 경험이 있으신 분 • PyTorch, MLflow, ONNX 등을 활용한 머신러닝 개발 경험이 있으신 분 • 피드백 제어, 온라인 최적화, 입찰(Bidding), 예산 페이싱 시스템 등에 관심이 있으신 분 • 여러 팀과 협업하며 업무의 우선순위를 조율해본 경험이 있으신 분 • 정해진 요구사항을 기다리기보다 주도적으로 판단하고 일의 순서를 정해본 경험이 있으신 분 • 새로운 분야의 지식을 스스로 학습하고 실제 문제에 적용해본 경험이 있으신 분 • 글로벌 서비스를 개발하거나 운영한 경험이 있으신 분
기술스택
Python, MySQL, Clickhouse, Pytorch, Claude Code, Cursor, ONNX Runtime
채용절차
1. 서류 전형 — 지원자님의 경험과 관심사를 살펴봐요. 2. 이메일 질문(개발 포트폴리오) 전형 & 역량 검사 — 업무 경험과 성향을 확인해요. 3. 최종 면접 — 함께 문제를 해결하는 방식과 경험을 이야기해요. 4. 처우 협의 — 연봉 및 입사일을 조율해요. 5. 최종 합격 — 플레이오의 새로운 동료로 함께해요! 🎉 ※ 채용 상황에 따라 추가 인터뷰 또는 과제가 진행될 수 있습니다.