Senior Applied Scientist – Signals Modeling

- 불완전하고 노이즈가 있는 피드백 환경에서 광고 상호작용 결과 예측을 위한 모델링 및 데이터 혁신 주도 - 예상 전환 모델 구축, 데이터 기반 기여도 및 약한 레이블(weak-label) 생성 파이프라인 설계 - 희소하거나 지연된 사용자 결과 시나리오를 위한 강력한 학습 및 보정(calibration) 방법 개발 - 멀티태스크 및 프록시 신호 모델 설계 및 평가 - 오프라인 및 온라인 측정 프레임워크 개선 및 모델링 성과를 프로덕션 시스템(광고 랭킹, 입찰, 광고주 ROI 등)에 반영

- **필수 요건**: - 통계학, 계량경제학, 컴퓨터 공학, 전기/컴퓨터 공학 또는 관련 분야 학사 학위 + 4년 이상 관련 경험, 석사 학위 + 3년 이상 관련 경험, 또는 박사 학위 + 1년 이상 관련 경험 (또는 이에 준하는 경험) - **우대 요건**: - 관련 분야 석사 + 6년 이상 또는 박사 + 3년 이상 경험 - 특허, 라이브러리, 피어 리뷰 학술 논문 등 출판물 작성 경험 3년 이상 - 학술 또는 산업 연구 프로그램 참여 경험 3년 이상 및 학회 발표 경험 - 라이브 프로덕션 시스템 개발 및 배포 경험 1년 이상 - 노이즈가 있거나 약한 레이블(weak labels)을 활용한 학습 신호 구축 경험 - 전환, 결과 또는 퍼널 모델링(포스트 클릭 모델링, 기여도 모델링 등) 경험 - 모델 보정(calibration), 신뢰성 분석, 불확실성 추정 경험 - 인과 추론(Causal Inference), 기여도 분석 또는 반사실적 평가 배경지식 - 대규모 온라인 마켓플레이스 또는 광고/추천 시스템 경험 - 멀티태스크/보조 태스크 학습 시스템 설계 및 운영 경험 - 프로덕션 환경에서 머신러닝 모델 구축 및 배포 경험 4년 이상 - Python 및 주요 ML 프레임워크(PyTorch, TensorFlow 등) 숙련도