logo
데이터 사이언티스트
mrlTUn
수시채용
cd8TZH
기술
1a8WHX
개발
/u5j0s
D4k/Pe
DvUa5s
W+7+Ss
hqff73
카카오모빌리티경기도 성남시 분당구 판교역로 152, 알파돔타워 카카오모빌리티
함께 일하게 ​될 ​팀을 ​소개합니다
  • AI연구개발팀은 카카오모빌리티의 ​방대한 데이터를 기반으로 사용자 ​경험을 ​혁신하는 AI ​모델을 연구하고 개발합니다. ​복잡하고 다양한 ​교통 ​데이터를 깊이 ​있게 ​분석하여 ​유의미한 패턴을 발굴하고, ​최신 ​AI, 머신러닝, 통계 ​모델링 ​기술을 ​활용해 예측 및 ​추천 모델을 ​고도화합니다. ​
  • AI서비스파트는 모델 ​선행연구 및 ​실제 ​적용, 운영을 주 ​업무로 하고 ​있습니다. 끊임없이 배우고 실험하며 카카오모빌리티 미래를 함께 만들어 나갈 데이터 전문가를 기다립니다.


합류하게 되면 이런 일을 하게 됩니다
  • 모빌리티 및 물류 서비스의 비즈니스 목표를 달성 또는 문제 해결을 위한 다양한 OR/RL/ML프로젝트 수행
  • 다양한 조합적 최적화(Combinatorial Optimization) 문제 해결을 위해 수리적 최적화(OR 기반 MILP, LP, QP 등)/휴리스틱 최적화/강화학습 프로젝트 수행
  • 동적 수요·공급 모델을 고려한 배차, 경로 계획, 가격 책정 프로젝트 수행


이런 동료를 기다립니다
  • 수학/산업공학/OR/DS 관련 분야에 관련된 석사 혹은 박사학위 소지자 또는 5년 이상 관련 경험자이신 분
  • Python 및 관련 생태계(TensorFlow, PyTorch, Gurobi, OR-Tools 등)에 익숙하신 분
  • SQL/Python 등의 언어를 활용하여 데이터 탐색, 정제, 분석 단계부터 모델/알고리즘 구현, 학습 및 서비스 적용 결과 영향도 평가에 대한 경험이 있으신 분
  • MILP/LP/QP와 같은 최적화 기법/휴리스틱 최적화 기법 또는 RL 알고리즘을 이해하고 비즈니스 문제를 해결하기 위해 적절한 논문이나 기술을 빠르게 학습하여 적용할 수 있으신 분


이런 분이라면 더욱 좋습니다
  • 물류, 배차, 모빌리티, 라이드헤일링 등 도메인 관련 경험이 있으신 분
  • 실제 서비스에 알고리즘을 적용한 경험이 있으신 분 (예: 배차 시스템, 배송 경로 최적화)
  • 수학 최적화(Operations Research) 또는 강화학습(Reinforcement Learning) 관련 프로젝트 경험 또는 논문 경험이 있으신 분


영입 여정은 이렇게 진행됩니다
  • 서류 → Coding Test  → 1차 인터뷰 → 2차 인터뷰 → 처우 협의 
  • 서류 전형
  • Coding Test
  • 1차 인터뷰
  • 1차 인터뷰는 이력서 및 포트폴리오 기반으로 함께 일하는 동료들이 참석하여 진행됩니다.
  • 2차 인터뷰
  • 1Round 는 핵심가치 기반의 HR 인터뷰로 HR담당자가 참석하여 진행됩니다.
  • 2Round 는 조직 문화 인터뷰로 조직장이 참석하여 진행됩니다.
  • 처우 협의

 

지원 전 꼭 확인해 주세요!
  • 이력서 제출 관련
  • 이력서는 PDF로 제출해 주세요.
  • 이력서 내 연봉정보가 기재되어 있다면, 해당 서류는 검토되지 않을 수 있습니다.
  • 코딩테스트 관련
  • 코딩테스트 안내를 받은 시점부터 7일 이내 코딩테스트를 완료해야합니다.
  • 1차 인터뷰 단계에서의 Live Coding이 추가될 수 있습니다.
  • 재지원 관련
  • 인터뷰 전형 불합격 시 1년 이내 동일 직군 재지원이 불가합니다. 
  • 기술직군의 경우, Coding Test 불합격 시 6개월 이내 동일 포지션의 Coding Test 응시가 불가합니다.
  • 참고사항
  • 필요시 포지션별로 별도 전형 및 사전과제가 추가될 수 있습니다.
  • 본 공고는 영입 완료시 조기마감될 수 있으며, 서류 전형 결과는 합격자에 한해 개별 연락 드릴 예정입니다.
  • 보훈, 장애인 대상자는 관련법에 의거 우대합니다.
  • 해외여행에 결격사유가 없는 자에 한하여 지원 가능합니다. (남자의 경우, 군필 또는 면제자)

 

근무조건
  • 채용 형태 : 정규직
  • 근무지 : 판교 오피스 (경기도 성남시 분당구 판교역로 152, 알파돔타워) 


Contact
+uEs0S
데이터 사이언티스트
함께 일하게 ​될 ​팀을 ​소개합니다
  • AI연구개발팀은 카카오모빌리티의 ​방대한 데이터를 기반으로 사용자 ​경험을 ​혁신하는 AI ​모델을 연구하고 개발합니다. ​복잡하고 다양한 ​교통 ​데이터를 깊이 ​있게 ​분석하여 ​유의미한 패턴을 발굴하고, ​최신 ​AI, 머신러닝, 통계 ​모델링 ​기술을 ​활용해 예측 및 ​추천 모델을 ​고도화합니다. ​
  • AI서비스파트는 모델 ​선행연구 및 ​실제 ​적용, 운영을 주 ​업무로 하고 ​있습니다. 끊임없이 배우고 실험하며 카카오모빌리티 미래를 함께 만들어 나갈 데이터 전문가를 기다립니다.


합류하게 되면 이런 일을 하게 됩니다
  • 모빌리티 및 물류 서비스의 비즈니스 목표를 달성 또는 문제 해결을 위한 다양한 OR/RL/ML프로젝트 수행
  • 다양한 조합적 최적화(Combinatorial Optimization) 문제 해결을 위해 수리적 최적화(OR 기반 MILP, LP, QP 등)/휴리스틱 최적화/강화학습 프로젝트 수행
  • 동적 수요·공급 모델을 고려한 배차, 경로 계획, 가격 책정 프로젝트 수행


이런 동료를 기다립니다
  • 수학/산업공학/OR/DS 관련 분야에 관련된 석사 혹은 박사학위 소지자 또는 5년 이상 관련 경험자이신 분
  • Python 및 관련 생태계(TensorFlow, PyTorch, Gurobi, OR-Tools 등)에 익숙하신 분
  • SQL/Python 등의 언어를 활용하여 데이터 탐색, 정제, 분석 단계부터 모델/알고리즘 구현, 학습 및 서비스 적용 결과 영향도 평가에 대한 경험이 있으신 분
  • MILP/LP/QP와 같은 최적화 기법/휴리스틱 최적화 기법 또는 RL 알고리즘을 이해하고 비즈니스 문제를 해결하기 위해 적절한 논문이나 기술을 빠르게 학습하여 적용할 수 있으신 분


이런 분이라면 더욱 좋습니다
  • 물류, 배차, 모빌리티, 라이드헤일링 등 도메인 관련 경험이 있으신 분
  • 실제 서비스에 알고리즘을 적용한 경험이 있으신 분 (예: 배차 시스템, 배송 경로 최적화)
  • 수학 최적화(Operations Research) 또는 강화학습(Reinforcement Learning) 관련 프로젝트 경험 또는 논문 경험이 있으신 분


영입 여정은 이렇게 진행됩니다
  • 서류 → Coding Test  → 1차 인터뷰 → 2차 인터뷰 → 처우 협의 
  • 서류 전형
  • Coding Test
  • 1차 인터뷰
  • 1차 인터뷰는 이력서 및 포트폴리오 기반으로 함께 일하는 동료들이 참석하여 진행됩니다.
  • 2차 인터뷰
  • 1Round 는 핵심가치 기반의 HR 인터뷰로 HR담당자가 참석하여 진행됩니다.
  • 2Round 는 조직 문화 인터뷰로 조직장이 참석하여 진행됩니다.
  • 처우 협의

 

지원 전 꼭 확인해 주세요!
  • 이력서 제출 관련
  • 이력서는 PDF로 제출해 주세요.
  • 이력서 내 연봉정보가 기재되어 있다면, 해당 서류는 검토되지 않을 수 있습니다.
  • 코딩테스트 관련
  • 코딩테스트 안내를 받은 시점부터 7일 이내 코딩테스트를 완료해야합니다.
  • 1차 인터뷰 단계에서의 Live Coding이 추가될 수 있습니다.
  • 재지원 관련
  • 인터뷰 전형 불합격 시 1년 이내 동일 직군 재지원이 불가합니다. 
  • 기술직군의 경우, Coding Test 불합격 시 6개월 이내 동일 포지션의 Coding Test 응시가 불가합니다.
  • 참고사항
  • 필요시 포지션별로 별도 전형 및 사전과제가 추가될 수 있습니다.
  • 본 공고는 영입 완료시 조기마감될 수 있으며, 서류 전형 결과는 합격자에 한해 개별 연락 드릴 예정입니다.
  • 보훈, 장애인 대상자는 관련법에 의거 우대합니다.
  • 해외여행에 결격사유가 없는 자에 한하여 지원 가능합니다. (남자의 경우, 군필 또는 면제자)

 

근무조건
  • 채용 형태 : 정규직
  • 근무지 : 판교 오피스 (경기도 성남시 분당구 판교역로 152, 알파돔타워) 


Contact