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)
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)