Data
Apollo Dev 에서 개발하고 있는 UGC 서비스와 기술을 바탕으로 함께 성장할 수 있는 기회를 가질 수 있습니다.
NAVER UGC는 네이버 블로그, 네이버 지식iN, 네이버 인플루언서 검색, 네이버 포스트, 네이버 뿜 등 UGC 서비스를 개발하고 운영합니다. 매일 3,800만명의 사용자에게 하루에 3억 PV 이상 서비스 하고 있으며 1년 365일 무정지로 운영하고 있으며, 새로운 글로벌 UGC 서비스에도 도전하고 있습니다.
국내를 넘어 글로벌 최고의 UGC 서비스를 개발/운영하기 위해 항상 최고 수준의 UGC 관련 기술을 유지하고 있으며 지속적으로 기술을 업데이트 합니다.
NAVER UGC 서비스의 Data TECH 을 담당하며, Data Science/Engineering으로 서비스 성장 및 신뢰성에 기여하는 것이 목표입니다.
대량의 UGC 서비스 데이터의 수집과 편리한 데이터 인터페이스(Query, Workflow, Visualization)를 제공합니다. 데이터를 활용하는 서비스 기획/분석가들에게 사용 가이드와 강의를 통해 데이터의 가치를 높이고 서비스 개선의 기반을 제공합니다.
UGC 서비스 데이터 분석을 통해 서비스를 개선하고 정책 결정에 기여합니다. 경험하기 힘든 대량의 정형/비정형의 UGC 데이터는, Data Scientist에게 분석의 즐거움과 성장의 기회가 될 수 있습니다.
- UGC 서비스 로그 수집(ETL)
- Spark 기반 데이터 파이프라인 운영
- 데이터 파이프라인 모니터링 대시보드 구축 및 이상탐지
- Data portal 웹, API 서버 개발/운영
- UGC 서비스 정형/비정형 데이터 분석
- 비즈니스 지표 개발
- 이상탐지 및 서비스 이슈 분석/리포팅
- 콘텐츠/유저/상품 추천
- Hadoop, Spark 기반 분산 처리 환경 이해와 운영 경험
- Hive, Impala 등 실시간 SQL 질의 시스템의 이해와 운영 경험
- Kafka, Logstash 기반 로그 수집 역량
- 위 플랫폼들에 성능/병목 지점 분석 역량
- 통계기반 데이터 분석(EDA) 역량
- Python(Pandas, Scikit-learn, Pytorch) 개발 역량
- ML/DL에 대한 이해와 실무 적용 경험
- 대량 데이터 파이프라인 모니터링 및 대시보드 구축 경험
- Elastic Stack 운영 경험
- Oozie, Airflow 경험
- 웹/API 서버 개발/운영 경험
- 데이터 시각화 경험
- Hadoop/Spark 환경에서 데이터 분석 경험
- 추천(Recommendation System) 경험
- 비즈니스 지표 개발 경험
- 데이터 시각화(Matplotlib, Tableau, Superset…) 경험
- NLP, Computer Vision 경험
- 이상탐지, 패턴매칭 경험
- 건강한 충돌을 통해 서로가 좋은 의도를 가지고 있을 것이라는 믿음을 가지신 분
- 치열하고 즐겁게 그리고 함께 성공을 공유하는 철학을 지향하시는 분
- 빠른 실행을 통해 몰입하는 환경을 경험하고 싶으신 분
- 공개와 공유를 원칙으로 오픈 커뮤니케이션에 적극적이신 분
- 개선과 소통을 위해 회고를 즐기시는 분
- Professional Software Engineer 를 지향하시는 분
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