| ​ ​직무 ​소개

미리디의 다양한 ​서비스들에서 활용되는 디자인 데이터들을 ​고객 ​데이터와 함께 ​분석하고, 이를 통해 ​디자인 데이터의 ​체계 ​및 구조를 ​설계하여, ​서비스에 ​활용되고, 고객의 디자인 ​활동에 ​기반한 디자인 템플릿의 ​유형을 ​분류하는 ​핵심 역할을 담당하게 ​됩니다.

디자인 ​데이터의 ​분류와 체계를 ​시스템화하여 관리할 ​수 ​있는 내부 시스템을 ​구성하는데 주요한 ​역할을 수행하게 되며, 이를 활용하여 미리디의 기존 그리고 신규 서비스에 디자인 데이터가 효율적으로 활용되어 고객 가치를 높이는데 많은 기여를 할 수 있도록 지원합니다.

| 기대 모습

[1개월 뒤]

• 미리디의 모든 서비스에서 활용되는 디자인 데이터 구조를 파악하고, 관련 메타데이터를 명확히 이해합니다.
• 데이터 레이크와 분석 환경에 대한 이해를 바탕으로, 다양한 데이터 분석 요청에 빠르고 유연하게 대응할 수 있습니다.
• 속한 스쿼드의 목표를 잘 이해하고, 맡은 프로젝트에서 자신의 역할을 책임감 있게 수행합니다.

[3개월 뒤]

• 디자인 데이터를 어떻게 분류하면 좋을지에 대한 다양한 아이디어를 제안하고, 이를 직접 분석하고 실행합니다.
• 의미 있는 분류 기준을 만들고, 그 기준과 특성에 맞춘 구체적인 분류 방법을 제안합니다.
• 스쿼드 목표를 달성하기 위해 필요한 업무를 스스로 도출하고, 주도적으로 실행합니다.

[그 이후]

• 미리디의 여러 조직이 활용할 수 있는 디자인 분류 체계를 직접 구성하고, 이를 바탕으로 서비스 고도화에 기여합니다.
• 다양한 팀의 요구를 수집하고, 그 요구를 바탕으로 디자인 데이터를 정확하고 깊이 있게 분석합니다.
• 디자인, 템플릿, 요소 대상의 검색과 추천 기능 등 고객 가치를 높이는 핵심 기능에 직접 참여합니다.

| 주요 업무

"미리디에서 이런 일들을 함께 하고 싶어요"

• 사용자와 미리디 디자인 플랫폼(미리캔버스, 비즈하우스, 디자인허브)에 대한 깊이 있는 이해를 바탕으로, 단순한 수치의 나열을 넘어 창의적이고 통찰력 있는 분석을 수행합니다. 이를 통해 실질적인 비즈니스 성장의 기회를 발굴합니다.
• 데이터 기반의 가설 수립 및 검증을 통해 문제를 정의하고, 새로운 가치를 창출하거나 창의적인 솔루션을 도출합니다.
• 프로덕트 매니저, 엔지니어, 디자이너 등 다양한 팀과 협업하며, 제품 작동 방식과 사용자 행동에 대한 인사이트를 발굴합니다.
• LLM, 멀티모달 임베딩, 클러스터링, 통계적 기법 등 다양한 머신러닝/통계 분석 기법을 활용하여 고급 데이터 분석 및 모델링 프로젝트를 수행합니다.
• Miridih Design Intelligence(MDI)를 개발하고, 이를 바탕으로 템플릿 최적화 전략 수립 및 타겟 고객 세그먼테이션 의사 결을 지원합니다.
• 분석 결과와 인사이트를 다양한 이해관계자에게 효과적으로 전달하며, 데이터 기반의 의사결정 문화를 확산시킵니다.

| 자격요건

"이런 분이라면 목표 달성에 확신을 얻을 것 같아요"

• 데이터 사이언스 관련 업무 경험을 1년 이상 보유하신 분
• 복잡한 비즈니스 문제를 데이터 기반 접근 방식으로 분석하고, 이를 창의적인 솔루션으로 연결할 수 있는 분
• 비구조화된 문제를 정의하고, 솔루션 도출까지 End-to-End 분석 프로젝트를 주도적으로 수행한 경험이 있는 분
• 문제 해결력과 논리적 사고력을 바탕으로 실제 비즈니스 과제를 해결해 본 경험이 있는 분
• SQL을 활용한 데이터 추출과 Python 기반 분석(pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn 등)에 능숙한 분
• 통계적 추론, 가설 검정, 실험 설계 등 견고한 통계적 방법론에 기반해 분석 결과를 검증할 수 있는 분
• 복잡한 비즈니스 맥락에서 명확한 분석 결과를 도출하고, 이를 바탕으로 이해관계자를 설득할 수 있는 분
• 기술적 배경이 다른 팀원들과 효과적으로 커뮤니케이션하고 협업할 수 있는 분

| 우대 사항

"이런 분이라면 장기적으로 서로에게 더 긍정적일 것 같아요!"

• 콘텐츠 제작 플랫폼, 크리에이터 생태계, 멀티모달 시스템 관련 데이터 분석 경험이 있는 분
• 데이터 사이언스, 통계학, 컴퓨터 과학, 인공지능, 수학 등 관련 분야의 학사 이상 학위를 보유하신 분
• Spark, Kafka 등 대용량 분산 데이터 처리 시스템에 대한 이해와 활용 경험이 있는 분
• 최신 AI/ML 연구 트렌드를 지속적으로 탐색하고 실제 비즈니스에 적용한 경험이 있는 분
• 연구 논문 및 기술 문서를 이해하고 실무에 적용할 수 있는 수준의 영어 독해 능력을 갖춘 분
• TensorFlow, PyTorch 등 머신러닝/딥러닝 프레임워크 활용 경험이 있는 분

| 기타 사항

• [서류 전형] - [1차 인터뷰] - [2차 인터뷰] - [처우 협의] - [입사] 의 프로세스로 진행됩니다.
• 서류는 원활한 검토를 위해 PDF 형식으로 제출 부탁 드립니다.
• 1차 인터뷰 안내
• 데이터 사이언티스트의 기본 역량을 확인할 수 있는 간단한 라이브 코딩 테스트가 진행됩니다. (약 1시간 내외)
• 2차 인터뷰의 경우, 직무/직급에 따라 생략될 수 있습니다.
• 직급에 따라 인터뷰 후 레퍼런스 체크 전형이 추가될 수 있습니다.
• 입사 후 3개월의 수습 기간 및 수습 평가가 진행됩니다. (급여 100%)
• 서류 전형 결과 안내까지는 최대 2주, 인터뷰 결과 안내까지는 최대 3주가 소요됩니다.
• 여러 포지션에 동시에 지원해주시는 것은 가능하지만 동일한 포지션의 경우 최종 결과 안내를 받은 시점으로부터 6개월 후에 재지원이 가능합니다.