AI & 데이터팀 소개
AI&데이터 팀은 두들린의 모든 서비스를 관통하는 데이터 파이프라인을 설계 개발하여 수집, 정제, 가공을 통해 누구나 편리하게 데이터를 다룰 수 있도록 돕고, 비즈니스적 판단과 서비스 분석을 자동화하는 등 데이터 기반의 서비스 제공과 양질의 분석을 용이하게 하는데 적극적으로 기여합니다.
채용의 문제를 해결하기 위해 검색 랭킹, 추천, 매칭, 자동화, A/B Test, 모델학습 등 다양한 목적과 서비스에서 활용할 수 있는 검색 서비스, 데이터를 제공하고 제품이 능동적으로 동작하도록 만듭니다.
AI & 데이터팀의 Search Engineer는 다음 기술 스택을 주로 사용합니다.
- Elasticsearch, OpenSearch, Lucene
- Kotlin/Java, Spring Boot
- MySQL, MongoDB, Kafka
- AWS, Kubernetes
동료 한마디
HoE 광희 : 간접지표를 기준으로 삼고 많은 데이터를 다루는 다른 제품들과는 다르게 거의 모든 과정의 데이터를 토대로 목표에 정교하게 접근하여 가시적인 성과를 얻을 수 있고, 나와 내 주변 지인에게 실질적인 도움이 되는 제품을 만들어 갈 수 있습니다.
함께 고민하며 Data-Driven Recruiting 을 직접적으로 실행하는데 매우 중요한 역할을 담당해 주실 열정적인 분을 찾습니다.
* 광희님 인터뷰 보러가기
이런 문제를 풀기 위해 채용을 하게 되었습니다.
서로에게 더 알맞은 채용이 될 수 있도록
기업에서 필요로 하는 인재를 채용하기 위해서는 적절한 후보자를 찾기 위한 탐색과정이 요구됩니다. 특히나 TRM에서 인재풀을 관리하고 ATS에 대규모 공채를 지원하면서 다수의 후보자를 다루게 되고 간단한 몇 가지의 필터와 정렬만으로는 빠르고 적절한 후보자 탐색에 한계를 가질 수 있습니다.
또한 지원자를 위한 신규 채용 플랫폼 오픈과 대규모 서비스로 점차 변화하면서 새롭게 생기는 공고 탐색의 문제를 해결하기 위해 유연한 필터의 확장, 후보자에게 적합한 공고 랭킹, 유사성을 기반으로 한 추천 등 다양한 탐색 전략을 고민하고 지속 개선해나갈 수 있는 역량이 필요합니다.
분리된 데이터를 보다 효율적으로 제공될 수 있도록
현재 두들린의 서비스 환경은 신규 플랫폼 확장과 아키텍처의 큰 변화를 겪고 있습니다. 하나의 서비스에서 잘 구분된 여러 서비스로 나뉘면서 각 도메인의 계속된 변화와 여러 이벤트에 반응하는 검색이 요구되고 분리된 데이터를 하나로 모아 종합적인 분석 결과를 실시간으로 제공할 필요가 있습니다.
따라서 안정되고 확장 가능한 빠른 변화를 위해 이벤트 기반 멀티 서비스 환경에서의 검색 서비스 경험과 이해가 필요합니다.
담당업무는 다음과 같습니다.
- 채용 플랫폼의 공고 검색/추천 기능을 개발하고 탐색 경험을 개선하는데 주도적으로 기여합니다.
- 그리팅(ATS, TRM)의 지원서, 후보자 검색과 분석 기능을 설계하고 개발합니다.
- Data, ML 엔지니어와 협업하여 후보자와 공고의 매칭 문제를 기술적으로 해결합니다.
이런 분과 함께하고 싶습니다.
- Elasticsearch 또는 Lucene 기반의 검색 서비스를 개발한 경험이 필요합니다.
- 검색 서비스 품질을 높이기 위해 인프라를 포함하여 색인 전략과 알고리즘까지 다뤄본 경험이나 이해가 필요합니다.
- 유저들의 검색 데이터를 바탕으로 랭킹을 개선하고 더 나은 형태의 검색을 제안해 본 경험이 있으시면 좋습니다.
- ML에 기반한 Vector 검색에 대한 이해와 관심이 있으시면 좋습니다.
이런 경험을 하실 수 있습니다.
구직자에게 최적의 제안을 제공
다수의 공고를 제공하며 적합한 공고를 찾아가는 채용 플랫폼에서 구직자의 행동 로그를 통해 탐색과정을 분석하고 이를 토대로 추천, 랭킹을 제공하는 등 지속적인 실험을 하며 탐색 경험을 높이는 업무를 주도할 수 있습니다. 또한 필터, 키워드, 위치/지역, 관심도, 유사도 등 다양한 속성을 활용해 직무별 특성에 적합한 형태로 데이터에 기반하여 문제를 해결하는 경험을 할 수 있습니다.
데이터가 중심이 되는 서비스
그리팅은 기업 브랜딩, 포지션 탐색, 후보자 관리, 지원자 모집, 입사지원, 지원자 평가/면접, 채용 완료까지 채용의 전과정에 기여하고 있고 후보자와 공고를 토대로 한 모든 과정의 데이터를 다룰 수 있습니다.
이 데이터를 활용하여 후보자와 공고 사이에 유의미한 관계를 만들어 더 적절한 매치가 가능하도록 구직, 채용 전반에 직접적이고 혁신적인 기여가 가능합니다.
이런 모습을 기대합니다.
- 1개월 차
- 피플과 엔지니어링 팀에서 준비한 온보딩 세션에 참여하여 회사의 비전, 문화, 아키텍처를 이해합니다.
- ATS, TRM 의 후보자 탐색과 채용플랫폼의 공고 탐색을 포함하여 제품의 목표와 방향성을 이해합니다.
- 3개월 차
- 두들린의 워크스페이스, 공고, 평가, 후보자, 지원자 등 주요 데이터 구성을 확인합니다.
- ATS, TRM 의 후보자 탐색 기능을 개선하여 고객에게 가치를 제공합니다.
- 채용플랫폼의 검색을 지속 개선할 수 있는 환경을 제안하고 적용합니다.
- 이후
- 두들린 전반의 탐색/매칭에 오너십을 가지고 실험을 지속하며 지원자와 채용담당자의 성공에 기여합니다.
- PO, Data, ML Engineer 와 함께 전 제품의 추천/매칭과 이를 서비스로 제공하는 형태에 대해 고민하고 실행합니다.
이력서는 이렇게 작성하시는 것을 추천합니다.
- 검색엔진 구축과 형태소 분석, 쿼리 등 개발/운영 경험을 자세히 작성해주시면 좋습니다.
- 데이터 색인 파이프라인 구축과 검색을 서비스로서 API 제공한 경험도 자세히 작성해주시면 좋습니다.
- 해오신 업무 중에 고객의 경험측면에서 임팩드 있었던 과제를 공개 가능한 수준에서 지표를 토대로 소개해주시면 도움이 됩니다.
- 그리팅이 꼽은 '지원자 질문' TOP 5
그리팅 합류 여정
서류접수 > 실무진 인터뷰 > 컬처핏 인터뷰 > 처우협의 > 최종합격
*두들린은 병역특례지정업체로 보충역 신규, 전직 또는 현역 전직이 가능합니다.
AI & 데이터팀 소개
AI&데이터 팀은 두들린의 모든 서비스를 관통하는 데이터 파이프라인을 설계 개발하여 수집, 정제, 가공을 통해 누구나 편리하게 데이터를 다룰 수 있도록 돕고, 비즈니스적 판단과 서비스 분석을 자동화하는 등 데이터 기반의 서비스 제공과 양질의 분석을 용이하게 하는데 적극적으로 기여합니다.
채용의 문제를 해결하기 위해 검색 랭킹, 추천, 매칭, 자동화, A/B Test, 모델학습 등 다양한 목적과 서비스에서 활용할 수 있는 검색 서비스, 데이터를 제공하고 제품이 능동적으로 동작하도록 만듭니다.
AI & 데이터팀의 Search Engineer는 다음 기술 스택을 주로 사용합니다.
- Elasticsearch, OpenSearch, Lucene
- Kotlin/Java, Spring Boot
- MySQL, MongoDB, Kafka
- AWS, Kubernetes
동료 한마디
HoE 광희 : 간접지표를 기준으로 삼고 많은 데이터를 다루는 다른 제품들과는 다르게 거의 모든 과정의 데이터를 토대로 목표에 정교하게 접근하여 가시적인 성과를 얻을 수 있고, 나와 내 주변 지인에게 실질적인 도움이 되는 제품을 만들어 갈 수 있습니다.
함께 고민하며 Data-Driven Recruiting 을 직접적으로 실행하는데 매우 중요한 역할을 담당해 주실 열정적인 분을 찾습니다.
* 광희님 인터뷰 보러가기
이런 문제를 풀기 위해 채용을 하게 되었습니다.
서로에게 더 알맞은 채용이 될 수 있도록
기업에서 필요로 하는 인재를 채용하기 위해서는 적절한 후보자를 찾기 위한 탐색과정이 요구됩니다. 특히나 TRM에서 인재풀을 관리하고 ATS에 대규모 공채를 지원하면서 다수의 후보자를 다루게 되고 간단한 몇 가지의 필터와 정렬만으로는 빠르고 적절한 후보자 탐색에 한계를 가질 수 있습니다.
또한 지원자를 위한 신규 채용 플랫폼 오픈과 대규모 서비스로 점차 변화하면서 새롭게 생기는 공고 탐색의 문제를 해결하기 위해 유연한 필터의 확장, 후보자에게 적합한 공고 랭킹, 유사성을 기반으로 한 추천 등 다양한 탐색 전략을 고민하고 지속 개선해나갈 수 있는 역량이 필요합니다.
분리된 데이터를 보다 효율적으로 제공될 수 있도록
현재 두들린의 서비스 환경은 신규 플랫폼 확장과 아키텍처의 큰 변화를 겪고 있습니다. 하나의 서비스에서 잘 구분된 여러 서비스로 나뉘면서 각 도메인의 계속된 변화와 여러 이벤트에 반응하는 검색이 요구되고 분리된 데이터를 하나로 모아 종합적인 분석 결과를 실시간으로 제공할 필요가 있습니다.
따라서 안정되고 확장 가능한 빠른 변화를 위해 이벤트 기반 멀티 서비스 환경에서의 검색 서비스 경험과 이해가 필요합니다.
담당업무는 다음과 같습니다.
- 채용 플랫폼의 공고 검색/추천 기능을 개발하고 탐색 경험을 개선하는데 주도적으로 기여합니다.
- 그리팅(ATS, TRM)의 지원서, 후보자 검색과 분석 기능을 설계하고 개발합니다.
- Data, ML 엔지니어와 협업하여 후보자와 공고의 매칭 문제를 기술적으로 해결합니다.
이런 분과 함께하고 싶습니다.
- Elasticsearch 또는 Lucene 기반의 검색 서비스를 개발한 경험이 필요합니다.
- 검색 서비스 품질을 높이기 위해 인프라를 포함하여 색인 전략과 알고리즘까지 다뤄본 경험이나 이해가 필요합니다.
- 유저들의 검색 데이터를 바탕으로 랭킹을 개선하고 더 나은 형태의 검색을 제안해 본 경험이 있으시면 좋습니다.
- ML에 기반한 Vector 검색에 대한 이해와 관심이 있으시면 좋습니다.
이런 경험을 하실 수 있습니다.
구직자에게 최적의 제안을 제공
다수의 공고를 제공하며 적합한 공고를 찾아가는 채용 플랫폼에서 구직자의 행동 로그를 통해 탐색과정을 분석하고 이를 토대로 추천, 랭킹을 제공하는 등 지속적인 실험을 하며 탐색 경험을 높이는 업무를 주도할 수 있습니다. 또한 필터, 키워드, 위치/지역, 관심도, 유사도 등 다양한 속성을 활용해 직무별 특성에 적합한 형태로 데이터에 기반하여 문제를 해결하는 경험을 할 수 있습니다.
데이터가 중심이 되는 서비스
그리팅은 기업 브랜딩, 포지션 탐색, 후보자 관리, 지원자 모집, 입사지원, 지원자 평가/면접, 채용 완료까지 채용의 전과정에 기여하고 있고 후보자와 공고를 토대로 한 모든 과정의 데이터를 다룰 수 있습니다.
이 데이터를 활용하여 후보자와 공고 사이에 유의미한 관계를 만들어 더 적절한 매치가 가능하도록 구직, 채용 전반에 직접적이고 혁신적인 기여가 가능합니다.
이런 모습을 기대합니다.
- 1개월 차
- 피플과 엔지니어링 팀에서 준비한 온보딩 세션에 참여하여 회사의 비전, 문화, 아키텍처를 이해합니다.
- ATS, TRM 의 후보자 탐색과 채용플랫폼의 공고 탐색을 포함하여 제품의 목표와 방향성을 이해합니다.
- 3개월 차
- 두들린의 워크스페이스, 공고, 평가, 후보자, 지원자 등 주요 데이터 구성을 확인합니다.
- ATS, TRM 의 후보자 탐색 기능을 개선하여 고객에게 가치를 제공합니다.
- 채용플랫폼의 검색을 지속 개선할 수 있는 환경을 제안하고 적용합니다.
- 이후
- 두들린 전반의 탐색/매칭에 오너십을 가지고 실험을 지속하며 지원자와 채용담당자의 성공에 기여합니다.
- PO, Data, ML Engineer 와 함께 전 제품의 추천/매칭과 이를 서비스로 제공하는 형태에 대해 고민하고 실행합니다.
이력서는 이렇게 작성하시는 것을 추천합니다.
- 검색엔진 구축과 형태소 분석, 쿼리 등 개발/운영 경험을 자세히 작성해주시면 좋습니다.
- 데이터 색인 파이프라인 구축과 검색을 서비스로서 API 제공한 경험도 자세히 작성해주시면 좋습니다.
- 해오신 업무 중에 고객의 경험측면에서 임팩드 있었던 과제를 공개 가능한 수준에서 지표를 토대로 소개해주시면 도움이 됩니다.
- 그리팅이 꼽은 '지원자 질문' TOP 5
그리팅 합류 여정
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