직무명 데이터 엔지니어 근무형태 정규직 채용구분 경력 근무지 서울 직무소개 [수요예측팀 소개] 수요예측팀은 올리브영의 최적 발주를 위해 정확하고 신뢰도 높은 수요예측과 이를 기반으로 한 발주 업무를 전담하고 있습니다. 데이터 중심의 혁신적인 수요예측 및 발주 인프라를 구축·관리하며, AI 기술을 적극 도입해 발주 업무 효율성과 수요예측 정확도를 지속적으로 고도화하고 있습니다. 끊임없는 AI 기술 혁신과 데이터 분석을 통해 올리브영의 물류 경쟁력 강화에 기여하는 핵심 조직입니다. 1. 수요예측 모델 구현 및 고도화 - 다양한 시계열 및 머신러닝 기법을 활용하여 제품 수요를 예측하고, 정확도를 지속적으로 개선 - 시즌성, 지역별 특성, 이벤트 등 외부 요인을 반영한 정밀 수요예측 모델링 2. 발주 자동화 로직 구현 및 고도화 - 예측된 수요와 현재 재고, 리드타임 등을 고려한 발주 로직 설계 및 자동화 - 실시간 운영 데이터 기반 과잉 재고, 결품 방지 로직 설계 및 자동화 3. 재고 이동 등 물류 최적화 로직 구현 및 고도화 - 재고 분산, 물류센터 간 재배치, 출고 우선순위 결정 등 복잡한 물류 운영 문제에 대한 데이터 기반 최적화 - 수학적 최적화 기법(Linear Programming 등)과 휴리스틱, 시뮬레이션 등을 조합한 물류 로직 개발 및 운영 효율 극대화 지원자격 [Education] - 컴퓨터 / AI / 산업공학 / 통계등 관련 학사 이상 [Experience] - 룰기반, 통계기반, ML/DL 기반 , LLM등 다양한 시계열 예측 알고리즘을 활용한 수요예측 모델 설계, 개발 및 성능 고도화 경험 - 선형 계획법등 수학적 최적화, 휴리스틱, 시뮬레이션 등을 이용한 모델 설계, 개발, 성능 고도화 경험 - 지도학습, 비지도학습, 강화학습, LLM 등 다양한 ML/DL을 이용한 비즈니스 문제 해결 및 적용 경험 - 모델 성능 측정 지표 설계 및 성능 모니터링, 추가 피쳐 데이터 발굴 및 수집, 주기적 재학습을 통한 지속적 성능 개선 경험 - ML/DL 모델 성능 개선, 재학습 자동화, 모니터링 등 MLOps 전 주기 운영 관리 경험 [Skill] - SQL, Python 등 데이터 분석 및 자동화 도구 활용 역량 - 시계열 예측, 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등 다양한 ML/DL 알고리즘에대한 이해 및 활용 역량 - Tensorflow, Pytorch, Scikit-learn등 ML/DL 프레임워크 활용 역량 - 모델의 실무 적용을 위한 분석 및 커뮤니케이션 역량 우대사항 - 컴퓨터 / AI / 산업공학 / 통계등 관련 석사 이상 - Spark, AWS Redshift, GCP BigQuery / Airflow / 컨테이너 기반 환경 등에 대한 이해 및 경험 - 물류/SCM 도메인 이해도 및 실무 적용 경험 - 아래 발주 및 물류 최적화 관련 경험 1) 예측 수요와 재고 현황, 공급 리드타임을 고려한 발주 자동화 로직 설계 및 실무 적용 경험 2) 실시간 운영 데이터를 활용하여 과잉재고 및 결품을 방지하는 동적 의사결정 알고리즘 개발 및 운영 경험 3) 재고 분산, 물류센터 간 재배치, 출고 우선순위 결정 등 복잡한 물류 운영 문제에 대한 데이터 기반 최적화 기법 적용 경험 기타 안내사항 ※ 전형 안내 서류전형 - 1차면접 - 온라인 인성검사 - 2차면접 - Reference Check - 처우전형/건강검진 - 합격 *채용에 합격하시는 경우 3개월의 수습기간을 적용합니다. * 직무에 따라 면접 방식 및 프로세스가 변경될 수 있습니다. *지원서 내용 중 허위사실이 확인될 경우 채용이 취소될 수 있습니다. *서류는 하나의 공고에만 지원 가능하며, 전형 종료 시 다른 공고로 지원 가능합니다. (6개월 이내 재지원은 권장드리지 않고 있습니다.) *서류전형은 마감일자 23:59:00에 마감되오니 시간에 유의하여 지원 부탁드립니다. 📢 올리브영 채용블로그를 방문해 더 많은 정보를 확인해 보세요! 👉 링크바로가기 : http://career.oliveyoung.com/ #CJ 올리브영