23.06.15
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2021년 6월 28일(월)부터 모집을 시작한 개발 직무 3가지가 있습니다.
이번에 모집하는 직무는 클라우드 기반 소프트웨어 엔지니어링, 5G / MEC 기술 개발, AI 마케터 서비스 개발입니다.
많은 지원자분들께서 공고에 최종 합격할 경우 어떤 조직에서 일하게 될지, 또 그 조직의 문화와 일하는 방식이 어떨지 궁금해합니다. 이번에는 AI 마케터 서비스 개발 직무로 최종 합격하면 일하게 될 AI Transformation Product&Biz 조직 이야기를 담아보았습니다.
프로그래밍 언어의 경우 사용 언어를 제한하지 않습니다. 목표에 다가가기 위해 가장 적합한 언어를 선택하는 것을 각 구성원이 판단하고 있기 때문인데요. 따라서, 팀 내 업무에 따라 다양한 언어가 사용되고 있습니다, 백단 개발용으로는 Java와 scala, 프론트엔드에서는 react, 분석단은 python이 가장 많이 사용되는 언어입니다.
프레임워크의 경우에도 마찬가지로 각 업무 별 특성에 맞는 프레임워크를 구성원들이 직접 선택하고 있습니다. Spring, Jupyter notebook, Apache Hadoop env. 등 다양한 프레임워크를 AWS, Azure등의 Public Cloud나 On-premise 상에서 수행하고 있습니다. 또한 사내에 Cloud Transformation 기조가 강화되고 있어, Cloud SaaS사용이 점점 많아지고 있는 추세입니다.
주 단위 sprint로 목표를 설정하고 상호 리뷰를 통해 피드백을 주고 받고 있습니다.
개발 업무의 반영의 경우 git flow 방식으로 진행하고 있으며, Jira issue당 review는 PR내에서, 주요 기능 release 시 회의가 필요하면 온라인 화상 회의(MeetUs, Google meet 등)로 의견을 교환합니다. 사용 툴로는 Trello, Jira(Issue), Git(repo), Wiki 등이 있으며 업무 모듈별로 적합하다고 생각하는 툴은 자유롭게 선정해서 사용하고 있습니다.(Notion 등)
입사 시 통신, 커머스, 미디어, 모빌리티 등 고객 행동 데이터를 바탕으로 커머스, 구독 등 상품의 마케팅을 지원하는 AI 마케터 서비스 개발 업무를 진행하게 됩니다.
Data Lake 내에서 데이터를 추출하여 다양한 서비스에서 활용할 수 있는 형태로 분석/가공 하며 데이터 관련 경험을 쌓을 수 있고, 사용자 시나리오 기반 개발이나 Auto Score기반 자동화 타게팅 기능 개발 등의 업무를 통해 기획부터 설계 개발 운영까지의 전 과정에 대하여 배울 수 있습니다.
개발자 분들의 성향은 사람마다 모두 다르기 때문에 한마디로 정의할 수 없긴 하지만 새로운 것에 대한 호기심이 많고, 담당 분야 업무와 기술에 전문성을 가지고 있습니다.
이외, 직무 관계 상, 컴퓨터 공학이나 정보 통신 등 IT 관련 전공자의 비중이 높습니다. 얼리어답터, 게임, 신기술을 좋아하는 구성원들이 많으며 성향도 다양하지만 적극적인 스타일이 많이 보이는 것 같습니다
팀의 금년 목표는 비회선 상품 타겟 마케팅을 지원하기 위한 고도화된 툴과 표준화된 방법 제시입니다. 이를 위해 검색엔진 개발, 서비스 개발, 행동로그를 활용한 score 추출 등의 활동을 진행하고 있고 앞으로 Customer Data Intelligence 고도화를 통해 고객/Segment/사회에 대한 insight를 지속적으로 생산하고 잘 쓰이도록 지원하여 구독/마케팅 컴퍼니로의 발전을 이끌어 나갈 계획입니다.
SK텔레콤에는 다른 회사와 비교할 수 없을 정도의 많은 데이터와 이를 활용할 수 있는 채널이 있고 무엇보다 같이 협업할 수 있는 훌륭한 동료들이 있습니다. 평소 개발자로서, 물론 직장인으로서도 일할 때 가장 중요한 것은 사람이라고 이야기 하는데, 존경할 수 있는 선배와 믿을 수 있는 팀원이 있다는 것이 가장 큰 장점입니다.
팀 내 업무적으로 Market Index 개발, Targeting, Allocation 고도화, AI 마케터 서비스 개발, Segment Profile 개발, 구독 상품 마케팅 공통 모듈 개발, AI agent 고도화 등으로 나누어져 있고 팀원분들은 위에 명기한 업무 중 1-2개 정도에 소속되어 있습니다. 이는 시기에 따라 팀의 상황과 목표 설정에 따라 유동적입니다.
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