미션

Transportation Systems의 목표는 고객에게 최상의 배송 경험을 제공하는 것입니다. 이것은 구체적으로 ‘정확한 상품을 정확한 시간에 정확한 장소로 배송’하는 것입니다.( The right things in the right places at the right times)
이러한 목표를 달성하기 위해서는 고객의 상품 주문에서부터 배송이 완료될 때까지의 모든 구간을 모니터링 해야합니다. 현재 Transportation Systems에서 처리하는 데이터는 하루 평균 천만건이 넘습니다. 이것은 가장 중요한 배송/반품에 대한 데이터만을 나타내는 지표입니다. 여기에 간선(linehaul), milkrun, 쿠팡맨 라우팅(routing), 쿠팡맨 위치정보(GPS) 가 추가되면, 데이터는 더 많아집니다. 이제 Transportation Systems는 데이터를 분석하고, 데이터로 비즈니스를 해결해야하는 조직이 되었습니다.

고객의 배송 경험을 최상으로 유지하면서, 배송의 효율성을 높이는 것은 매우 도전적인 업무입니다. 하지만 이것이 Transportation Systems의 목표입니다. 배송의 효율성은 정책 및 운영 환경에서 동시에 이루어져야 합니다. 많은 현업 부서들은 각각의 이해관계가 엮여 있는 비즈니스를 진행하기 위해서 Transportation Systems로 데이터를 요청합니다.

물류 관점에서 미래의 물량을 예측하는 것은 가장 중요합니다. 물량 예측이란, 로켓배송으로 배송해야 하는 물량 뿐만 아니라, 고객의 주문 수량에 대한 예측도 포함됩니다. 정확한 예측은 낭비 없는 정확한 리소스의 사용을 의미합니다. 한정된 리소스 내에서 오늘 낭비된 리소스는 다음날의 부족으로 이어지게 되며, 이것은 고객의 배송 경험에 직접적으로 영향을 미치게 됩니다.
쿠팡맨의 배송 경로를 결정할 수 있다는 것은 많은 장점이 있습니다. 단순히 짧은 거리를 연결한 경로가 아니라 날짜, 시간, 교통량, 날씨, 상품의 특성 등 배송과 관련된 여러 속성을 고려한 배송 경로를 생성함으로써, 효율적인 배송뿐만 아니라, 쿠팡맨과 지역의 배송 가능한 물량을 예측할 수 있습니다.

Transportation Systems는 많은 데이터를 분석하고, 이것을 비즈니스로 연결하는 것에 그치지 않고, 분석한 데이터로 비즈니스를 제안합니다. 물량을 예측하고 배송 경로를 결정하는 것은 머신 러닝에 매우 적합한 주제입니다. Transportation Systems특성상 개발된 모델은 배송시간과 거리를 단축하는 등 비용절감 즉각적인 효과를 가져올 것입니다.

담당업무

시니어 개발자는 쿠팡의 배송 시스템에 대한 이해를 바탕으로, 고객에게 최상의 배송 경험을 제공하고, 효율적인 배송 시스템을 구축합니다. 견고한 머신 러닝 플랫폼을 구축하여 주문 및 배송 물량을 예측하고, 쿠팡맨의 GPS 정보를 이용하여, 최적의 배송 경로를 결정합니다. 쿠팡맨의 배송 효율 향상을 위해, 효율적인 근무 스케쥴을 작성하고, 모니터링합니다.
개발자는 머신 러닝에 대한 자기 학습 뿐만 아니라, 습득한 지식을 팀 및 회사 내에 공유합니다. 모든 개발자들이 머신 러닝에 관심이 있는 만큼, 다른 업무를 하고 있는 개발자들에게도 머신 러닝에 수준 높은 지식을 전파합니다.

다양한 ML 기술과 통계학적 도구를 사용해 주문 및 배송 물량을 여러 Hierarchical level으로 예측합니다. 또 효율적인 Workload배분을 위해 Constraint Optimization Programming, Reinforced Learning등 관련된 기술을 사용합니다. 이에 필요한 데이터를 Hive/Redshift/MySQL등을 활용해 입수/정제/활용합니다.

(Plus)개발된 모델의 실제 적용을 위해Java(Spring)/Python(Flask)/Javascript(Nodejs)등의 백엔드 서비스와 Angular/React등의 프론트엔드 UI을 통해 노출합니다.

자격요건

컴퓨터 공학, 통계학 및 관련 분야 학사 학위 소지자

머신 러닝, 데이터 마이닝, 빅데이터 분야 소프트웨어 개발 경력 1년 이상

엔터프라이즈 시스템 구축을 위한 소프트웨어 개발 경력 3년 이상

Java 또는 기타 고급 언어를 사용하는 설계/코딩에 대한 견고한 기반 소유

탁월한 문제 해결 능력

우대사항

컴퓨터 공학, 통계학 및 관련 분야 석사/박사 학위 소지자

비-트랜잭셔널 (HBase, MongoDB)와 트랜잭션 (RDS, MySQL) 필요한 데이터 소스 활용 경험

대규모 데이터 처리 기술 활용 경험 (EMR/Hadoop/Spark 등)

문제해결 시 심도 있게 데이터 분석하고자 하는 열정