직무소개

ㆍ수요예측 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

ㆍ발주 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

ㆍ재고 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

ㆍEducation

    - 컴퓨터 / AI / 산업공학 / 통계등 관련 학사 이상

ㆍExperience

    - 유관경력 5~15년 보유

    - 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

ㆍSkill

    - SQL, Python 등 데이터 분석 및 자동화 도구 활용 역량

    - 시계열 예측, 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등 다양한 ML/DL 알고리즘에 대한 

       이해 및 활용 역량

    - Tensorflow, Pytorch, Scikit-learn등 ML/DL 프레임워크 활용 역량

    - 모델의 실무 적용을 위한 분석 및 커뮤니케이션 역량

우대사항

ㆍ컴퓨터 / AI / 산업공학 / 통계등 관련 석사 이상

ㆍSpark, AWS Redshift, GCP BigQuery / Airflow / 컨테이너 기반 환경 등에 대한 

    이해 및 경험

ㆍ물류/SCM 도메인 이해도 및 실무 적용 경험

ㆍ아래 발주 및 물류 최적화 관련 경험

    - 예측 수요와 재고 현황, 공급 리드타임을 고려한 발주 자동화 로직 설계 및 실무 적용 경험

    - 실시간 운영 데이터를 활용하여 과잉재고 및 결품을 방지하는 동적 의사결정 

       알고리즘 개발 및 운영 경험

    - 재고 분산, 물류센터 간 재배치, 출고 우선순위 결정 등 복잡한 물류 운영 문제에 대한 

       데이터 기반 최적화 기법 적용 경험