서비스를 소개해요

 지그재그 (ZIGZAG)

지그재그는 나만의 스타일을 발견하는 즐거움을 전하는 스타일 커머스 플랫폼이에요. 2015년 출시 이후 모바일 쇼핑의 새로운 기준을 제시하며 가파르게 성장해 온 결과, 현재 누적 앱 다운로드 수 5,500만 돌파, 연간 거래액 2조 원 달성이라는 독보적인 기록을 세우고 있어요. 동대문 소호 패션부터 브랜드 패션, 뷰티, 라이프까지 국내 최다 수준의 ‘셀렉션’을 제공하고 AI 기반 개인화 추천과 이미지 검색, 빠른 배송 서비스 ‘직진배송’ 등 차별화된 쇼핑 경험을 선사하며 1030 유저들의 사랑을 받는 국내 대표 스타일 커머스 플랫폼으로 자리 매김했어요.

🔎 최근 소식 살펴보기

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우리 팀을 소개해요

카카오스타일 데이터 사이언스팀은 유저에게 더 나은 쇼핑 경험을 제공하기 위해, 데이터와 알고리즘을 바탕으로 개인화된 추천을 설계하고 고도화하고 있어요. 유저의 취향과 맥락을 이해하고 수많은 상품 중에서 '지금 이 순간' 가장 어울리는 선택지를 제시하는 것이 우리의 목표예요. 즉, 지그재그를 비롯한 카카오스타일의 다양한 서비스에서 발생하는 방대한 행동 데이터를 분석하고, 이를 바탕으로 "유저에게 지금 가장 적합한 상품은 무엇일까?"라는 질문에 답을 찾아가요. 단순히 추천 모델을 개발하는 데 그치지 않고, 데이터 기반으로 문제를 정의하며 가설을 세우고 이를 검증해 서비스의 성과와 유저 만족도를 동시에 향상시키는 실질적인 개선에 집중하고 있어요.

또한, 추천 품질의 정량적 향상뿐 아니라 유저가 느끼는 탐색의 즐거움과 발견의 경험을 함께 설계하며 서비스 전반에 걸쳐 검색, 광고, 콘텐츠 추천 등 다양한 개인화 기술을 융합해 나가고 있어요. 데이터 사이언스팀은 이렇게 데이터로 문제를 정의하고 실험으로 증명하며, 기술로 경험을 바꾸는 과정을 통해 카카오스타일의 개인화 여정을 만들어가고 있어요.

🔎 우리 팀이 더 궁금하다면?

• "AI 추천 검색 더 정교하게"...카카오스타일, 맞춤형 쇼핑 메이트로 진화

💌 함께 할 동료가 전하는 메시지 [#유저 취향을 정확히 잇는 우리만의 추천 시스템을 함께 만들어요.]

데이터 사이언스팀은 자유롭고 열린 분위기에서 스스로 탐구하고 실험하는 환경을 지향해요. 단순한 클릭 예측을 넘어, 유저의 취향과 맥락을 정교하게 이해하는 추천 시스템을 만들기 위해 모호한 문제를 데이터로 구체화하고 논리적인 가설 검증을 통해 실제 비즈니스 임팩트를 만들어갈 동료를 기다리고 있어요! 다양한 툴을 활용해 함께 의미 있는 추천 모델을 개발시키고 싶은 분들 모두 환영해요!

다음 업무를 통해 목표를 달성해요

• 지그재그를 비롯한 카카오스타일 서비스 전반의 유저 행동 데이터를 수집·분석하고, 개인화된 상품 추천 모델을 설계 및 개발해요.
• 대규모 데이터 환경에서 추천 파이프라인(수집 - 전처리 - 모델링 - 서빙)을 구축하고 효율적으로 운영해요.
• 유저의 탐색 의도부터 상황, 맥락, 세션 흐름을 반영하기 위해 딥러닝 기반 Retrieval·Ranking·Reranking 모델과 그래프·시퀀스·LLM 기반의 추천 아키텍처를 설계하고 고도화해요.
• 추천 품질 향상을 위해 오프라인 평가와 온라인 A/B 테스트를 병행하며, 데이터 기반으로 성능을 지속적으로 검증하고 고도화해요.
• 추천 시스템의 실시간성을 높이기 위해 피드백 루프, 온라인 러닝, 피처 스토어 등을 설계하고 최적화해요.
• 서비스 특성과 유저 경험을 함께 고려해 추천 결과의 다양성·공정성·신뢰성을 확보하는 기술적 방안을 탐구해요.
• PO, 개발자, 디자이너 등 다양한 직군의 크루들과 협업하며 추천 모델이 실제 서비스 경험에 자연스럽게 녹아들 수 있도록 설계하고 개선해요.

이런 분과 함께하고 싶어요

• 추천 시스템, 개인화, 랭킹 모델 등 ML 기반 서비스 개발 경험이 3년 이상 혹은 이에 준하는 역량을 보유하신 분
• 실제 서비스 환경에서 머신러닝 모델을 설계하는 것부터 학습, 배포, 운영까지 전반적인 경험이 있으신 분
• Python 기반으로 데이터 분석 및 머신러닝 파이프라인을 구축해 본 경험이 있으신 분
• PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, LightGBM 등 주요 ML 프레임워크 사용에 익숙하신 분
• Airflow, Spark, Kafka, Redis, OpenSearch 등 데이터 처리 및 서빙 인프라를 활용한 경험이 있으신 분
• A/B 테스트 또는 오프라인 평가를 통해 모델 성능을 검증하고 지표를 개선해 본 경험이 있으신 분
• 모델의 성능뿐 아니라 유저 경험과 비즈니스 임팩트를 함께 고려하는 사고방식을 가지신 분
• 다양한 직군과 협업하며 함께 효과적으로 목표를 달성할 수 있는 분
• 데이터에 대한 호기심으로 문제를 깊이 탐구하며, 새로운 시도와 실패도 두려워하지 않고 주도적으로 실행할 수 있는 분

이런 분이라면 더욱 환영해요

• 추천 시스템, 검색, 광고 등 개인화 도메인에서 문제를 정의하고 모델링을 주도해 본 경험이 있으신 분
• 유저 행동 로그 설계 및 피처 엔지니어링을 통해 추천 품질을 개선해 본 경험이 있으신 분
• 실시간 추천 시스템 또는 온라인 러닝 환경을 구축하거나 운영해 본 경험이 있으신 분
• 랭킹·탐색·하이브리드 추천 알고리즘 등 다양한 접근 방식을 실험하고 적용해 보신 분
• 대규모 데이터 환경에서 파이프라인 최적화 및 분산 학습 경험이 있으신 분
• 추천 품질, 다양성, 공정성, 신뢰성 등 정성적 품질 요소를 기술적으로 개선해 본 경험이 있으신 분
• 최신 논문이나 알고리즘을 프로덕션 환경에 직접 적용해보거나 이를 즐기는 탐구형 성향을 가지신 분

서류는 이런 내용을 담아 제출해주시면 좋아요

• 카카오스타일의 지원 서류는 국문 이력서(자유 양식)로 제출해주세요.
• 예비 크루님이 여태까지 해오셨던 업무, 프로젝트 등 역량이 잘 드러날 수 있도록 작성해주세요.

포트폴리오는 이렇게 준비해주세요

• 프로젝트 진행 배경 목적과 내용, 그에 따른 문제 정의부터 결과까지 구체적으로 작성해주세요.
• 주도적으로 리딩한 프로젝트의 성과 및 실패 경험과 판단 근거를 담아 작성해주세요.

합류 여정은 다음과 같아요

• 서류 전형 > 과제 전형 > 1차 인터뷰(화상) > 2차 인터뷰(대면) > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종합격 및 입사
  • 전형 과정 중 추가 인터뷰가 진행될 수 있어요.
  • 채용 프로세스 기간은 후보자 및 포지션 별로 상이하며, 최종합격 시 처우 협의와 함께 입사일을 조율해요.
  • 합류 여정에 대한 더 자세한 내용은 예비 크루님을 위해 준비한 인터뷰 가이드를 확인해주세요.

지원하시기 전 확인해주세요!

• 해당 공고는 상시 채용으로, 채용 완료 시 조기 마감될 수 있어요.
• 여러 공고에 동시 지원은 불가하며, 동일 공고에 대한 재지원은 불합격 결과를 받은 뒤 최소 6개월 이후 가능해요.
• 이력서 및 제출 서류에 허위 사실이 확인된 경우, 합격 및 채용 취소가 될 수 있어요.
• 입사 후 3개월의 수습기간이 적용되며, 이 기간 동안 급여와 고용형태의 변화는 없으니 안심하고 지원해주세요.
• 지원 관련 문의 사항이 있을 경우 FAQ 확인 또는 리크루팅팀(job@kakaostyle.com)으로 문의주세요.