| 회사 소개
"전 세계로 확장 중인 디자인 올인원 플랫폼"
미리디는 '모두가 쉽게 디자인을 통해 세상과 소통하게 하자'는 미션 아래, 2,000만 고객이 사랑하는 올인원 디자인 플랫폼 '미리캔버스'와 국내 1위 온라인 PoD(Print on Demand) 커머스 서비스 '비즈하우스'를 통해 누구나 자신의 아이디어를 손쉽게 실현할 수 있도록 돕고 있습니다.
미리디는 최고의 인재들과 함께 25년 매출 942억 원을 달성하고, 4년만에 약 5배에 달하는 매출 성장을 기록하며 빠르게 성장해왔습니다. 국내 1위 서비스로 더욱 공고히 자리매김하고, 글로벌 시장에서의 성공 가능성을 입증하고자 올해 'AI 기술 고도화·우수 인재 영입·해외 현지화 마케팅'에 집중하고 있습니다.
빠르게 성장하는 팀의 일원으로서 '글로벌 디자인 표준'을 함께 만들어 갈 동료를 기다립니다.
[미리캔버스]
누구나 디자인을 통해 자신의 이야기를 표현할 수 있는 세상을 꿈꿉니다. 디자인 지식이 없어도 다양한 템플릿과 요소로 나만의 창의적인 작품을 만들 수 있습니다.
25년 기준 가입자 2,000만 명을 돌파하고, 국내를 넘어 글로벌을 향해 나아가는 디자인 플랫폼 미리캔버스로 자유로운 표현의 세상을 경험해보세요.
[비즈하우스]
원하는 상품을 내 손으로 직접 디자인해 나만의 맞춤 상품을 만들어 보세요. 손쉬운 디자인 에디터와 수십 만 개 무료 샘플 디자인으로, 누구나 원하는 상품을 소량으로 맞춤 제작할 수 있습니다.
재구매 고객 80%, 26년 소상공인 대상 브랜드 선호도 1위에 빛나는 비즈하우스에서 혁신적인 디자인 인쇄 출력 서비스를 경험해보세요.
| "아래 페이지를 통해 미리디 데이터 팀을 미리 만나보세요!"
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| 직무 소개
미리디의 데이터 사이언티스트는 템플릿, 고객 제작 디자인, AI 생성 디자인 등 방대한 콘텐츠 자산과 고객의 전 주기 행동 데이터를 기반으로 콘텐츠와 고객 간의 상호작용을 정량적으로 모델링하고 해석합니다.
단순한 지표 분석을 넘어, 고객의 잠재적 성향과 선호도, 콘텐츠 소비 및 제작 맥락, LTV와 행동 변화 가능성을 확률적·통계적 모델로 구조화하고, 이를 사업 전반에서 일관되게 활용 가능한 분석 프레임워크로 발전시켜 데이터로 비즈니스와 프로덕트의 방향을 결정하는 역할을 수행합니다.
| 기대 모습
- 1개월 뒤
- 미리디 서비스 전반의 사용자 여정과 주요 이벤트 로그 구조를 이해하고, User·Content 데이터의 수집 및 결합 방식에 익숙해집니다.
- 템플릿, 사용자 디자인, AI 생성 디자인 등 콘텐츠 유형별 특성과 활용 맥락을 파악합니다.
- 기존 사용자 세그먼트, 핵심 지표, 예측 모델 또는 휴리스틱 로직을 분석하고 한계를 식별합니다.
- 데이터 레이크 및 분석 환경을 활용하여 탐색적 분석(EDA)을 안정적으로 수행합니다.
- 3개월 뒤
- 사용자 주요 행동(방문, 검색, 디자인, 편집, 구독, 구매)을 기반으로 한 행동 표현(feature representation) 을 설계합니다.
- 사용자 성향, 선호도, 활동성, 전환 가능성, LTV 등을 확률 변수로 정의하고, 예측·분류 모델을 개발합니다.
- 콘텐츠(템플릿/디자인/AI 생성물)의 속성과 소비 맥락을 반영한 Content Representation을 정의합니다.
- User × Content 상호작용 데이터를 활용해 세그먼테이션, 클러스터링, 임베딩 기반 분석을 수행합니다.
- 실험(A/B Test) 결과를 통해 모델 또는 가설의 타당성을 검증하고, 비즈니스 지표와 연결합니다.
- 그 이후
- 사용자 행동 변화와 비즈니스 성과 간의 관계를 설명하기 위한 인과적 가설을 수립하고 검증합니다.
- 예측 모델의 결과를 의사결정에 활용할 수 있도록 해석 가능성, 안정성, 재현성을 고려한 분석 체계를 구축합니다.
- 개인화 추천, 검색 랭킹, CRM 타겟팅, 구독/구매 예측 등 핵심 기능에 데이터 모델을 내재화합니다.
- 다양한 조직이 공통으로 활용할 수 있는 User / Content Profiling 및 Prediction Framework를 지속적으로 고도화합니다.
| 주요 업무
"미리디에서 이런 일들을 함께 하고 싶어요"
• User Behavior Modeling: 이벤트 로그 기반 사용자 행동을 모델링하여 성향·선호·전환 가능성·LTV를 확률적으로 추정하고, 세그먼트·클러스터·임베딩 기반의 사용자 유형화를 수행합니다.
• Content & Interaction Modeling: 템플릿·사용자 디자인·AI 생성 콘텐츠의 속성과 활용 맥락을 정의하고, User × Content 상호작용을 모델링하여 개인화·추천·타겟팅에 활용 가능한 피처와 모델을 개발합니다.
• 예측·분류·세그먼테이션: 분류·회귀·생존 분석·클러스터링 등 통계·머신러닝 기법을 활용해 사용자 라이프사이클과 가치 변화를 예측합니다.
• 인과 분석 및 실험: 가설을 기반으로 인과 관계를 탐색하고, A/B 테스트와 준실험적 방법론을 활용해 효과를 정량적으로 추정합니다.
• 비즈니스 협업 및 인사이트 제공: 마케팅·세일즈·프로덕트 팀과 협업해 분석 결과를 전략과 기능에 반영하고, 지표·리포트·대시보드를 통해 인사이트의 해석과 한계를 명확히 공유합니다.
