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어크로스비 전문연구요원 채용 공고

  • acrossB 소개 (https://www.acrossb.net/)

    어크로스비는 클라우드 및 머신러닝 기술을 활용하여 크로스보더 이커머스 기업의 공급망 및 물류체인 전체 프로세스의 효율화・자동화・최적화 서비스를 제공합니다. 어크로스비에서 제공하는 플랫폼을 통해서 복잡한 해외 물류 프로세스를 통합 · 관리하여 더 적은 비용으로, 더 빠르게 해외 소비자가 상품을 받아볼 수 있도록 합니다. 해외 소비자도 국내 소비자와 동일한 레벨의 물류 서비스 경험을 느낄 수 있도록 하는 것이 우리의 목표입니다.

    크로스보더 이커머스 시장은 로컬 시장 대비 매년 2배씩 빠르게 성장하고 있습니다. 새로운 기회가 존재하는 시장에서 지속적으로 성장하는 경험을 하고 싶은 분들의 도전을 기다립니다.

    • 주요 서비스 내용

      • 물류 전체를 플랫폼 기반으로 투명하고 효율적으로 운영합니다
      • 전체 프로세스를 최적화하고 데이터 기반 의사결정을 할 수 있습니다
      • 전문가들이 단일접점에서 물류 프로세스를 운영하고 이슈를 해결합니다
    • 관련 기사

      • 동아 비즈니스 리뷰 (https://dbr.donga.com/article/view/1202/article_no/10012)
        • 기사명 : 수요 예측해서 재고-배송 관리 최적화 데이터 기반 글로벌 ‘물류 플랫폼’이 뜬다

        • 기사 요약

          크로스보더 이커머스의 성장으로 다양한 판매 채널과 배송사, 운송 수단을 효과적으로 조합하는 물류 플랫폼의 역할이 부상하고 있다. 크로스보더 이커머스 물류 플랫폼은 첫째, 데이터를 바탕으로 채널과 프로세스를 연동시키고, 둘째, 통합된 데이터를 정제해 판매/주문, 재고, 배송, 매출, 비용 현황을 대시보드로 리포팅하고, 셋째, 축적된 데이터를 학습해 수요 예측을 기반으로 재고와 배송을 최적화하는 모델로 발전할 것이다.

  • 지원 방법

    아래 email로 이력서 접수

    • 접수 이메일 : jaden@acrossb.net
    • 문의담당자 : 진민식 CTO (010-6422-7224)

지원 분야 1: 서비스 개발

  • 지원 분야 및 담당 업무

    해외 물류 프로세스를 통합, 관리하고, 데이터분석을 통한 최적화를 수행할 수 있게 하는 클라우드(AWS) 기반의 크로스보더 이커머스 공급망 플랫폼 개발

    글로벌 이커머스 플랫폼(Amazon, Shopify 등등)과 연계한 주문, 재고, 배송 관리

    • 창고와의 연계를 통한 실 재고 관리 및 재고 최적화
    • 주문, 재고, 배송 데이터 분석 시각화
  • 자격 조건
    • 전문연구요원 자격 요건을 갖춘 분 (2022년 2월 졸업 예정자 포함)
    • frontend 혹은 backend 개발 경험
  • 우대 사항
    • TypeScript / Node / Express / Vue 유경험자
    • AWS / Azure / Google Cloud 상에서 서비스를 개발한 경험
  • 기술 스택
    • AWS 기반 infra
    • TypeScript / JavaScript / Python
    • Node / Express
    • Vue
  • 개발 환경
    • macOS
    • Github
    • IntelliJ
    • AWS

지원 분야 2: 수요 예측 머신러닝 모델 연구/개발

  • 지원 분야 및 담당 업무
    • 대규모의 time-series 형태의 주문, 판매, 배송 데이터를 머신러닝으로 분석하여 단기 및 중기 수요를 예측하는 ML 모델의 연구/개발
    • 수요 예측을 통한 재고, 배송 최적화 ML 모델의 연구/개발
    • 수요 예측을 통한 생산 발주 추천용 ML 모델의 연구/개발
    • 전자상거래 기업의 각종 데이터 분석, 경영 지표 개선에 관련된 다양한 ML 모델의 연구/개발
  • 자격 조건
    • 전문연구요원 자격 요건을 갖춘 분 (2022년 2월 졸업 예정자 포함)
    • 1년 이상의 ML 모델링 경험을 가진 분
  • 우대 사항
    • Time-series 형태의 데이터에 대한 ML 모델 개발 경험이 있는 분
    • 해외의 최신 ML 기술 논문을 읽고 빠르게 기술 습득이 가능한 분
    • 소비자 분석 모델, 경영 지표 분석 모델, 생산/공급망 분석 모델 관련 경험이 있는 분
  • 기술 스택 & 개발 환경
    • Python, Pandas
    • PyTorch (or TensorFlow)
    • macOS, AWS