.png)
'교육 격차'라는 사회의 버그를 해결합니다.
아이헤이트플라잉버그스는 2013년 ‘밀당영어’라는 이름의 어댑티브 러닝 서비스를 출시한 이래 11년 가까이 가까이 ‘질 높은 교육 기회의 평등’이라는 미션을 기치로 교육 시장에서 새로운 길을 만들어 가고 있습니다. 전에 없던 AI 기반 온택트 퍼스널 티칭 서비스 밀당PT와 선생님을 먼저 생각하는 AI 디지털교과서 플랫폼 스쿨PT로 새로운 학습·교수 경험을 만들어 왔습니다.
끝까지 공부하게 만들 수 있는 건 사람뿐이라는 생각을 기반으로, AI 기술에 맡길 수 있는 영역을 조금씩 더 고도화하며 ‘교육 격차’라는 사회의 버그를 해결하고 있습니다. 네 명이 겨우 들어가는 옥탑방에서 시작한 아이헤이트플라잉버그스는 이제 한강이 내려다 보이는 오피스에서 질 높은 교육 기회의 평등을 이루기 위해 분투하고 있습니다.
팀 소개
데이터팀은 회사 전반에 걸쳐 흩어져 있는 다양한 학습 데이터와 사용자(학생과 선생님)의 로그 데이터를 이용해서 다양한 인사이트를 도출합니다. 개발 단위의 KPI를 설정하거나, 로그 데이터를 이용해서 사용자 데이터를 분석합니다. 다양한 학습 데이터를 이용해서 선생님과 학생에게 도움이 될 수 있는 데이터를 제공하고, 학생의 실력을 파악할 수 있는 다양한 AI/ML 모델을 적용하려고 합니다.
주요 업무
- 학생의 학습 데이터를 분석하여 개인의 학습 경향, 약점, 강점 등을 파악합니다. Deep Knowledge Tracing(DKT), Graph Knowledge Tracing(GKT) 등의 알고리즘을 활용하여 학생이 어떤 지식을 보유하고 있는지, 어떤 부분에서 어려움을 겪고 있는지 추적합니다.
- 학생의 실력 및 학습 성향에 맞춰 개인화된 문제를 추천합니다. 추천 시스템 알고리즘을 활용하여 학생 개개인에게 적합한 문제를 제공함으로써 학생의 학습 효율과 만족도를 높입니다. 이를 위해 학생의 성취 수준, 학습 스타일, 선호도 등 다양한 요인을 고려한 복잡한 추천 로직을 개발합니다.
- 학생의 학습 데이터를 토대로 문제를 정의하고 다양한 AI/ML 모델을 개발하고 관리합니다.
- 서비스의 성공을 위해 무엇을 해야 하는지 문제를 잘 정의하고, 상황에 맞게 기존 기술을 발전시키거나 새로운 기술을 적용하여 해결책을 제시합니다.
기술 스택
- Python, SQL, FastAPI, BigQuery, AWS, Scikit-Learn, Tensorflow, PyTorch
자격 요건
- 5년 이상의 경력, 혹은 이에 준하는 경험이 있으신 분
- Python 프로그래밍 언어에 익숙하신 분
- 머신러닝/딥러닝 알고리즘에 대한 깊은 이해가 있으신 분
- 추천 문제를 정의하고 추천 시스템을 구축해보신 분
- 사용자의 학습 상태를 추적하는 Deep Knowledge Tracing에 관심이 있으신 분
- 문제를 잘 정의하고, 다양한 문제를 해결한 경험이 있으신 분
- AWS, GCP 등 클라우드 환경 개발 경험이 있으신 분
- ML 관련 분야 석사 학위 이상 또는 그에 준하는 경력을 가지신 분
우대 사항
- 에듀테크 스타트업 경험이 있는 분
- GNN을 이용한 추천시스템을 구축해보신 분
- LLaMA, Falcon 등 오픈 소스 LLM을 목적에 맞게 Fine-tuning 해 활용해보신 분
이런 분과 함께하고 싶어요
- PM, 디자이너, 개발자 등 다양한 직군과의 협업을 좋아하는 분
- 데이터 모델 개발이나 데이터를 다루는 열정이 있는 분
- 논리적으로 커뮤니케이션하고 토론에 적극적인 분
- 네이밍과 읽기 쉬운 코드에 대해서 고민을 많이 하는 분
- 새로운 기술을 배우는 것에 즐거움을 느끼는 분
근무 조건
- 3개월 근무 후 평가에 따라 정규직 전환 여부를 결정합니다.
- 주 5일, 오전 8~11시에 자율 출퇴근합니다.
- 서울특별시 영등포구 여의대로 108 파크원 타워1 38~39층에서 근무합니다.
합류 여정
서류전형 → 사전 과제 → 1,2차 인터뷰 → 처우협의 → 입사
* 일부 프로세스가 생략되거나 추가될 수 있습니다.
지원 방법
지원하기 버튼을 눌러 이력서와 포트폴리오를 제출합니다.
1. 이력서 (필수) 자유형식이며 PDF 파일로 첨부해 주세요.
2. 포트폴리오 (필수) 본인이 직접 구현한 내용이 담긴 Github, 링크 또는 PDF를 첨부해 주세요.
Contact
아이헤이트플라잉버그스(주)
서울특별시 영등포구 여의대로 108 파크원 타워1 38~39층
'교육 격차'라는 사회의 버그를 해결합니다.
아이헤이트플라잉버그스는 2013년 ‘밀당영어’라는 이름의 어댑티브 러닝 서비스를 출시한 이래 11년 가까이 가까이 ‘질 높은 교육 기회의 평등’이라는 미션을 기치로 교육 시장에서 새로운 길을 만들어 가고 있습니다. 전에 없던 AI 기반 온택트 퍼스널 티칭 서비스 밀당PT와 선생님을 먼저 생각하는 AI 디지털교과서 플랫폼 스쿨PT로 새로운 학습·교수 경험을 만들어 왔습니다.
끝까지 공부하게 만들 수 있는 건 사람뿐이라는 생각을 기반으로, AI 기술에 맡길 수 있는 영역을 조금씩 더 고도화하며 ‘교육 격차’라는 사회의 버그를 해결하고 있습니다. 네 명이 겨우 들어가는 옥탑방에서 시작한 아이헤이트플라잉버그스는 이제 한강이 내려다 보이는 오피스에서 질 높은 교육 기회의 평등을 이루기 위해 분투하고 있습니다.
팀 소개
데이터팀은 회사 전반에 걸쳐 흩어져 있는 다양한 학습 데이터와 사용자(학생과 선생님)의 로그 데이터를 이용해서 다양한 인사이트를 도출합니다. 개발 단위의 KPI를 설정하거나, 로그 데이터를 이용해서 사용자 데이터를 분석합니다. 다양한 학습 데이터를 이용해서 선생님과 학생에게 도움이 될 수 있는 데이터를 제공하고, 학생의 실력을 파악할 수 있는 다양한 AI/ML 모델을 적용하려고 합니다.
주요 업무
- 학생의 학습 데이터를 분석하여 개인의 학습 경향, 약점, 강점 등을 파악합니다. Deep Knowledge Tracing(DKT), Graph Knowledge Tracing(GKT) 등의 알고리즘을 활용하여 학생이 어떤 지식을 보유하고 있는지, 어떤 부분에서 어려움을 겪고 있는지 추적합니다.
- 학생의 실력 및 학습 성향에 맞춰 개인화된 문제를 추천합니다. 추천 시스템 알고리즘을 활용하여 학생 개개인에게 적합한 문제를 제공함으로써 학생의 학습 효율과 만족도를 높입니다. 이를 위해 학생의 성취 수준, 학습 스타일, 선호도 등 다양한 요인을 고려한 복잡한 추천 로직을 개발합니다.
- 학생의 학습 데이터를 토대로 문제를 정의하고 다양한 AI/ML 모델을 개발하고 관리합니다.
- 서비스의 성공을 위해 무엇을 해야 하는지 문제를 잘 정의하고, 상황에 맞게 기존 기술을 발전시키거나 새로운 기술을 적용하여 해결책을 제시합니다.
기술 스택
- Python, SQL, FastAPI, BigQuery, AWS, Scikit-Learn, Tensorflow, PyTorch
자격 요건
- 5년 이상의 경력, 혹은 이에 준하는 경험이 있으신 분
- Python 프로그래밍 언어에 익숙하신 분
- 머신러닝/딥러닝 알고리즘에 대한 깊은 이해가 있으신 분
- 추천 문제를 정의하고 추천 시스템을 구축해보신 분
- 사용자의 학습 상태를 추적하는 Deep Knowledge Tracing에 관심이 있으신 분
- 문제를 잘 정의하고, 다양한 문제를 해결한 경험이 있으신 분
- AWS, GCP 등 클라우드 환경 개발 경험이 있으신 분
- ML 관련 분야 석사 학위 이상 또는 그에 준하는 경력을 가지신 분
우대 사항
- 에듀테크 스타트업 경험이 있는 분
- GNN을 이용한 추천시스템을 구축해보신 분
- LLaMA, Falcon 등 오픈 소스 LLM을 목적에 맞게 Fine-tuning 해 활용해보신 분
이런 분과 함께하고 싶어요
- PM, 디자이너, 개발자 등 다양한 직군과의 협업을 좋아하는 분
- 데이터 모델 개발이나 데이터를 다루는 열정이 있는 분
- 논리적으로 커뮤니케이션하고 토론에 적극적인 분
- 네이밍과 읽기 쉬운 코드에 대해서 고민을 많이 하는 분
- 새로운 기술을 배우는 것에 즐거움을 느끼는 분
근무 조건
- 3개월 근무 후 평가에 따라 정규직 전환 여부를 결정합니다.
- 주 5일, 오전 8~11시에 자율 출퇴근합니다.
- 서울특별시 영등포구 여의대로 108 파크원 타워1 38~39층에서 근무합니다.
합류 여정
서류전형 → 사전 과제 → 1,2차 인터뷰 → 처우협의 → 입사
* 일부 프로세스가 생략되거나 추가될 수 있습니다.
지원 방법
지원하기 버튼을 눌러 이력서와 포트폴리오를 제출합니다.
1. 이력서 (필수) 자유형식이며 PDF 파일로 첨부해 주세요.
2. 포트폴리오 (필수) 본인이 직접 구현한 내용이 담긴 Github, 링크 또는 PDF를 첨부해 주세요.
Contact
아이헤이트플라잉버그스(주)
서울특별시 영등포구 여의대로 108 파크원 타워1 38~39층