오늘 열린 서치 콜로퀴엄에서 네이버 서치의 다양한 신기술이 선보였습니다. 그 중 네이버 서치의 새이름 ‘AiRSearch’의 핵심 컴포넌트로 DnA팀이 담당하는 온라인/오프라인 평가가 소개되었습니다.

네이버 검색의 새 이름, AiRSearch의 핵심 컴포넌트인 온라인/오프라인 평가

또한 오늘 저와 Tetsuya Sakai교수님은 검색 데이터 사이언스 및 평가에 대한 연구동향 및 새 논문 내용을 소개했습니다. 발표내용에 대한 질문/의견, 그리고 DnA팀 채용에 대한 문의는 jin.y.kim@navercorp.com 으로 부탁드립니다~

[논문 링크] A Versatile Framework for Evaluating Ranked Lists in terms of Group Fairness and Relevance: https://arxiv.org/abs/2204.00280

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올해 결심으로 매주 글을 쓰겠다고 했는데, 다행히 1월 동안은 잘 지켰습니다. 온라인서비스를 위한 데이터사이언스라는 주제로 현장감있는 글을 써보려고 했는데, 이제 서론은 어느정도 마친 것 같습니다. (지금까지의 글을 잘 읽으셨다면 Like나 Comment부탁드려요!)

https://brunch.co.kr/@lifidea/44 (데이터 조직으로의 변화 시나리오)
https://brunch.co.kr/@lifidea/45 (온라인 서비스 분석이 어려운 이유)
https://brunch.co.kr/@lifidea/46 (데이터 사이언스 현장의 안티패턴들)

작년에 이어 올해도 DnA 팀에서는 네이버 서치의 개선을 위한 다양한 Data Science & Engineering 프로젝트를 진행하고 있습니다. 작년에 기반 플랫폼 만드는데 집중했다면, 올해는 본격적으로 지표 개발과 데이터 플랫폼 및 분석 방법론 고도화에 노력을 기울이려 합니다.

이를 위해 아직 10명대 초반인 팀을 2–3배로 키우는 채용 목표를 갖고 있습니다. 3000만명이 매일 쓰는 네이버 검색 서비스의 사용 패턴을 분석하고, 이를 개선하기 위한 평가 및 실험 지표를 개발하고, 이 모든 일을 훌륭한 동료들과 빠르게 성장하는 팀에서 함께하실 여러분을 기다립니다!

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Jin Young Kim

Jin Young Kim

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Head of Data Science and Director of Naver Search US. (We’re hiring data scientists and engineers in Korea & US!) #헬로데이터과학 #데이터지능팟캐스트