공간 데이터 분석가 (3년 이상)

About the role

[애드타입을 소개합니다]

애드타입은 데이터와 AI 기술을 기반으로 오프라인 광고의 기획, 실행, 운영, 성과 측정 방식을 고도화하는 광고 인텔리전스 회사입니다.

우리는 지하철, 버스, 편의점, 리테일 매장, 건물, 생활공간, 디지털 사이니지 등 사람들이 실제로 이동하고 머무는 오프라인 접점을 다룹니다.

과거의 오프라인 광고는 주로 '어디에 광고를 붙일 것인가'의 문제로 여겨졌습니다. 하지만 지금의 광고주는 더 구체적인 질문을 하고 있습니다.

• 이 브랜드는 왜 오프라인 광고를 해야 하는가
• 어떤 소비자와 어떤 공간 맥락에서 만나야 하는가
• 오프라인 광고는 브랜드 인지도, 기억, 구매 맥락, 리테일 접점 확대에 어떤 역할을 해야 하는가
• 성과는 어떤 기준으로 판단하고, 다음 캠페인에는 무엇을 개선해야 하는가

애드타입은 이 질문에 답하기 위해 만들어졌습니다.

단순히 광고 매체를 제안하고 집행하는 조직이 아니라, 브랜드사가 오프라인 광고를 하나의 성장 전략 채널로 이해하고 활용할 수 있도록 돕는 전략 파트너가 되고자 합니다.


[애드타입에 대해 더 알아보기]
애드타입을 처음 접하시는 분들을 위해, 저희가 어떤 문제를 풀고 있고 어떤 방식으로 오프라인 광고 시장을 바꾸고 있는지 확인하실 수 있는 외부 기사와 보도자료를 함께 공유드립니다.

• [지디넷코리아] “마케팅은 AI 시대, 광고는 아직 20년 전”…애드테크 주목 이유 https://zdnet.co.kr/view/?no=20260405105947
• [머니투데이] 옥외광고 패러다임 바꾼다… ‘감’ 아닌 ‘데이터’로 혁신한 이 기업 https://www.mt.co.kr/future/2026/05/04/2026041507204647982
• [디지털 인사이트] “감에 의존한 옥외광고, 이제 그만” 양승만 애드타입 사업총괄 https://ditoday.com/adtype-interview/
• [매드타임스] 애드타입, 옥외광고 유효인구 성과측정 기술 특허 등록 결정 https://www.madtimes.co.kr/news/articleView.html?idxno=26706
• [파이낸셜뉴스] 데이터 기반 옥외광고 에이전시 애드타입, 매출 1,778% 성장 https://www.fnnews.com/news/202509291633543229
• [패션비즈] 애드타입, 옥외광고 성과 숫자로 증명... 업계 패러다임 전환 신호탄 https://fashionbiz.co.kr/article/219430
• [중앙일보] 애드타입, 동선 기반 옥외광고 미디어플래닝 서비스 출시 https://www.m-joongang.com/news/articleView.html?idxno=401336

---

[포지션을 소개합니다]
애드타입은 건물·상권·인구·이동 데이터를 바탕으로 공간의 특성을 이해하고, 광고와 마케팅의 의사결정을 돕는 공간 분석 AI를 개발하고 있습니다. 이를 위해 서로 다른 출처와 기준으로 만들어진 데이터를 연결하고, 공간별 특성을 분석할 수 있는 데이터 기반을 구축하고 있습니다.

공간 데이터 분석가는 이 데이터 기반을 직접 만드는 역할입니다. 필요한 데이터를 찾고 정제하며, 건물과 지역을 기준으로 여러 정보를 연결합니다. 공간을 설명하는 분석 변수를 설계하고, 데이터와 분석 결과가 타당한지 확인하는 일도 함께 맡습니다.

공간 분석 AI 개발자와 협업하며 데이터셋, 처리 코드, 분석 기준을 제품에서 반복해서 활용할 수 있도록 만듭니다. 본인이 구축한 데이터가 공간을 탐색하고 비교하며 추천하는 AI 기능의 기반이 되는 과정을 함께하게 됩니다.

What you'll do

• 공간 데이터 구축: 기존 DB·코드 검토 및 건물·사업체·인구·이동 데이터 정제·연결
• 공간 특성 분석: 건물 용도·주변 업종·시간대별 인구 등 분석 지표 설계 및 분류 기준 개선
• 데이터 품질 개선: 연결 오류·이상치 검증 및 데이터 갱신·가공 작업 자동화
• 제품 활용 데이터 구성: AI·제품 개발자와 활용 데이터 정의 및 데이터셋·처리 기준 정리

Requirements

• 데이터 구축·분석 분야의 실무 경험이 있는 분(경력 3년 내외)
• Python과 SQL로 여러 데이터를 정제·연결하고 분석할 수 있는 분
• 주소·좌표 등 위치 정보를 활용한 데이터 처리 또는 공간 분석 경험이 있는 분
• 기존 데이터와 코드를 파악하고, 처리 과정의 문제를 찾아 개선할 수 있는 분
※ 경력 연차는 참고 기준이며, 실제 수행한 업무와 문제 해결 경험을 함께 검토합니다.

Preferred qualifications

• 건물·인구·상권 등 공간 데이터 구축·분석 경험이 있는 분
• QGIS나 GeoPandas 등 공간 분석 도구를 활용해본 분
• 데이터 처리 자동화 또는 AI/지도 서비스용 데이터 구축 경험이 있는 분
※ 우대사항은 필수 조건이 아닙니다. 광고·마케팅 경험이 없어도 지원할 수 있습니다.

[이런 분과 함께하고 싶습니다]
• 데이터의 숫자뿐 아니라, 그 숫자가 어떤 공간과 사람들의 활동을 설명하는지 궁금한 분
• 서로 다른 데이터를 연결하고, 맞지 않는 값이나 관계의 원인을 찾아 정리하는 일에 흥미를 느끼는 분
• 분석 결과와 함께 다음 작업에도 활용할 수 있는 코드와 기준을 남기는 데 가치를 두는 분
• 낯선 도메인을 배우고, 가설을 데이터로 확인하며, 동료의 피드백을 바탕으로 분석을 개선하고 싶은 분


[합류 후 경험하게 될 일]

합류 후 2주
• 애드타입의 주요 사업과 공간 데이터가 광고 기획·분석·제품에서 어떻게 활용되는지 파악합니다.
• 건물, 사업체, 인구, 상권, 이동 등 주요 공간 데이터와 기존 DB 구조, 처리 코드를 검토합니다.
• 현재 사용하고 있는 데이터 연결·분류·가공 기준을 확인하고, 샘플 지역의 데이터를 직접 다루며 개선이 필요한 부분을 파악합니다.
• AI·제품 개발 동료와 이야기하며 현재 공간 데이터의 활용 방식과 향후 필요한 데이터·분석 과제를 이해합니다.

합류 후 1개월
• 담당 데이터 또는 지역의 구축·갱신 업무를 맡아 기존 작업을 이어갑니다.
• 건물·사업체·인구 등 서로 다른 데이터를 연결하고, 누락·중복·오류와 데이터 품질을 점검합니다.
• 건물 용도, 주변 업종, 시간대별 인구·이동 등 공간의 특성을 설명하는 지표와 파생변수를 설계하고 검증합니다.
• 기존 처리 방식에서 개선할 수 있는 데이터 연결·분류·가공 로직을 찾아 실제 데이터에 적용합니다.

합류 후 3개월
• 하나 이상의 공간 데이터 영역을 주도적으로 담당하며 데이터 구축·갱신·검증 체계를 안정화합니다.
• 개선한 처리 기준과 분석 방법을 다른 지역과 데이터에도 적용할 수 있도록 확장합니다.
• 반복적인 데이터 처리와 품질 검증 과정을 자동화하고, 데이터 구조와 처리 기준을 지속적으로 정리합니다.
• AI·제품 개발 동료와 함께 지역 비교, 장소 탐색·추천 등 공간 분석 AI에 필요한 데이터와 분석 변수를 설계합니다.
• 새로운 공간 데이터의 활용 가능성을 검토하고, 애드타입의 공간 데이터 자산과 분석 방법론을 고도화합니다.

Benefits

• 직무에 필요한 도서 구입과 교육 수강, 세미나·컨퍼런스 참여를 지원합니다.
• 데이터 분석과 개발에 필요한 AI 도구 및 업무용 SaaS를 지원합니다.
• 성수동 오피스에서 근무하며, 뚝섬역에서 걸어서 약 5~10분 거리입니다.
• 업무에 사용할 노트북과 모니터를 제공합니다.
• 야근하는 경우 저녁 식사비를 지원합니다.
• 각 기능 조직별로 월간 커피챗을 진행합니다.

Hiring process

[채용 절차]
서류 전형 (최대한 지원 후 1주일 내 답변) ＞ 1차 컬쳐핏 인터뷰 (팀 컬쳐핏 중심) ＞ 실무 인터뷰 (기술, 직무 역량 중심) ＞ CEO 인터뷰 ＞ 최종 합격

• 서류 전형: 이력서와 함께 제출한 프로젝트 자료를 확인합니다. 개인 프로젝트, 연구, 수업, 인턴십 등에서 직접 수행한 경험도 소개해 주세요.
• 1차 컬쳐핏 인터뷰에서 지원자 분과 애드타입과의 fit을 알아가는 시간이 있습니다.
• 2차 직무 인터뷰에서는 사업개발 과제 제출이 있으며, 제출하신 과제에 대하여 대화를 나누는 시간이 있습니다.

[지원 시 참고사항]
• 이력서는 자유 형식으로 제출해 주세요. 프로젝트 자료, GitHub, 기술 블로그 등이 있다면 함께 보내주세요.
• 프로젝트 소개에는 해결하려던 문제, 본인이 맡은 부분, 사용한 데이터와 방법, 결과와 한계를 담아주세요.
• 채용 과정에서 제출한 서류의 허위 기재가 확인될 경우, 채용 확정 후에도 채용이 취소될 수 있습니다.
• 각 전형의 결과는 7일 이내 개별 안내합니다.