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쏘카에서 머신러닝 인재를 채용하는 이유 (feat. 타다)

쏘카에서 머신러닝 인재를 채용하는 이유 (feat. 타다)

'2018 데이터야 놀자'에서 발표한 내용입니다.

Kevin (Sangwoo) Kim

October 19, 2018
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Transcript

  1. 데이터야놀자 2018
    김상우, 쏘카 데이터그룹
    ([email protected])
    쏘카에서
    머신러닝 인재를
    채용하는 이유
    (feat. 타다)

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  2. 국내 최대의 카셰어링 네트워크
    • 2012년 설립되어, 10,000대 규모의 카셰어링 네트워크를 운영 중
    차량
    10,000+
    사용자
    3.8M 300
    직원

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  3. 처음 만나는 이동의 편안함, 타다

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  4. Mission:
    모빌리티 혁신으로
    사회적 가치를 실현합니다.

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  5. VCNC:
    Value Creators & Company

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  6. SOCAR + VCNC:
    더 큰 사회적 가치를 만들어 보자!

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  7. 카쉐어링 회사에서

    머신러닝 하는사람을 뽑는거야?

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  8. REDEFINING
    CAR-SHARING
    BUSINESS

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  9. GOAL
    • 교통 자원이라는 한정된 자원을 가지고 (자동차, 도로, 주차공간...)
    • 여러 사람들이 이를 공유해 가며 효용을 얻고
    • 여기에서 나오는 사회적 가치를 여러 사람들이 나누어 가짐!
    - 사용자들은 저렴하게 자동차를 이용하고
    - 회사는 수익을 얻음
    - 환경보호, 혼잡해소 등의 사회적 효과까지 


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  10. HOW TO
    OPTIMIZE?

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  11. HOW?
    • 수요를 예측하여 (Prediction)
    • 알맞은 자원을 배치하고
    • 예측한 수요에 맞게 실제로 자원이 잘 배치되었는지 검증한다
    (Evaluation)
    • 이를 반복하여 수요를 더 잘 예측하고, 자원을 더 잘 배치하도록 한다!
    머신러닝의 스멜이!?

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  12. CASE #1
    ZONE MANAGEMENT

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  13. 3500+ SOCAR ZONES

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  14. ZONE MANAGEMENT
    • 옛날에는 존 매니저들이 직감에 의해 했었음
    • 현재는 존 매니저들이 데이터 분석에 의해 존 관리를 하고 있음
    - 차량당 매출, 존의 수요 데이터 등을 기반으로 적절하게 차량들
    을 재분배
    • 앞으로는..?
    - 머신러닝으로 존 관리 어시스트
    - 완전히 자동으로 관리!

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  15. REDEFINING ZONE MANAGEMENT
    • 성수동 쏘카존에 차량을 추가로 넣어야 할까, 그대로 두어야 할까
    • 결정에 따라 2가지의 미래가 생김
    • 우리가 관찰할 수 있는것은 그중 단 하나의 미래
    • 두가지의 미래를 다 볼 수 있다면 매 순간 더 좋은 선택을 할 수 있지
    않을까?
    • Good prediction => Good decision!

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  16. Future: Data & Machine Learning
    • 데이터를 열심히 보는 사람이라도 인간이라면 한계가 있음
    - 내가 주로 보는 보는 지표, 관점, 지역 등의 한계
    - 전국의 3,500개 쏘카존, 10,000대의 차량, 6년간의 운영데이터를 전부
    자세히 들여다보기는 불가능
    • 존 운영 이후의 결과는 데이터로 다 남아있음
    - 수백, 수천 건 이상의 실험 데이터가 있는 셈!
    - 이 데이터를 잘 활용한다면?

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  17. CASE #2
    PRICING

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  18. PRICING
    • Dynamic pricing
    - 상황에 따라 적절한 가격을 책정함
    - 한정된 자원을 활용하여 매출을 극대화 하는 효과
    - 혹은, 수익성을 유지하면서도 체감 가격을 더 떨어트려 사용자를 더 늘
    리는 효과!
    • 적절한 할인제공에 관한 실험과, 수요 대응 가격제를 개발 중
    - 더 알고싶으면 입사를..

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  19. CASE #3
    타다

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  20. 타다
    • 고객들을 기다리지 않게 하기 위해 차량을 잘 배차해야 함
    - 그날의, 혹은 내일 차량 수요를 예측
    - 차량 운행량을 조정하거나, 차량의 위치를 조정하는 등의 오퍼레이션
    - 법률상 제약이 많으므로, 주어진 상황에서 최고의 서비스를 할 수 있도록
    • 최적의 ETA
    - 곧 도착한다고 해놓고 시간이 안맞으면 안되므로
    - 아주 어려운 문제
    • 정확한 과금
    - GPS로 구현되어 있는데, GPS포인트의 정확한 맵 매칭은 과금 정확도
    를 높일 수 있음
    - 이것도 어려운 문제

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  21. 좋은 분들을 모시고,
    잘 해보려고 합니다

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  22. Data & Machine Learning Career?
    • 성장하는 회사, 내가 성장할 수 있는 회사
    • 미래는 Problem solving 보다는 Problem defining!
    • 수많은 문제들이 있는 회사

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  23. SOCAR & VCNC
    • 산업
    - 향후 10년간 수많은 혁신이 일어날 모빌리티 산업의 성장성
    - 매년 30%씩 고속성장하는 회사
    - 10,000대를 직접 운영하고 있다. 이정도 규모의 차량을 운용하고있는 회
    사는 전 세계에 단 4-5개
    - 자율주행시대에 가장 크게 성장할 회사
    - (자율주행 기술에도 투자 중 - RideFlux)
    • 문화와 도전거리들
    - 잘 정착되어있는 데이터 기반 의사결정 문화 (대표, 경영진, 구성원들까지)
    - 문제의 재정의, 흥미로운 데이터, 머신러닝 분야 도전과제들

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  24. JOIN?
    • 사람들의 삶에 도움이 되고 싶은 데이터 분석가, 데이터 사이언티
    스트, 데이터 엔지니어, 머신러닝 전문가 상시 모집 중
    • 함께 좋은 문화를 만들어가고, 1-2년 후에는 국내 최고의 데이터 전
    문가 그룹으로 함께 성장해 나갈 사람
    • 지원은 [email protected] 혹은 [email protected] 로 자기소개 및 이
    력서 전송
    - Job Description
    - 쏘카 https://www.wanted.co.kr/wd/1177
    - VCNC https://www.wanted.co.kr/wd/3710

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