직무 설명
이 역할은 머신러닝 프로젝트를 지원하기 위한 고객 서비스 데이터 시스템 개발 및 최적화에 중점을 둡니다. 주요 목표는 데이터 기반 통찰력을 통해 고객 서비스 효율성과 정확성을 향상시키는 것입니다. 핵심 활동에는 초기 수집부터 최종 평가까지 데이터 라이프사이클 운영을 관리하여 모델 학습을 위한 고품질 데이터셋을 보장하는 것이 포함됩니다. 또한 데이터 분석과 모델 성능 개선을 활용하여 고객 문제를 식별하고 해결하는 업무도 수행합니다.
주요 책임
- 머신러닝 모델 학습에 사용할 고객 서비스 데이터(사용자 대화, 질문 유형, 답변 내용 등)를 수집, 정제 및 주석 처리합니다. 이는 원시 데이터를 알고리즘 처리에 적합한 구조화된 형식으로 정리하는 작업을 포함합니다.
- 모델 학습 과정을 모니터링하여 고객 서비스 데이터에서 최적의 성능을 보장합니다. 정확도, 응답 시간, 사용자 만족도와 같은 지표를 추적하여 잠재적인 병목 현상이나 오류를 식별합니다.
- 엄격한 테스트와 분석을 통해 고객 서비스 데이터에 대한 모델 성능을 평가합니다. 오분류율이나 문맥적 격차와 같은 약점을 파악하고 표적 개선안을 제안해야 합니다.
- 기술 지원, 계정 문의, 보안 문제 등에서 사용자 문제를 분석하여 상호작용 패턴을 파악합니다. 데이터 기반 전략으로 근본 원인을 해결하고 사용자 만족도를 높이는 솔루션을 개발합니다.
- 고객 서비스 데이터, 학습 및 평가 프로세스를 문서화하고 보고하여 투명성을 보장합니다. 지속적인 개선 활동을 지원하기 위해 고객 서비스 팀과 결과 및 권장 사항을 공유합니다.
직무 요구 사항
- 웹 스크래핑, API 통합, 수동 데이터 입력 등 데이터 수집 기술에 능숙하여 포괄적인 고객 서비스 데이터셋을 구축할 수 있어야 합니다.
- 데이터 정제 및 전처리에 탁월한 분석 능력을 보유하여 머신러닝 응용 프로그램에 필요한 일관성, 완전성 및 관련성을 보장해야 합니다.
- 고객 서비스 결과를 개선하는 모델을 학습, 검증 및 배포하기 위한 머신러닝 프레임워크 및 도구 사용 경험이 필요합니다.
- 모델 성능 지표를 해석하고 고객 서비스 프로세스 개선을 위한 실행 가능한 통찰력으로 전환할 수 있는 능력이 요구됩니다.
- 다기능 팀과 협업하고 결과를 명확하고 간결하게 제시할 수 있는 뛰어난 커뮤니케이션 기술이 필요합니다.
- 조직 목표와 데이터 전략을 일치시키기 위한 고객 서비스 모범 사례 및 업계 표준에 대한 지식을 보유해야 합니다.
- 수집부터 평가까지 전체 라이프사이클 동안 데이터 정확성과 무결성을 보장하기 위한 세심한 주의가 필요합니다.
- 복잡한 고객 문제를 해결하고 실제 응용 프로그램을 위한 모델 성능을 최적화할 수 있는 문제 해결 전문성이 요구됩니다.
- 이해관계자에게 효과적으로 통찰력을 전달하는 보고서 및 대시보드 작성을 위한 데이터 시각화 도구 사용 경험이 필요합니다.
- 높은 품질과 효율성 기준을 유지하면서 독립적으로 작업하고 여러 작업을 동시에 관리할 수 있는 능력이 요구됩니다.
