에이[AQNET] AI·AdTech 프로덕트 엔지니어 채용 (신입/경력)
0.0에이큐넷
경력근거: 광고비, 클릭, 전환 등 주요 광고 지표의 집계 및 데이터 시각화
11일 전 확인채용 공고 보기
※ 실제 산출물이 아닌 AI 예측 시안입니다.
에이큐넷(AQNET)은 식품·가구·펫·건강기능식품 같은 커머스 브랜드의 네이버·카카오·Google·Meta·TikTok·쿠팡 광고 계정을 대신 운영하는 퍼포먼스 마케팅 대행사예요. 대행 실무의 운영 방식을 광고 데이터 통합 대시보드와 AI 광고 리포트 도구인 AQ Growth OS로 만들고 있어요.
공고는 이 자리가 만들 광고 데이터 통합 대시보드의 일로 '광고비, 클릭, 전환 등 주요 광고 지표의 집계 및 데이터 시각화'를 꼽고, '반복적인 광고 운영 및 보고 업무의 자동화 기능 개선'도 맡겨요. 에이큐넷은 브랜드마다 업종·마진에 맞춰 KPI와 매체별 예산 배분을 먼저 설계하고, 운영한 뒤 통합 성과 리포트와 다음 달 예산 재배분안을 내요. 하루 광고비는 입찰과 노출에 따라 날마다 달라서, 매체마다 받은 성과를 따로 보면 어느 매체가 이달 예산을 앞당겨 쓰는지, 목표 전환당 비용을 넘겼는지 한눈에 보이지 않아요.
공고는 광고 데이터 통합 대시보드에서 광고 성과 CSV를 올려 저장·조회·필터링하는 기능과, 광고비·클릭·전환 같은 주요 지표의 집계·시각화를 이 자리가 할 일로 꼽아요.
공고는 개발 담당자·마케팅 실무자와 협업해 제품 기능을 구현하고, 사용자 피드백을 반영해 기능을 고치는 일을 이 자리에 맡겨요. 자격 요건에도 비개발 직군과 소통하며 요구사항을 기능으로 구현할 수 있는 분을 적었어요.
공고는 반복적인 광고 운영과 보고 업무의 자동화 기능을 개선하는 일을 할 일로 꼽아요. 우대사항에는 SQL 기반 데이터 집계·시각화 경험과 광고 성과 대시보드·관리자 페이지 개발 경험을 적었어요.
담당 마케터가 맡은 브랜드의 광고 계정을 점검할 때 여는 관리자 페이지예요. 화면을 연 시각을 기준으로 브랜드·매체마다 이달 광고비가 계획보다 빨리 나가는지, 전환당 비용이 목표를 넘었는지, 전환 없이 광고비만 나가는지 알려 주고, 고른 매체의 날짜별 광고비와 같은 브랜드 다른 매체의 남은 예산도 보여 줘요. 마케터는 이 화면을 보고 어느 매체의 예산을 줄여 어디로 옮길지 정해요. 받은 데이터를 담을 DB 설계와 기술·구조, 그리고 계획보다 빠르다고 볼 여유, 목표를 넘었다고 볼 비율, 전환이 없다고 볼 기간은 지원자가 정해요.
에이큐넷에서 여러 브랜드의 광고 계정을 맡아 운영하는 담당 마케터(마케팅 실무자)예요. 브랜드마다 매체별 이달 예산과 목표 전환당 비용이 따로 잡혀 있으면, 매체마다 받은 성과를 모아 계획과 견줘 보기 전에는 어느 매체의 예산이 먼저 바닥날지, 어디로 예산을 옮겨야 할지 알기 어려워요.
광고 계정을 맡아 운영하는 광고주 브랜드예요. 한 행이 브랜드 한 곳이고 brand_id 가 키예요. marketer_id 는 그 브랜드의 광고 계정을 맡은 담당 마케터이고, 이 데이터 기간 동안 한 브랜드는 한 마케터만 맡아요. 마케터마다 맡은 브랜드 수는 3곳에서 6곳까지 달라요. 큰 데이터는 브랜드 30곳 전부이고, 시작용은 그 가운데 담당 마케터 MK-03 이 맡은 3곳을 같은 값으로 잘라 낸 것이에요.
전체 3행 가운데 앞 3행이에요.
| brand_id | brand_name | marketer_id |
|---|---|---|
| BR-07 | 펫푸드 C | MK-03 |
| BR-11 | 가구 E | MK-03 |
| BR-19 | 건강기능식품 B | MK-03 |
3행 전부를 JSON 파일 하나로 받을 수 있어요.
같은 형식으로 만든 30행이에요. 위 데이터가 이 안에 그대로 들어 있어요(한 줄에 한 행, gzip 압축).
미리보기와 내려받는 데이터 모두 이 형식(JSON Schema)을 따라요.
{
"type": "object",
"description": "광고주 브랜드 한 곳. 키는 brand_id.",
"additionalProperties": false,
"required": [
"brand_id",
"brand_name",
"marketer_id"
],
"properties": {
"brand_id": {
"type": "string",
"pattern": "^BR-[0-9]{2}$",
"description": "브랜드 코드. 이 표의 키예요."
},
"brand_name": {
"type": "string",
"description": "화면에 보이는 브랜드 이름이에요."
},
"marketer_id": {
"type": "string",
"pattern": "^MK-[0-9]{2}$",
"description": "이 브랜드의 광고 계정을 맡은 담당 마케터 코드(MK-01~MK-06). 한 브랜드는 한 마케터만 맡아요. dashboard_views.marketer_id 와 같은 코드예요."
}
}
}브랜드가 매체마다 그달에 쓰기로 한 광고비와 목표 전환당 비용이에요. 한 행이 한 브랜드·한 매체·한 달의 계획이고, brand_id·media·plan_month 묶음이 키예요. brand_id 는 brands.brand_id 를 가리켜요. 한 브랜드는 매체 2~4개를 쓰고 매체마다 계획이 따로 있어요. 네이버 검색과 네이버 쇼핑처럼 앞 단어가 같아도 계획이 따로인 다른 매체예요. 한 달 안에서 계획은 바뀌지 않고, 금액은 모두 부가세를 뺀 원 단위 정수예요. 예산이 큰 매체와 작은 매체, 업종에 따라 목표 전환당 비용이 몇 배씩 다른 브랜드, 10월에 새로 시작해 9월 계획이 없는 매체가 들어 있어요. 큰 데이터는 2026년 9월·10월 계획 184행이고, 시작용은 MK-03 이 맡은 브랜드 3곳의 10월 계획 9행이에요.
전체 9행 가운데 앞 5행이에요.
| brand_id | media | plan_month | monthly_budget_krw | target_cpa_krw |
|---|---|---|---|---|
| BR-07 | 네이버 쇼핑 | 2026-10 | 9,000,000 | 15,000 |
| BR-07 | Meta | 2026-10 | 15,000,000 | 20,000 |
| BR-07 | 쿠팡 | 2026-10 | 6,000,000 | 12,000 |
| BR-11 | 네이버 검색 | 2026-10 | 12,000,000 | 40,000 |
| BR-11 | 네이버 쇼핑 | 2026-10 | 18,000,000 | 45,000 |
9행 전부를 JSON 파일 하나로 받을 수 있어요.
같은 형식으로 만든 184행이에요. 위 데이터가 이 안에 그대로 들어 있어요(한 줄에 한 행, gzip 압축).
미리보기와 내려받는 데이터 모두 이 형식(JSON Schema)을 따라요.
{
"type": "object",
"description": "한 브랜드·한 매체·한 달의 광고 계획. 키는 (brand_id, media, plan_month) 묶음.",
"additionalProperties": false,
"required": [
"brand_id",
"media",
"plan_month",
"monthly_budget_krw",
"target_cpa_krw"
],
"properties": {
"brand_id": {
"type": "string",
"pattern": "^BR-[0-9]{2}$",
"description": "brands.brand_id 를 가리켜요."
},
"media": {
"type": "string",
"enum": [
"네이버 검색",
"네이버 쇼핑",
"카카오 모먼트",
"Google Ads",
"Meta",
"TikTok",
"쿠팡"
],
"description": "광고 매체. 일곱 가지 가운데 하나이고 어느 표에서나 같은 글자예요. 네이버 검색과 네이버 쇼핑은 계정과 예산이 따로인 다른 매체예요."
},
"plan_month": {
"type": "string",
"pattern": "^2026-(0[1-9]|1[0-2])$",
"description": "계획이 적용되는 달(YYYY-MM, 한국 시간 달력 기준)."
},
"monthly_budget_krw": {
"type": "integer",
"minimum": 1,
"description": "그달 이 매체에 쓰기로 한 광고비(원, 정수, 부가세 제외). 매체가 집계하는 광고비와 같은 기준이에요."
},
"target_cpa_krw": {
"type": "integer",
"minimum": 1,
"description": "그달 이 매체의 목표 전환당 비용(원, 정수, 부가세 제외). 전환은 media_daily_reports.conversions 와 같은 구매 전환이에요."
}
}
}매체에서 내려받은 성과 파일에 담긴, 브랜드 광고 계정의 하루 성과예요. 한 행이 한 브랜드·한 매체의 하루치이고, brand_id·media·report_date 묶음이 키예요. brand_id 는 brands.brand_id 를 가리켜요. 같은 brand_id·media 의 그달 계획은 brand_media_plans 에서 report_date 가 속한 달(plan_month)의 행이에요. report_date 는 한국 시간 0시부터 24시까지 하루이고, 그 하루의 값은 그날이 끝난 뒤에 나와요. 광고비·클릭·전환은 매체가 집계한 값이고, 전환은 목표 전환당 비용과 같은 구매 전환이에요. 광고를 하루 종일 끈 날은 행이 없어요. 하루 광고비가 하루 계획의 몇 배로 뛴 날, 날마다 계획보다 조금씩 더 나간 매체, 며칠 이어 전환이 0 인 매체, 광고를 하루이틀 끈 뒤 다시 켠 매체, 달이 바뀌는 앞뒤의 기록이 들어 있어요. 큰 데이터는 2026년 9월 1일부터 10월 20일까지 브랜드 30곳의 하루 성과 4,575행이고, 시작용은 MK-03 이 맡은 브랜드 3곳의 10월 1일부터 5일까지 행 전부(43행)를 같은 값으로 잘라 낸 것이에요.
전체 43행 가운데 앞 5행이에요.
| brand_id | media | report_date | spend_krw | clicks | conversions |
|---|---|---|---|---|---|
| BR-07 | 네이버 쇼핑 | 2026-10-01 | 281,904 | 946 | 17 |
| BR-07 | 네이버 쇼핑 | 2026-10-02 | 276,318 | 781 | 15 |
| BR-07 | 네이버 쇼핑 | 2026-10-03 | 289,512 | 751 | 18 |
| BR-07 | 네이버 쇼핑 | 2026-10-04 | 270,883 | 819 | 14 |
| BR-07 | 네이버 쇼핑 | 2026-10-05 | 289,463 | 876 | 17 |
43행 전부를 JSON 파일 하나로 받을 수 있어요.
같은 형식으로 만든 4,575행이에요. 위 데이터가 이 안에 그대로 들어 있어요(한 줄에 한 행, gzip 압축).
미리보기와 내려받는 데이터 모두 이 형식(JSON Schema)을 따라요.
{
"type": "object",
"description": "한 브랜드·한 매체의 하루 성과. 키는 (brand_id, media, report_date) 묶음.",
"additionalProperties": false,
"required": [
"brand_id",
"media",
"report_date",
"spend_krw",
"clicks",
"conversions"
],
"properties": {
"brand_id": {
"type": "string",
"pattern": "^BR-[0-9]{2}$",
"description": "brands.brand_id 를 가리켜요."
},
"media": {
"type": "string",
"enum": [
"네이버 검색",
"네이버 쇼핑",
"카카오 모먼트",
"Google Ads",
"Meta",
"TikTok",
"쿠팡"
],
"description": "광고 매체. 일곱 가지 가운데 하나이고 어느 표에서나 같은 글자예요. 네이버 검색과 네이버 쇼핑은 계정과 예산이 따로인 다른 매체예요."
},
"report_date": {
"type": "string",
"format": "date",
"description": "성과가 난 날(YYYY-MM-DD). 한국 시간 0시부터 24시까지 하루이고, 그 하루의 값은 그날이 끝난 뒤에 나와요."
},
"spend_krw": {
"type": "integer",
"minimum": 1,
"description": "그날 매체가 집계한 광고비(원, 정수, 부가세 제외). 광고를 하루 종일 끈 날은 행이 없어서 이 값은 늘 1 이상이에요."
},
"clicks": {
"type": "integer",
"minimum": 1,
"description": "그날 매체가 집계한 광고 클릭 수."
},
"conversions": {
"type": "integer",
"minimum": 0,
"description": "그날 매체가 광고에 귀속한 구매 전환 수. 0 이면 그날 광고비는 나갔지만 전환이 집계되지 않은 날이에요."
}
}
}담당 마케터가 집행 상태 화면을 연 기록이에요. 한 행이 한 번 연 것이고 view_id 가 키예요. marketer_id 는 brands.marketer_id 와 같은 코드라서, 그 마케터가 맡은 브랜드는 brands 에서 찾아요. viewed_at 은 화면을 연 한국 시간(+09:00)이고, 이 기능이 '지금'으로 삼는 시각이에요. 아침 9시 전에 연 화면, 자정 바로 앞뒤에 연 화면, 달 첫날에 연 화면, 같은 날 두 번 넘게 연 화면이 들어 있어요. 큰 데이터는 10월 1일부터 21일 아침까지 마케터 6명이 연 기록 193건이고, 시작용은 MK-03 이 10월 6일 아침에 연 한 건이에요.
전체 1행 가운데 앞 1행이에요.
| view_id | marketer_id | viewed_at |
|---|---|---|
| VW-00045 | MK-03 | 2026-10-06T08:40:17+09:00 |
1행 전부를 JSON 파일 하나로 받을 수 있어요.
같은 형식으로 만든 193행이에요. 위 데이터가 이 안에 그대로 들어 있어요(한 줄에 한 행, gzip 압축).
미리보기와 내려받는 데이터 모두 이 형식(JSON Schema)을 따라요.
{
"type": "object",
"description": "집행 상태 화면을 한 번 연 기록. 키는 view_id.",
"additionalProperties": false,
"required": [
"view_id",
"marketer_id",
"viewed_at"
],
"properties": {
"view_id": {
"type": "string",
"pattern": "^VW-[0-9]{5}$",
"description": "화면을 연 기록 번호. 이 표의 키예요."
},
"marketer_id": {
"type": "string",
"pattern": "^MK-[0-9]{2}$",
"description": "화면을 연 담당 마케터. brands.marketer_id 와 같은 코드예요."
},
"viewed_at": {
"type": "string",
"format": "date-time",
"description": "화면을 연 시각. 한국 시간(+09:00) ISO 8601, 초 단위. 이 기능이 '지금'으로 삼는 시각이에요."
}
}
}근거: 광고비, 클릭, 전환 등 주요 광고 지표의 집계 및 데이터 시각화