1. 모비데이즈 AI·AX 인턴 2025면접자료, .hwp
2. 모비데이즈 AI·AX 인턴 2025면접자료, .pdf

본인이 가진 데이터 분석 역량과 개발 경험
광고 퍼포먼스 개선을 위해 데이터를 활용한 경험
대규모로 그 데이터 처리 경험
모비데이즈AX 직무는 광고의 노출·클릭·전환까지 이어지는 모든 과정을 하나의 데이터 흐름으로 이해하고, 이를 기반으로 규칙 기반·모델 기반 최적화를 수행하는 영역이기 때문에 제 역량을 가장 빠르게 성장시킬 수 있는 곳이라고 생각해 지원했습니다.
AI 기반 분석을 배우면서 데이터가 사람의 행동을 예측하고 실제 구매 또는 전환으로 이어지는 과정이 너무나 흥미로웠습니다.
본인의 데이터 분석 역량과 개발 경험
이 경험은 데이터가 광고성과를 움직이는 가장 직접적인 도구라는 확신을 가져다주었고, AX 업무의 본질을 더 깊이 이해하는 계기가 됐습니다.

모비 데이즈 서비스·기술 중 관심 분야
모비데이즈는 단순히 광고를 집행하는 대행사가 아니라 기술을 기반으로 광고성과를 자동화하고 최적화하는 '애드테크 기업'이라는 점에서 처음부터 제 관심을 강하게 끌었습니다.
특히 PAPAGO, Mobi-X, SSP, 지면 최적화 플랫폼 등 자체 솔루션을 운영하며 광고의 흐름 전체를 데이터 중심으로 제어하고, 실제 전환에 가장 직접적인 영향을 주는 AX영역을 독자적으로 발전시켜온 기업이라는 점에서 제가 실전에서 배우고 싶었던 'AI 기반 퍼포먼스 최적화 '가 가장 잘 구현되는 회사라고 느꼈습니다.
모비데이즈AX 직무는 광고의 노출·클릭·전환까지 이어지는 모든 과정을 하나의 데이터 흐름으로 이해하고, 이를 기반으로 규칙 기반·모델 기반 최적화를 수행하는 영역이기 때문에 제 역량을 가장 빠르게 성장시킬 수 있는 곳이라고 생각해 지원했습니다.
AI 기반 분석을 배우면서 데이터가 사람의 행동을 예측하고 실제 구매 또는 전환으로 이어지는 과정이 너무나 흥미로웠습니다.
그러다 광고 퍼포먼스 분석 프로젝트를 경험하면서 단순히 모델을 만들고 끝나는 것이 아니라 실제 사용자 행동과 지표 변화가 눈으로 바로 보이고, 알 고리즘 하나의 결정이 캠페인의 성과를 크게 변화시키는 것을 경험하여 'AI 기반 퍼포먼스 마케팅'이라는 분야를 제진로로 확신하게 되었습니다.
저는 Python기반 데이터 분석(Pandas·Numpy), 머신러닝 모델 구현(Scikit-learn), 간단한 추천 모델 개발, SQL 기반 데이터 추출·전처리, Tableau 기반 시각화를 꾸준히 익혀왔습니다.
특히 로그 기반 사용자 행동 데이터 분석 프로젝트에서 정제/정렬/군집화/패턴 분석을 수행하며 광고 데이터처럼 노이즈가 많은 실전형 데이터에 익숙해졌습니다.
식음료 브랜드 SNS 광고 개선 프로젝트를 진행한 적이 있는데, 처음에는 단순 CTR만 보고 어떤 소재가 좋은지를 판단하려고 했지만, 전환 기반 지표를 인입시키자 결과가 완전히 달라지는 경험을 했습니다.
또한 수요예측 모델을 만들면서 단순 정확도 외에도 RMSE·MAE·Precis ion/Recall 등 다양한 지표로 모델 성능을 다각도로 검증했고, 오류 패턴 분석을 통해 모델의 구조적 한계를 파악하는 과정까지 수행했습니다.
AX에서도 실험설계(A/BTest), 규칙기반 최적화, 전환 기반 모델 성능 검증 등이 모두 동일하게 필요하다는 점에서 이 경험이 실무와 긴밀히 연결된다고 판단했습니다.
광고시장은 변화 속도가 매우 빠르기 때문에 단순히 트렌드를 파악하는 데 그치지 않고, 실제 지표가 어떤 이유로 움직이는지 데이터로 검증하는 능력이 중요하다고 생각합니다.
소재 테스트는 단순히 두 소재를 비교하는 것이 아니라 타겟·시간·플랫폼별로 반응이 달라짐을 이해하는 과정이라는 점을 배웠고, 이러한 이해는 AX 업무의 핵심인 '지면별·소재 별 최적화'와 매우 맞닿아 있다고 생각합니다.
실험 데이터에 외생변수(날씨, 시간대, 외부 이슈)가 섞여 있어 이유를 알 수 없는 변동성이 있었는데, 저는 "전체 평균이 아니라 구간별 패턴"을 먼저 살펴 분류한 뒤 안정 구간에서 모델 성능 평가를 진행했습니다.
AX로직을 완전히 이해하고, 실제 전환 데이터 기반의 규칙·배분·테스트 설계 과정에 참여해 실적 개선에 기여하고 싶습니다.

데이터, 기반, ax, 개선, 분석, 경험, 광고, 지표, 모델, ai, 통해, 프로젝트, 전환, 실제, 실험, 과정, 이해, 흐름, 데이즈, 모비