Data Analyst

주요업무

• 사업·제품 맥락과 고객 행동 데이터를 바탕으로 우선순위가 높은 분석 문제 발굴 및 정의

• 사용자 행동 분석, 실험 설계, 인과 추정, 통계·예측 모델링을 통한 가설 검증과 해결 방안 제시

• 분석 결과를 의사결정에 연결하고 관련 조직과 협업해 실행 및 효과 검증

• 핵심 지표 정의, 공통 분석 데이터 모델과 데이터 품질·검증 체계 개선

• 분석 에이전트, 자동화 도구, 표준 분석 프레임워크 구축·개선 및 재사용 가능한 분석 지식 축적

자격요건

• SQL과 Python을 활용한 데이터 분석 실무 역량 및 통계적 사고

• 통계·머신러닝 기반 모델의 설계·구현과 성능·한계 검증 경험

• 사업·제품 맥락을 이해하고 중요한 문제를 찾아 해결한 경험

• 전문성과 지속적인 학습을 바탕으로 논리적 근거를 제시하는 역량

• 분석의 중요성·시점·실행 가능성을 고려해 의사결정에 기여하는 역량

• 다양한 직군과 협력해 해결 방안을 구체화하고 실행으로 연결하는 역량

• AI와 새로운 기술을 활용해 반복 업무를 개선하고 지식과 경험을 조직 자산으로 만드는 역량

• 해외여행 및 출장에 결격·제한 사유가 없는 분

우대사항

• Databricks, Spark, Amplitude 환경에서 지표 체계·데이터 모델·분석 자원을 구축하거나 운영한 경험

• LLM·AI 에이전트를 활용한 분석 자동화, 업무 도구 개발 또는 품질 평가·개선 경험

• 분석 방법론이나 기술을 학습하고 실제 업무에 적용하거나 동료와 공유한 경험

보상 및 복리후생

• 연봉 협의

• 식대 지원 및 점심 제공

• 성과급

• 리프레시 휴가

• 음료·간식 제공

• 장기근속 포상

• 임신·출산 지원

근무환경

• 유연근무제

• AI와 자동화를 활용해 구성원의 분석 역량을 확장하는 환경

• 중요한 문제를 주도적으로 해결하고 팀과 함께 분석 역량을 확장하는 업무 방식

전형절차

1. 서류 지원

2. 1차 직무역량 인터뷰

3. 2차 조직문화 인터뷰

4. 3차 CEO 인터뷰 및 레퍼런스 체크

5. 최종합격

지원방법

• 문제 해결 과정과 맥락을 중심으로 이력서 작성

• 성능·품질 개선 경험은 정의한 지표와 결과 변화 기재

• 이력서는 PDF 파일로 제출

• 포트폴리오 및 프로젝트 자료는 GitHub, Blog, Notion 등 웹 링크 제출 가능

• 직무역량 인터뷰와 조직문화 인터뷰는 각각 약 1시간 소요

• 전형 절차는 상황에 따라 사전 안내 후 일부 변경 가능

마감기한

채용시 마감