데이터 분석가 | Data Analyst

담당업무

• 고객사의 방문·상담·전환·구역 체류 등 측정 요구를 분석 가능한 문제와 지표로 정의

• 고객사 데이터 탐색·가공 및 지표 산출·검증용 Python 분석 스크립트 작성

• 분석 정확도와 신뢰성을 위한 검증·보정 기준 및 이상치 확인 절차 설계

• 지표 정의와 고객사별 분석 설정의 비즈니스 맥락 적합성 판단·관리

• 데이터 정합성 문제의 원인 추적 및 Project Manager·개발 직군과 해결 방향 협의

• 고객사 데이터 기반 매장 운영 개선 인사이트와 리포트 제안

자격요건

• 복잡한 데이터를 분석 가능한 문제로 구조화하고 검증한 경험

• Python 3.11, pandas 기반 데이터 처리·분석 및 SQL 활용

• 통계적 사고와 데이터 검증을 바탕으로 숫자의 의미와 한계 설명

• 고객의 모호한 요구를 문제와 지표 정의로 전환

• 비개발자와 고객 대상 분석 결과 설명 및 문서화

• Project Manager와 엔지니어 직군 협업 및 데이터 정합성 이슈 해결

우대사항

• 통계 또는 머신러닝 모델의 서비스·고객 문제 적용 및 검증 경험

• 공간·위치·행동·시계열·센서·영상 데이터 경험

• 고객 대면 분석 결과 제안 경험

• 분석 파이프라인·ETL·데이터 엔지니어링 이해

• 반복 분석의 스크립트·템플릿·자동화 경험

• 지표 정의와 데이터 기준 합의 경험

• 분석 가정·한계·예외 케이스 문서화 경험

• 고객이 실행할 수 있는 리포트·제안서 작성 경험

필요 기술과 협업

• 분석: Python 3.11, pandas, 통계·ML 라이브러리

• 데이터: PostgreSQL, S3, Parquet

• 실행 환경: Prefect 기반 분석 실행 환경, Docker

• 협업: Project Manager, Backend Engineer, Data Engineer, Frontend Engineer

• 문서화·분석 자산화·자동화 도구 활용

전형절차

1. 서류 전형: 자유 양식 이력서·자기소개서·포트폴리오 제출

2. 비대면 인터뷰: 약 45분, 직무 관련 경험과 기술 중심 대화

3. 직무 인터뷰: 약 90분, 실무 경험·문제 해결 방식 확인 및 사전 과제 가능

4. 컬처핏 인터뷰: 약 90분, 대면 또는 비대면 진행

5. 처우 협의: 보상안 협의 및 입사일 조율

근무환경

• 작은 셀 단위의 빠른 문제 정의와 실행

• 티켓 단위 업무 관리 및 전략 과제와 고객 요청의 우선순위 구분

• 분석 정의·가정·데이터 검증 기준 문서화

• 오프라인 공간 데이터 분석의 정의부터 검증·고객 전달까지 전 과정 경험

• 고객 의사결정과 매장 운영 개선으로 이어지는 분석 경험

• 반복 분석을 템플릿·스크립트·자동화 도구로 전환

• 다양한 직군과 데이터 정의·검증 기준·고객 전달 방식 합의

마감기한

상시채용