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무브먼트랩 | Data Analyst (AI 활용 · 데이터 자동화)

파인우드리빙|2026. 9. 11. 게시|
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공고 요약

경력1년~10년
채용 유형정규직
학력무관
지역서울
마감일상시채용
출처원티드

담당업무

  • MD·SCM·CX 조직의 반복 업무 관찰·정형화·자동화

  • 발주 대사, 재고 리포트, 채널별 판매 집계, SKU 분류

  • AI 도구·스크립트·API를 활용한 자동화 파이프라인 구축

  • 채널별 매출·기여이익 분해

  • 재고 생산성 지표 및 저회전 재고 모니터링

  • 프로모션 효과 측정 및 광고 채널 효율 분석

  • 경영진 KPI 리포트 작성

  • 카페24·광고 플랫폼·POS 데이터 통합 구조 설계

  • 고객 식별 체계 정비 및 지표 정의의 단일 기준 확립

자격요건

  • Claude, GPT 등 AI 도구를 활용한 업무 자동화 또는 분석 경험

  • SQL을 직접 읽고 쓰며 쿼리와 raw 데이터의 정합성을 검증하는 역량

  • 논리적 사고력과 문제 정의 능력

  • 숫자로 설득하고 결론의 근거를 설명하는 커뮤니케이션

복리후생

  • 건강검진 지원

  • 보너스

마감기한

상시채용

파인우드리빙 지원하기 전 이력서 Check

시간이 없다면 AI와 한번에 수정해보세요

공고 원문

소개

좋은 것을 오래 곁에 두는 삶을 만든다 파인우드리빙은 리빙 편집샵 무브먼트랩을 운영합니다. 8개의 패밀리 브랜드와 수입 브랜드를 같은 매대에서 편집합니다. • 전국 15개 오프라인 매장 + 백화점 3사 채널 • 자사몰 · 온라인 · 세컨드마켓 채널 • 일본 · 대만 유통 파트너십 • 물류센터 · 자체 QC 조직 · 렌탈 사업 데이터가 흔어져 있고, 채널이 많고, 아직 정리되지 않았습니다. 깔끔한 데이터 웨어하우스를 기대하고 오시면 안 됩니다. 그걸 만드는 게 이 자리입니다. ■ 어떤 사람을 찾는가 경력이나 전공보다 아래 두 가지를 봅니다. 1. AI를 도구가 아니라 인력처럼 쓰는 사람 Claude, GPT 같은 도구로 실제로 자기 일을 없애 본 사람을 찾습니다. 챗봇에게 질문해 본 수준이 아니라, 반복 업무를 관찰해서 정형화하고, 프롬프트와 스크립트로 사람 손을 걷어낸 경험을 말합니다. SQL을 직접 다뤄본 경험이 있으면 좋겠습니다. AI와 함께 쿼리를 만들되, 결과가 맞는지 스스로 검증할 수 있어야 합니다. 단순한 건 AI가 잘 짜주지만, 조건이 얽히면 자연어만으로는 조인 조건이나 집계 단위가 조용히 틀립니다. 그걸 눈으로 잡아내는 사람이어야 합니다. 2. 논리적으로 생각하는 사람 • 답이 아니라 질문을 먼저 정의하는 사람 • 숫자가 이상할 때 "왜 이상한지"를 끝까지 따라가는 사람 • 상관과 인과를 구분하는 사람 • 자기 결론의 반례를 스스로 찾아보는 사람 • 모르는 것을 모른다고 말하는 사람 리빙 리테일의 숫자는 단순하지 않습니다. 같은 매출이라도 채널마다 수수료 구조가 다르고, 재고는 여러 채널을 이동하고, 프로모션은 겹칩니다. 정답이 정해진 문제를 푸는 게 아니라, 무엇이 문제인지를 정의하는 일이 대부분입니다.

주요업무

■ 담당 업무 1. 반복 업무를 없앤다 (비중 60% 이상) • MD · SCM · CX 조직의 반복 업무 관찰 정형화 자동화 • 발주 대사, 재고 리포트, 채널별 판매 집계, SKU 분류 등 • AI 도구 · 스크립트 · API를 활용한 자동화 파이프라인 구축 2. 의사결정 데이터를 만든다 • 채널별 매출 · 기여이익 분해 • 재고 생산성 지표 및 저회전 재고 모니터링 • 프로모션 효과 측정, 광고 채널 효율 분석 • 경영진 KPI 리포트 3. 데이터 구조를 정리한다 • 카페24 · 광고 플랫폼 · POS 데이터의 통합 구조 설계 • 고객 식별 체계 정비 • 지표 정의의 단일 기준 확립 "이 리스트 좀 뽑아주세요"에 파묻히는 자리가 아닙니다. "같은 요청이 세 번 오면 자동화한다"는 것이 이 포지션의 기본 원칙입니다. 보고 라인도 특정 팀 산하가 아니라 대표 직속입니다.

자격요건

[필수] • AI 도구(Claude, GPT 등)를 활용해 실제 업무를 자동화하거나 분석한 경험 — 개인 프로젝트도 인정합니다 • SQL을 직접 읽고 쓸 수 있는 분 — 쿼리와 raw 데이터를 눈으로 확인해 정합성을 검증할 수 있는 수준 • 논리적 사고력과 문제 정의 능력 • 숫자로 설득하고, 자기 결론의 근거를 설명할 수 있는 커뮤니케이션

우대사항

• 데이터 분석 또는 데이터 엔지니어링 실무 경험 • Python 등 직접 다룰 수 있는 기술 스택 • 이커머스 · 리테일 도메인 경험 (매출 · 마진 · 재고 · 회전율의 의미를 아는 분) • 국내 커머스 / ERP 스택 경험 • BigQuery 등 클라우드 DW, Meta Ads · GA4 등 광고 · 웹 분석 데이터 경험 • API 연동, 노코드 · 로우코드 자동화 도구 활용 [특히 환영합니다] 리테일 MD · 기획 · 운영 출신으로 데이터 쪽으로 넘어온 분. 기술 스택이 얇아도 괜찮습니다. 무엇을 물어야 하는지 이미 알고 있다는 점이 이 조직에서는 훨씬 큰 자산입니다. 도구는 AI로 메울 수 있지만 도메인 감각은 메워지지 않습니다. [이런 분은 맞지 않습니다] • 정리된 데이터와 명확한 요구사항 문서를 전제로 일하는 분 • 대시보드 제작이 최종 산출물이라고 생각하는 분 • AI가 준 답을 검증 없이 그대로 쓰는 분 • 분석 결과를 넘기는 것까지가 자기 일이라고 생각하는 분 *포지션에 대한 사전 문의는 언제든 환영합니다

혜택 및 복지

• 자사 제품 및 입점사 제품 할인가 구매 가능 • 자사 스테이 숙소 할인가 숙박 가능 • 탄력적인 출퇴근 가능 • 2년마다 건강검진 비용 30만원 지원 • 성과 인센티브 별도 • 근무지: 서울특별시 동작구 장승배기로 18길 3, 2층 (본사) (2026년 11월 강남구 학동 이전 예정)

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