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공고 요약
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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