이 글은 유튜브 채널 데이터리안의 <'오늘의 집' 데이터분석가 채용공고를 분석>편을 보고, 중요한 점을 정리한 글입니다.
https://www.youtube.com/watch?v=rfmDpv4ymdA&t=894s
오늘의 집 / 데이터분석가 채용공고
[팀 소개]
오늘의집 검색팀은 탐색 경험을 극대화 할 수 있도록 검색과 추천 서비스를 만드는 역할을 하고 있습니다.
검색 품질과 전환을 높이는 것을 목표를 달성하기 위해 데이터를 기반, 논리적인 사고를 통해 업무를 진행하고 있습니다.
더 나은 품질과 기능을 위해 집요하게 한 걸음 더 파고들어 고민하며 탄탄한 서비스를 만들어 나가고 있습니다.
검색팀과 함께 No.1 Lifestyle Tech Company를 만들어 갈 수 있는 동료를 기다립니다.
[주요 목표]
• 컨텐츠와 상품을 분석하고, 사용자의 피드백을 찾아 연구하여 검색 결과 품질을 향상시킵니다.
• 검색어 교정, 필터/옵션 고도화를 통해 검색의 경로를 단순화하고 사용자의 고민을 줄입니다.
• 커머스와 컨텐츠 간의 정보 소비 탐색 경험을 자연스럽게 연결합니다.
• 사용자를 이해하고 분석하여 추천을 통한 새로운 발견 경험을 제공합니다.
주요업무
• Data-driven 의사결정을 지원하기 위한 정량적 수치와 분석 결과 제공
• 프로덕트 핵심 지표 정의, 기획, 설계, 시각화
• 서비스 내/외부에 대한 종합적인 조사/분석을 통해 새로운 비즈니스 기회 발굴 및 전략 수립에 기여
• 데이터 기반 개선 과제 도출 및 실행
• 로깅, 추출, 분석 등 데이터 로그 설계와 관리
• 실험 설계 및 분석
분석
- Data-driven 의사결정이란?
: 누군가의 직감이나 아니면 그냥 탑다운으로 기업의 의사결정이 진행되는 게 아니라 데이터를 근거로 삼아서 의사결정하는 것.- 프로덕트 핵심지표란?
: '이 서비스에서 가장 중요한 숫자가 뭐냐'라는 것. ex. 매출
핵심지표를 정의한다는 건 결국 '서비스나 조직의 방향성을 정한다'는 의미다. 사실, 데이터님이 할 일이기보다는 의사결정권자(리더)가 근본적으로 방향을 제시해야 하고, 데이터분석가들은 기술적인 얘기를 해줘야 한다.- 서비스 내/외부에 대한 종합적인 조사/분석
: 실제로 우리 회사에서는 지금 어떤 액션을 하려고 하고 이를 위해서 어떤 사람들이 어떤 준비를 하고 있는지 본인이 적극적으로 알아보려는 노력이 필요하다. ex. 오늘의 집 유저 검색 경험을 어떻게 개선하려고 하고 있는지 업무를 파악하고 있으면 그거를 데이터로 서포트하는 역할을 할 수 있을 것 -> 본인 회사 서비스를 직접 써봐야 해야함.- 새로운 비즈니스 기회 발굴 및 전략 수립에 기여
: 직접 성과를 내라기보다는 이런 부분을 고민하면서 분석하면 좋겠다, 정도로 이해하면 된다.- 데이터 기반으로 개선하는 과제를 도출하고 실행한다. 평소에 다른 직무의 팀원들이 어떤 과제를 풀고 있는지, 어떤 문제 상황이 있는지 파악해두면 좋음.
- 데이터 로그 설계란?
: 데이터가 어떻게 쌓여야 하는지. 사용자들이 하는 활동 중에 어떤 데이터를 모아서 쌓고 분석할지 설계하고 관리하는 것. 프로덕트 핵심 지표를 잘 파악하고 있어야 로그 설계를 잘할 수 있다.
-> 왜 쌓아야 하는지 설득하는 데 도움된다. 이 데이터를 쌓으면 우리가 어떤 데이터를 분석할 수 있고, 어떤 실험을 해볼 수 있다라고 설득할 수 있다.- 실험 설계 및 분석
: A/B 테스트.- A/B 테스트 경험을 포트폴리오에 어떻게 녹여낼 수 있나?
: 개인적으로는 A/B 프로젝트를 하기 쉽지 않다. IT 회사 팀블로그에 A/B 테스트 사례 올려놓은 글이 있다. 당근마켓, 여기어떄 팀블로그. 실무에서 어떻게 적용되는지, 어떤 방식으로 일이 진행되고 어떤 사람들이 함께 협업하는지 파악해두기. 데이터리안 22년 11월 세미나 A/B 테스트 내용이니 봐두기.
자격요건
• 가설을 세우고 통계적 근거를 기반으로 실무 데이터를 분석한 경험이 있으신 분
• 각 통계 검정 방법에 대한 기본 이해와 이를 바탕으로 한 가설 검증 경험이 있으신 분
• 로그 데이터를 분석에 용이한 형태로 추출 및 재가공 가능한 수준의 SQL, Python 스킬을 갖추신 분
• 검색, 추천 서비스 경험 및 품질 관련 업무와 관련이 있으신 분
- 통계 검정 방법을 알고 있는 사람을 뽑고 싶은가보다. 더보기에 추천 강의 확인하기.
- SQL 테스트가 있는 걸 보니, 이건 필수고 파이썬은 옵션같다.
- 자격요건은 '필수'가 생략된 것. 우대사항은 '선택'을 붙이면 된다.
- 인프런 데이터리안 '추천 시스템 입문' 강의 있음
우대사항
• 내 분야와 담당이 아니더라도 같이 논의하고 협업하는 것을 좋아하시는 분
• 서비스 개선을 위한 실험 설계 및 분석 경험(A/B Test 설계 분석)이 있으신 분
• 데이터 시각화 툴 사용 경험(Tableau, Looker, Redash 등)이 있으신 분
• 검색/추천 관련 도메인 지식 또는 업무 경험이 있으신 분
• 인테리어 산업에 대한 관심과 이해도가 높으신 분
- 맨 위에 논의, 협업을 먼저 올린 건 팀문화에서 매우 중요하게 여기는 것
- 어떤 도메인을 선택해야 할까요?
: 회사에 가면 가장 많이 배우게 된다. 해당회사 서비스를 한 두개 이용해보기. 취준생 입장에선 도메인 분야에 관심이 있다, 정도여도 될 것 같다. 특수한 전공한 사람은 해당 도메인 데이터 분석가를 노려보는 것도 방법이 될 수 있다.
[지원 및 진행 절차]
• 지원서류 : 자유양식의 이력서(필수), 포트폴리오 및 커버레터(선택) / PDF 형식 권장
- 연봉, 신체 정보, 가족 사항 및 주민번호 등의 민감한 개인정보는 제외 부탁드립니다.
• 진행절차 : 서류전형 ＞ SQL Test ＞ 직무 인터뷰 ＞조직문화 인터뷰 ＞ 처우협의 ＞ 최종합격 - 지원자의 이력 및 경력 사항에 따라 일부 과정이 생략되거나 추가될 수 있습니다.
- 직무 인터뷰는 검색팀이나 다른 데이터분석가가 들어오고, 조직문화 인터뷰는 조직장이나 C-level 임원과 보게된다. 간혹 HR만 들어오기도 한다.
[기타사항]
• 해당 공고는 수시 채용으로, 채용 완료 시 조기에 마감될 수 있습니다.
• 입사지원 서류에서 허위기재 사실이 발견될 경우, 입사가 취소될 수 있습니다.
• 입사 후 3개월의 수습기간 내 온보딩을 위한 프로그램(Move in Program)을 진행합니다.
- 3개월 수습기간 : 나나 회사나 서로를 테스트하는 기간으로 생각하기
