Senior Staff Data AnalystFirst Mile Experience

회사 소개

쿠팡은 고객 감동 실현을 위해 존재합니다. 고객들이 "쿠팡 없이 그동안 어떻게 살았을까?" 라고 말할 때, 비로소 우리의 미션을 실현하고 있음을 알 수 있습니다. 고객들의 쇼핑과 식사, 생활 전반을 편하게 만들겠다는 유일한 집념으로 쿠팡은 수억 달러 규모의 이커머스 산업 전반의 혁신을 이끌고 있습니다. 쿠팡은 가장 빠르게 성장하는 이커머스 기업 중 하나로, 국내 커머스 업계에서의 독보적인 입지와, 고객 신뢰를 구축했습니다.

쿠팡은 스타트업 문화를 기반으로 한 글로벌 대형 상장사라고 자부합니다. 이것이 창립 당시의 기민함을 유지하며, 신규 서비스를 끊임없이 출시하며 비즈니스를 확장해 나가는 우리의 성장 동력입니다. 쿠팡의 모든 임직원에게는 기업가 정신을 갖추고 새로운 혁신과 이니셔티브를 추진할 수 있는 기회가 주어집니다. 주저 없이 일에 뛰어들어 성과를 이루고자 하는 과감성이, 바로 쿠팡이 일하는 방식의 본질입니다. 쿠팡에서는 여러분 자신, 동료, 팀 그리고 회사 전체가 매일 성장하는 모습을 목격할 것입니다.

쿠팡의 모든 직원은 커머스의 미래를 만들겠다는 쿠팡의 미션에 진심입니다. 우리는 고객의 문제를 해결해 나가고, 전통적인 관념과 통념에 맞서며 실현 가능한 한계를 뛰어넘고 있습니다. 고가용성 (always-on) 과 최첨단의 앞선 기술 (high-tech), 초연결사회 (hyper-connected world) 에서의 놀라운 업무 경험을 원하신다면, 지금 바로 쿠팡에 합류하세요.

직무 소개

FME(First Mile Experience) 분석팀의 Staff Data Analyst / Senior Data Analyst는 쿠팡의 풀필먼트 센터(FC) 운영 팀 및 주문 분배·포장 플랫폼 팀이 의사결정에 필요한 데이터를 적시에, 정확하게 제공합니다. 구체적으로:

• 스테이크홀더 가 필요한 시점에 정확한 데이터를 사용할 수 있도록 데이터 인프라(파이프라인, 마트 테이블, 대시보드)를 구축 합니다
• 검증, 백필, 거버넌스 프로세스를 통해 KR/TW 양 시장의 데이터 정확성과 정합성을 확보 합니다
• 표면적인 수치를 넘어 근본 원인을 파악하고 실행 가능한 개선 기회를 도출하는 심층 분석을 수행 합니다

SQL, 데이터 ETL 개발, 데이터 무결성을 활용하여 확장 가능한 데이터 파이프라인 구축부터 리더십을 위한 실행 가능한 인사이트 도출까지, 모든 단계의 분석을 수행합니다. Engineering 및 Product 팀과 긴밀히 협업하여 비즈니스 목표를 달성하고, 기존 데이터의 부족한 부분을 식별하여 새로운 데이터 수집 포인트를 도입하거나, 기존에는 불가능했던 새로운 분석 방법을 개발 합니다.

업무 내용

FC 운영 End-to-End 분석

• Core, Fresh, PICO 등 다양한 FC 유형에 걸친 입고 (입고, 진열, 보충, 재고이관) 및 출고 (집품, 포장, 출고) 프로세스 관련 프로젝트에 대해 엔드투엔드 분석 지원
• FC 프로덕트팀, 운영팀 및 DS팀 이 프로세스 최적화를 수행함에 있어 데이터 기반 의사결정을 할 수 있도록 인사이트 제공
• KR 및 TW 시장 전반의 FC 성과 메트릭에 대한 가시성을 제공 하는 자동화된 데이터 파이프라인 및 대시보드 구축·유지보수

플랫폼(주문 분배 & 포장) End-to-End 분석

• 주문 분배 로직, 풀필먼트 최적화 시뮬레이션, 포장 시뮬레이션 관련 플랫폼 레벨 프로젝트에 대해 엔드투엔드 분석 지원
• 플랫폼 엔지니어링 및 프로덕트팀이 시스템 변경, 신규 FC 셋업, 비용 최적화 이니셔티브 를 평가하는 데 필요한 데이터 제공
• 복잡한 플랫폼 동작을 명확하고 의사결정 가능한 인사이트로 전환하는 시뮬레이션 분석 프레임워크 및 모니터링 대시보드 구축

데이터 인프라 & 거버넌스

• FC 및 플랫폼 팀의 분석 기반이 되는 데이터 파이프라인(Airflow DAG) 및 마트 테이블(Hive/Presto) 설계 및 관리
• 검증, 백필, 거버넌스 프로세스를 통한 데이터 무결성 및 크로스 마켓(KR/TW) 정합성 확보
• 미사용 자산 정리 및 데이터 품질 지속 개선을 통한 신뢰할 수 있는 데이터 생태계 유지

실험 설계 & 인과적 영향 측정

• FC 운영 및 시스템 변경의 핵심 풀필먼트 OKR에 대한 실제 영향을 측정하기 위한 A/B 테스트 및 인과 추론 분석 (예: 이중차분법) 설계·수행
• 새로운 이니셔티브의 실행/중단 의사결정을 뒷받침하는 통계적으로 엄밀한 근거 제공

이해관계자 협업

• FC 운영, 플랫폼 엔지니어링, 프로덕트, DS 등 유관 부서와 협업하여 비즈니스 질문을 분석 프레임워크로 전환 하고 시의적절하고 높은 품질의 답을 제공

자격 요건

• 대규모 데이터 분석을 위한 SQL (Presto/Hive) 역량
• 데이터 ETL 개발 및 파이프라인 오케스트레이션 (예: Airflow) 경험
• 대시보드 및 리포트 구축 경험 (예: Tableau, Zeppelin)
• A/B 테스트 및 인과 추론을 포함한 통계적 방법론 에 대한 이해
• Engineering, Product, Operations 팀과의 크로스 펑셔널 협업 역량

우대 사항

• 풀필먼트 센터 운영 도메인 지식 (입고/출고 프로세스, WMS 개념)
• 주문 분배 또는 물류 플랫폼 분석 경험
• 데이터 분석 및 자동화를 위한 Python 역량
• 다중 시장 환경에서 서로 다른 데이터 시스템을 다룬 경험
• 문제 정의부터 의사결정 지원까지 엔드투엔드 분석 프로젝트를 리드 한 경력
• AI/ML 도구 (예: LLM 기반 코딩 어시스턴트