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Data Analyst

이렇게 지원해주세요

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recruit@datarize.ai로 아래의 서류를 첨부하여 보내주세요! 필수 : 이력서 및 포트폴리오 (프로젝트에서 자신이 맡은 역할, 과정, 기술스택, 성과 등을 자유 양식으로) 선택 : 블로그, Github 계정 등

이렇게 절차가 진행됩니다

서류 검토 → 실무자 인터뷰 (+ 분석 과제) → 컬쳐핏 인터뷰 순으로 진행됩니다.
서류 전형 합격자에 한하여, 개별적으로 인터뷰 전형 일정을 안내드립니다.
경우에 따라 실무자 인터뷰를 위한 사전 분석 과제가 요구될 수 있습니다.

우리는 이런 일을 하고 있어요

고객사 사이트의 구매 로그, 유저 활동 로그 등을 분석하여, 고객사의 성장을 위한 개선점과 구체적인 액션 방안을 찾습니다.
이를 토대로 Divers(Datarize의 데이터 솔루션) 분석 대시보드를 기획합니다.
Divers 사용자의 데이터를 분석하여, 솔루션 개선 방안 및 우선순위를 제안합니다.
비지니스 로직을 위한 MAB, Causal Inference 등의 모델링을 수행합니다.

우리는 이렇게 일해요

방대한 데이터 속에서 고객의 니즈를 발견하고, 회사의 비전과 조율하며 방향성을 제시합니다. 우리는 단순히 숫자 집계를 위한 분석을 하지 않습니다.
데이터라이즈의 분석가는 고객과 가장 가까운 사람들입니다. 원하면 언제든 고객사와 직접 만나 목소리를 들을 수 있으며, 직접 개선 방안을 제안해볼 수도 있습니다.
서비스 기획자, 디자이너, 데이터/인프라 엔지니어 등 다양한 직군의 사람들과 긴밀하게 협업합니다.
Notion, Agit, Slack, G-suite 등 다양한 협업도구를 적극적으로 사용하여 시간과 장소에 구애받지 않고 일할 수 있습니다.

이런 기술을 사용하고 있어요

R, Python, SQL, Spark, Docker, Airflow, Git

이런 역량을 가지신 분을 찾고 있어요

3년 이상의 데이터 분석 경력 또는 그에 준하는 실력을 갖추신 분
R, Python, SQL 등을 이용해 데이터를 자유롭게 핸들링하실 수 있는 분
A/B Test와 MAB, Funnel 분석, Cohort 분석 등의 알고리즘과 분석 기법에 익숙하신 분
문제를 해결하기 위해 다양한 질문을 던지고, 이를 올바른 방법으로 검증하실 수 있는 분
데이터를 맥락과 목적에 맞게, 다양한 시각화 기법으로 표현하실 수 있는 분
분석 결과를 전달받는 사람의 입장과 수준을 고려하여, 커뮤니케이션 하실 수 있는 분

이런 분이라면 더 좋습니다

e-Commerce 시장에 대한 이해가 깊은 분 (평소에 쇼핑을 즐기시는 분)
"지금 이렇습니다"를 넘어 "그래서 이렇게 해야합니다"를 고민할 수 있는 분
데이터 분석을 통해 서비스, 프로덕트를 개선해본 경험을 가지신 분
분석 결과를 구체적인 서비스 및 비즈니스 개선으로 적용할 수 있는 기획력을 갖추신 분
자신이 제대로 된 데이터를 사용하여, 올바른 논리로 분석하고 있는지 스스로 의심할 수 있는 분
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