데이터 분석가 at beepcrypto

직무 설명

주요 책임

• 비즈니스 목표와 직접적으로 연관된 핵심 성과 지표(KPIs)를 정의하고 구현하며, 운영 팀과 협력하여 데이터 통찰을 실행 가능한 전략으로 전환합니다.
• 심층적인 데이터 분석을 수행하여 업계 관련 기사와 보고서를 제작함으로써 회사의 가시성을 높이고 NFT 분야에서의 사고 리더십을 확립합니다.
• NFT 관련 정보를 위한 견고한 데이터 파이프라인을 개발 및 유지하며, 고급 분석 기술과 알고리즘 모델을 적용하여 예측 정확도를 최적화하고 시스템 안정성을 보장합니다.
• 크로스 기능 팀과 협력하여 사용자 중심의 문제점을 식별하고, 데이터 기반 접근 방식을 활용하여 제품 기능을 개선하고 운영 워크플로우를 간소화합니다.
• 데이터 과학 이니셔티브가 비즈니스 결과에 미치는 영향을 지속적으로 모니터링 및 평가하며, 반복적인 개선을 통해 조직 목표와 이해관계자 기대에 부합하도록 합니다.
• 데이터 과학 및 NFT 시장의 신흥 트렌드를 지속적으로 업데이트하며, 혁신적인 방법론을 통합하여 예측 모델링과 비즈니스 인텔리전스에서 경쟁 우위를 유지합니다.
• 복잡한 데이터 결과를 비기술적 이해관계자에게 명확하고 간결한 시각화 및 전략적 권장 사항으로 전달하여 정보에 기반한 의사 결정 프로세스를 지원합니다.
• 데이터 수집부터 모델 배포까지 모든 처리 단계에서 데이터 품질과 무결성을 보장하여 분석 결과와 보고 정확도의 신뢰성을 유지합니다.
• 개발자 및 제품 관리자와 협력하여 분석 통찰을 확장 가능한 솔루션으로 전환하여 사용자 참여와 운영 효율성을 향상시킵니다.
• 데이터 과학 워크플로우의 모범 사례를 문서화하고 공유하여 팀 내 및 부서 간 지식 공유와 지속적인 개선 문화를 조성합니다.

직무 요구 사항

• 복잡한 데이터 세트에서 실행 가능한 통찰을 추출하고 비즈니스 가치를 창출하기 위한 데이터 분석, 통계 모델링 및 머신러닝 프레임워크에 능숙해야 합니다.
• Python, R 또는 유사한 언어에 대한 강력한 프로그래밍 기술이 필요하며, 데이터 조작, 시각화 및 예측 분석을 위한 알고리즘 개발에 대한 실무 경험이 있어야 합니다.
• 블록체인 분석 도구 및 분산 데이터 플랫폼을 포함한 NFT 데이터 소스 작업 경험이 있어야 하며, 의미 있는 패턴과 트렌드를 발견할 수 있어야 합니다.
• A/B 테스트 또는 기타 실험적 방법을 설계 및 실행하여 데이터 기반 제품 최적화의 효과를 검증하고 비즈니스 영향을 측정할 수 있어야 합니다.
• 기술적 결과를 기술적 및 비기술적 청중 모두에게 명확하게 전달할 수 있는 우수한 커뮤니케이션 스킬이 필요하며, 비즈니스 우선순위 및 전략적 목표와의 일관성을 보장해야 합니다.
• 데이터 거버넌스 원칙 및 데이터 과학의 윤리적 고려 사항에 대한 지식이 있어야 하며, 업계 표준, 규정 및 조직 정책을 준수해야 합니다.
• 운영, 제품 및 마케팅과 같은 크로스 기능 팀과 효과적으로 협력하여 데이터 이니셔티브를 조직 목표 및 비즈니스 결과와 일치시킬 수 있어야 합니다.
• 정확성, 확장성 및 실시간 적응성에 초점을 맞춘 동적 시장을 위한 예측 모델 개발 경험이 있어야 하며, 빠르게 변화하는 환경에서 의사 결정을 지원할 수 있어야 합니다.
• 비즈니스 문제의 근본 원인을 식별하고 측정 가능한 개선을 이끄는 데이터 기반 솔루션을 제안할 수 있는 강력한 분석적 사고 및 문제 해결 능력이 필요합니다.
• 동시에 여러 프로젝트를 관리할 수 있어야 하며, 비즈니스 영향, 자원 가용성 및 전략적 일관성을 기반으로 작업을 우선순위화하면서 고품질 결과물을 유지해야 합니다.
• Tableau, Power BI 또는 Python 라이브러리(예: Matplotlib, Seaborn)와 같은 데이터 시각화 도구를 사용하여 이해관계자 및 의사 결정자에게 효과적으로 통찰을 전달할 수 있어야 합니다.
• 데이터 처리 워크플로우를 자동화하여 효율성을 개선하고 수동 개입을 줄이며 일관된 고품질 데이터 분석 결과를 보장할 수 있는 경험이 있어야 합니다.
• NFT 생태계의 도메인별 지식을 해석하고 적용하여 데이터 결과, 모델 결과를 맥락화하고 비즈니스 성장을 위한 실행 가능한 권장 사항을 제공할 수 있어야 합니다.
• 분석, 보고 및 모델 배포의 모든 단계에서 데이터 정확성, 일관성 및 신뢰성을 보장하기 위한 세심한 주의가 필요합니다.
• 대규모 데이터 세트 작업 경험이 있어야 하며, 데이터 클리닝, 변환 및 다양한 소스의 통합을 포함하여 포괄적인 분석을 지원할 수 있어야 합니다.
• 근본 원인 분석 및 가설 검증을 수행하여 데이터 과학 개입의 효과를 검증하고 예측 모델을 개선할 수 있어야 합니다.
• AWS, Google Cloud 또는 Azure와 같은 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 사용하여 데이터 저장, 처리 및 모델 배포를 수행할 수 있어야 하며, 확장성과 성능을 보장해야 합니다.
• 실시간 데이터 대시보드를 개발 및 유지하여 KPIs를 모니터링하고 비즈니스 성과를 추적하며 전략적 의사 결정을 위한 실행 가능한 통찰을 제공할 수 있는 경험이 있어야 합니다.
• 데이터 엔지니어와 협력하여 데이터 파이프라인 및 모델 출력을 운영 시스템에 원활하게 통합할 수 있어야 합니다.
• 전략적 결정을 주도하고 운영 프로세스를 최적화하며 전반적인 비즈니스 성과를 향상시키기 위한 비즈니스 인텔리전스 개념 및 그 적용에 대한 강력한 이해가 필요합니다.