직무 설명:
데이터 분석가 / BI 분석가
- 거래, 자산, 사용자, 광고/성장 등 비즈니스 영역에 대한 데이터 분석을 수행하고 비즈니스 목표에 따라 핵심 지표를 분해하여 최적화 방안을 제시합니다.
- 제품, 운영, 리스크 관리, 재무 팀을 위한 SQL 데이터 추출, 데이터 검증, 특별 보고서, 정기 보고서 및 전문 분석을 독립적으로 완료합니다.
- 거래량, 회전율, 활성 사용자, 유지율, 전환율, 자산 규모, 입출금, 주문, 사용자 세분화, 채널 효과 등 핵심 비즈니스 지표 시스템을 개발합니다.
- BI 대시보드 및 자동화 보고서를 구축하여 재사용 가능한 데이터 보고서를 생성함으로써 비즈니스 팀의 자체 서비스 데이터 접근 및 의사 결정 효율성을 향상시킵니다.
- 데이터 웨어하우스 모델링에 참여하여 데이터 개발자와 협력하여 차원 테이블, 팩트 테이블 및 DWD/DWS/ADS 레이어 모델을 설계하고, 통일된 지표, 데이터 품질 검증 및 모델 재사용성을 보장합니다.
- 비즈니스 데이터 이상 현상을 모니터링하고 분석하며, 데이터 경고 메커니즘을 구축하여 변동, 지표 불일치 및 파이프라인 지연을 신속히 식별하는 데 기여합니다.
- 사용자 행동 분석, 거래 경로 분석, 깔때기 전환 분석, 유지율 분석, 캠페인 효과, 채널 품질 및 리스크 관리 데이터 분석 등 전문적인 비즈니스 분석을 지원합니다.
- 제품, 연구 개발, 운영, 리스크 관리, 재무 팀과 협력하여 데이터 요구 사항을 구현하고 지표, 보고서 및 분석 결론의 정확성을 보장합니다.
자격 요건:
- 통계학, 수학, 컴퓨터 과학, 정보 관리, 금융 공학, 데이터 과학 또는 관련 분야의 학사 학위 이상 우대.
- 데이터 분석, BI 분석, 비즈니스 분석 또는 데이터 웨어하우스 분석 경력 2년 이상, 인터넷, 핀테크, 거래소, 광고, 성장, 리스크 관리 또는 결제 업종 경험자 우대.
- SQL에 능숙하며, 복잡한 쿼리, 연관 분석, 윈도우 함수, 그룹 집계 및 유지율/깔때기/세분화 분석이 가능해야 합니다.
- 차원 테이블, 팩트 테이블, 지표 정의, 계층적 모델링, 와이드 테이블 구축, 데이터 계보 및 품질 검증 등 일반적인 데이터 웨어하우스 모델링 방법에 익숙해야 합니다.
- Tableau, PowerBI, QuickBI, Superset, Metabase, DataWind, FineBI 등 최소 하나의 BI 도구에 능숙하며 비즈니스 대시보드를 독립적으로 구축할 수 있어야 합니다.
- Hive, ClickHouse, Doris, Presto, Spark SQL 또는 MySQL과 같은 하나 이상의 데이터 쿼리/분석 환경 경험이 필요합니다.
- 강력한 비즈니스 감각을 갖추고 있어야 하며, 단순한 데이터 추출이 아닌 비즈니스 문제에 기반한 분석 접근법을 설계할 수 있어야 합니다.
- 탁월한 논리적 표현 및 문서화 능력을 갖추고 있어야 하며, 명확한 분석 보고서, 지표 정의 및 데이터 결론을 작성할 수 있어야 합니다.
- 데이터에 민감하고 책임감이 있으며, 데이터 이상 및 비즈니스 문제를 적극적으로 식별할 수 있어야 합니다.
우대 사항:
- 거래소, 증권, 선물, 계약, 현물 거래, 양적 거래, 지갑, 결제, 리스크 관리 또는 광고 성장 분석 경험.
- 회전율, 주문, 호가창, 자금 계좌, 입출금, 수수료, 사용자 거래 행동, API 사용자 또는 시장 조성/복사 거래와 관련된 지표에 익숙함.
- 사용자, 주문, 자산, 거래, 입출금, 채널 또는 캠페인 도메인을 위한 데이터 웨어하우스 모델 설계 경험.
- 데이터 정리, 자동화 분석, 보고서 생성 또는 이상 감지를 위한 Python 활용 능력.
- A/B 테스트, 사용자 세분화, 태깅 시스템, 대상 타겟팅, 성장 분석 또는 리스크 관리 분석 경험.
- 실시간 데이터 웨어하우스, Flink, Kafka, ClickHouse, Doris 또는 Paimon에 대한 지식.
혜택:
- 경쟁력 있는 글로벌 보상 및 인센티브 제도.
- 최고 수준의 업계 팀과 함께하는 빠른 속도의 업무 환경.
- 유연한 근무 방식과 높은 자율성.
- 글로벌 브랜드 구축에 기여할 수 있는 핵심 기회.
