Data Analyst (데이터 분석가)

【We make offline smart with AI】

온라인에 구글 애널리틱스가 있다면, 오프라인에는 메이아이의 매쉬(mAsh)가 있습니다. 저희는 CCTV 영상을 딥러닝 기술로 분석하여 매장 방문객 데이터를 추출하고 인사이트를 제공하는 대시보드 제품을 개발하고 있습니다.

【대기업들의 데이터 기반 의사결정을 지원】

현재 삼성전자, LG전자, 현대자동차, 이랜드 패션, CGV, 신세계백화점, 현대백화점, 아모레퍼시픽 등 유수 대기업들의 300여 개 매장에 데이터를 제공하며 매장의 운영 효율화 및 매출 증대 전략 실행을 돕고 있습니다. 또한 영국, 인도, 베트남 등 해외 매장에서도 데이터를 분석하고 있습니다.

【세계적으로 인정받는 기술력】

메이아이는 AI를 이용한 복잡한 방문객 동선 인식부터, 데이터 시각화 대시보드까지 세계적으로 인정받는 기술을 발전시켜나가고 있습니다. CES 2024 AI 부문 혁신상을 수상하고, 세계적인 AI 학회인 CVPR에 논문을 게재하고, ICLR에서 상위 5% 스포트라이트 논문으로 선정되는 등 세계적으로 기술력을 인정받고 있으며, 이를 실제 매출 성과로 이어내며 지속 성장 가능한 비즈니스임을 증명해내고 있습니다.

【뛰어나신 Data Analyst를 모십니다!】

메이아이는 ‘세상의 모든 오프라인 공간을 똑똑하게 만든다(make offline smart with AI)’라는 꿈을 꾸는 조직입니다. 그리고 매쉬(mAsh)는 메이아이가 이 꿈을 이루기 위해 반드시 필요한 제품입니다. mAsh Cell은 고객이 매장의 변화를 데이터로 이해하고 실행할 수 있도록, 분석 데이터를 제품과 고객 경험으로 연결하고 있습니다.
Data Analyst는 mAsh Cell의 고객 대면 레이어에서 고객의 질문을 분석 가능한 문제로 바꾸고, 신뢰할 수 있는 데이터와 인사이트로 연결하는 역할입니다. 당장의 요청을 처리하는 데서 멈추지 않고, 반복되는 분석을 자산화하고 고객이 실행할 수 있는 제안으로 확장할 분을 찾습니다.

고객사의 측정 요구와 현장의 질문을 분석 가능한 문제로 정의하고, 데이터의 정확성과 의미를 검증하여 고객의 의사결정으로 연결하는 역할을 담당합니다.
단순 리포트 작성이 아니라, 요구사항 정의 - 분석 설계 - 데이터 검증 - 고객 설명의 흐름을 책임지며 mAsh의 고객 대면 임팩트가 지속 가능하게 확장되도록 지원합니다.

• 고객사의 측정 요구(방문, 상담, 전환, 구역 체류 등)를 분석 가능한 문제와 지표 정의로 바꾸고, 분석 설계를 문서화합니다.
• 고객사 데이터를 탐색·가공하고, 지표 산출과 검증에 필요한 분석 스크립트를 작성합니다.
• 분석 결과의 정확도와 신뢰성을 높이기 위한 검증 기준, 보정 기준, 이상치 확인 절차를 설계합니다.
• 지표 정의와 고객사별 분석 설정이 비즈니스 맥락에 맞는지 판단하고 관리합니다.
• 데이터 정합성 문제를 발견하면 원인을 추적하고, Project Manager 및 개발 직군과 협업하여 해결 방향을 정리합니다.
• 고객사 데이터를 해석해 매장 운영 개선 방향을 담은 인사이트와 리포트를 제안하고, 고객의 데이터 기반 의사결정을 지원합니다.

고객과 제품 환경에서 발생하는 복잡한 데이터를 분석 가능한 문제로 구조화하고 검증한 경험을 바탕으로, mAsh의 고객 대면 분석 역량을 함께 만들어갈 수 있는 분을 찾습니다.
특정 도메인 경험보다, 숫자를 그대로 믿지 않고 비즈니스 맥락과 데이터 정의를 함께 확인하는 태도를 우대합니다.

• 데이터 분석 실무 경력 3년 이상 또는 그에 준하는 역량을 갖추신 분
• Python(pandas) 기반 데이터 처리·분석 경험과 SQL 활용 능력을 갖춘 분
• 통계적 사고와 데이터 검증 감각을 바탕으로 숫자의 의미와 한계를 설명할 수 있는 분
• 고객의 모호한 요구를 분석 가능한 문제와 지표 정의로 바꿀 수 있는 분
• 분석 결과를 비개발자와 고객이 이해할 수 있게 설명하고 문서화할 수 있는 분
• Project Manager 및 개발 직군과 협업하며 데이터 정합성 이슈의 원인을 좁히고 해결책을 합의할 수 있는 분

보유하고 계실 경우 업무를 수행하는 데 있어 도움이 될 수 있는 역량입니다.

[ 직무 관련 경험 ]
• 통계 모델 또는 머신러닝 모델을 실제 서비스나 고객 문제에 적용하고 검증해 본 경험
• 공간·위치·행동 데이터, 시계열 데이터, 센서/영상 기반 데이터를 다뤄 본 경험
• 고객사를 직접 대면하며 분석 결과를 바탕으로 데이터 활용 방안을 제안해 본 경험
• 분석 파이프라인, ETL, 데이터 엔지니어링에 대한 기본 이해
• 반복되는 분석 작업을 스크립트, 템플릿, 자동화 도구로 개선해 본 경험

[협업 및 커뮤니케이션 경험]
• Project Manager, 엔지니어, 고객과 함께 지표 정의나 데이터 기준을 합의해 본 경험
• 분석 결과의 가정, 한계, 예외 케이스를 문서화하고 공유해 본 경험
• 고객이 이해하고 실행할 수 있는 형태의 리포트나 제안서를 작성해 본 경험

[기술 스택]
메이아이의 Data Analyst는 고객과 제품 사이에서 분석 정의, 데이터 검증, 인사이트 제안을 담당하는 직군으로, 아래 기술 및 도구를 활용해 분석과 협업 환경을 구축합니다.

＞ 아래 기술 스택은 현재 팀에서 활용 중인 주요 예시이며, 모든 기술에 대한 사전 경험이 필수는 아닙니다.
• 분석: Python 3.11, pandas, 통계/ML 라이브러리
• 데이터: PostgreSQL, S3, Parquet, 대규모 이벤트 데이터
• 파이프라인/실행 환경: Prefect 기반 분석 실행 환경, Docker
• 협업: Project Manager, Backend Engineer, Data Engineer, Frontend Engineer와의 긴밀한 협업
• 업무 방식: 문서화, 분석 자산화, 자동화 도구 활용


[ mAsh Cell은 이런 팀입니다 ]

• 이런 문제를 풀고 있습니다

mAsh Cell은 오프라인 공간의 데이터를 고객이 실제로 사용할 수 있는 제품 경험으로 바꾸는 조직입니다. 고객이 매장의 상황을 이해하고 운영을 개선할 수 있도록, 데이터 수집·분석·시각화·인사이트 제공 전 과정을 제품으로 연결합니다.-다양한 형식의 오프라인 데이터를 통합적으로 수집/저장할 수 있는 시스템을 구축합니다.
-고객사의 모호한 질문을 분석 가능한 지표와 문제 정의로 바꿉니다.
-방문, 상담, 전환, 구역 체류 등 고객사별 지표를 일관된 기준으로 정의하고 검증합니다.
-데이터 정합성과 분석 결과의 신뢰성을 높여 고객이 안심하고 의사결정할 수 있도록 돕습니다.
-반복되는 분석 요청을 템플릿, 스크립트, 자동화 도구로 전환해 팀의 분석 임팩트를 확장합니다.

• 이렇게 함께 일합니다

mAsh Cell은 작은 셀 단위로 빠르게 문제를 정의하고 실행합니다. Data Analyst, Backend Engineer, Frontend Engineer, Data Engineer가 함께 고객 문제를 이해하고, 각자의 전문성을 바탕으로 제품 구조와 데이터 기준을 합의합니다.
업무는 티켓 단위로 나누어 관리하고, 전략적으로 투자할 과제와 고객 요청을 구분해 우선순위를 정하며 진행 상황을 정기적으로 점검합니다. 분석 정의, 가정, 데이터 검증 기준은 문서화하여 고객과 팀이 함께 이해할 수 있는 자산으로 남깁니다.

• 이런 가치를 얻을 수 있습니다

메이아이의 Data Analyst는 단순히 리포트를 작성하는 역할을 넘어, 고객의 질문을 데이터 문제로 번역하고 분석 결과가 실제 매장 운영 개선으로 이어지는 과정을 만들 수 있습니다.

-오프라인 데이터 분석의 전 과정을 설계하는 경험
프롬프트, RAG, 워크플로우 자동화 등 AI 활용 요소를 실제 제품 환경에서 운영하며, AI 입력 데이터와 품질을 책임지는 데이터 엔지니어링 경험을 얻을 수 있습니다.
-고객의 의사결정으로 이어지는 분석 경험
분석 결과가 고객의 매장 운영과 실행으로 연결되는 과정을 가까이에서 경험하며, 데이터가 비즈니스 가치로 전환되는 흐름을 만들 수 있습니다.
-분석 자산을 만들어가는 경험
반복되는 분석 요청을 템플릿, 스크립트, 자동화 도구로 전환하며 개인 역량을 팀의 분석 자산으로 확장할 수 있습니다.
-다양한 직군과 함께 기준을 만드는 경험
Project Manager, Backend Engineer, Data Engineer, Frontend Engineer와 함께 데이터 정의, 검증 기준, 고객 전달 방식을 합의하며 분석의 영향력을 넓힐 수 있습니다.

[ 최대의 자유 속에서 최고의 효율을 냅니다 ]
• 핫타임 제도 : 저녁이 있는 삶? 아침도 있는 삶! 히치하이커는 평일 오후 1시부터 5시까지만 사무실에 상주합니다.
• 원격 근무 제도 : 핫타임 이외에는 원하는 곳에서 근무합니다. 각자 최대의 효율을 낼 수 있는 곳이라면 어디든 괜찮습니다.
• 유연 근무 제도 : 시간 불문 1주에 40시간을 회사에 기여합니다. 조용한 밤에 집중력이 오르는 부엉이도 상쾌한 아침에 에너지가 솟는 까치도 환영합니다.
• 연차/반차 시스템 : 연차/반차를 사용할 때에는 사유를 알리거나 결제를 받지 않습니다. 휴식이 필요한 언제든 푹 쉬고 돌아 오세요.
• 리프레시 휴가 제도 : 장기 근속자를 대상으로 리프레시 휴가를 지원합니다. 다시금 멋진 컨디션으로 돌아와 메이아이를 즐겁게 여행하시기를 바랍니다.

[ 업무 몰입과 효율을 높이는 모든 것을 지원합니다 ]
• 업무 관련 자격증 취득 비용 지원
• 업무 관련 도서 구매비 전액 지원
• 업무용 서비스 구독료 지원
• 출장비 등 업무 관련 비용 지원
• 강의, 세미나, 컨퍼런스 등 참가비 지원

[ 작은 부분까지 꼼꼼하게 챙깁니다 ]
• 미사용 연차 수당 지급
• 야간 근무 시 택시비 지원
• 건강 검진 할인
• 명절 선물 제공
• 중소기업 소득세 감면 신청
• 회식비 전액 지원(자율 참석)

■ 본 포지션은 산업기능요원, 전문연구요원으로의 전직 및 편입이 가능합니다.
• '산업기능요원' 보충역은 전직과 편입이 가능하며, 현역은 전직만 가능합니다.
• '전문연구요원'은 보충역, 현역 모두 전직과 편입이 가능합니다.


[ 이런 만남이 준비되어 있습니다 - 합류 여정 안내 ]

1. 서류 전형
• 자유 양식의 이력서 및 자기 소개서, 포트폴리오를 제출합니다.
• 사진, 가족 사항, 신체 정보, 출신 지역 등 직무와 관계없는 정보는 필요하지 않습니다.

2. 비대면 인터뷰
• 직무에 따라 비대면 인터뷰를 요청드릴 수 있으며, 45분 내외로 진행됩니다.
• 업무 연관성이 높은 히치하이커가 인터뷰에 참여합니다.
• 서류 전형에서 송부해 주신 자료를 기반으로 직무와 관련된 경험과 기술에 대해 이야기합니다.

3. 직무 인터뷰
직무 인터뷰에서는 지원자의 실무 경험과 문제 해결 방식을 중심으로 이야기를 나눕니다.
인터뷰 전 또는 과정 중, 직무 이해도와 접근 방식을 확인하기 위해 간단한 사전 과제가 안내될 수 있습니다.
• 메이아이 사무실에서 대면으로 진행되며, 90분 내외가 소요됩니다.
• 예비 팀원들이 인터뷰에 참여합니다.
• 구체적인 직무 역량과 경험, 추구하는 업무 방향에 대해 이야기합니다.

4. 컬처핏 인터뷰
• 메이아이 사무실에서 대면 혹은 비대면으로 진행되며, 90분 내외가 소요됩니다.
• 메이아이의 대표가 인터뷰에 참여합니다.
• 업무 문화, 추구하는 가치 등 메이아이와의 문화 적합도에 대해 이야기합니다.

5. 처우 협의
• 보상안을 협의하고, 입사일을 조율합니다.


[ 예비 히치하이커님께 알립니다 ]
• 합류 여정은 상황, 필요, 포지션에 따라 변경될 수 있습니다.
• 제출해 주신 서류는 담당자가 확인한 후 영업일 7일 내 연락드립니다.
• 합류하신 뒤에는 3개월의 온보딩 기간(시용기간)을 가집니다.
• 온보딩 기간은 서로의 핏을 맞추는 시간이며, 기간 내에 정직원 전환 또는 자발적 중지가 가능합니다.

서울 강남구 테헤란로38길 8, 3층(역삼동, 오피스B 역삼2호점)