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ThinkCatLog
[채용공고 읽어보기] 당근 Data Analyst 본문
당근 알아보기
당근마켓은 중고거래 플랫폼이다. 현재는 당근으로 서비스명을 바꿨으며, 중고거래 뿐만 아니라 구인구직, 부동산 직거래, 중고차 직거래 등의 산업군으로 사업을 넓혀가고 있다. 또한, 2021년 캐나다에서 당근마켓 서비스를 런칭하여 사업을 확장해나가고 있다. 사업 확장을 통해 하이퍼 로컬 플랫폼을 완성하여 지역 커뮤니티의 활성화를 목표로 가지고 있다. 하이퍼로컬은 "아주 좁은 범위의 특정 지역에 맞춘"이라는 뜻이다.
하이퍼 로컬 플랫폼은 아주 좁은 지역 내에 이웃들 간의 거래와 같은 교류 활동을 이어주는 서비스를 제공하는 플랫폼이라고 할 수 있을 것 같다.
산업군
당근의 주력 사업은 중고거래 플랫폼이다. 당근의 사업 목표는 하이퍼로컬 플랫폼을 통해서 지역 커뮤니티의 활성화이다. 또한, 주요 수익은 광고를 통해 창출된다. 당근의 두 가지 특성을 고려했을 때, 가장 중요한 것은 새로운 사용자가 계속해서 유입되고 사용자가 지속적으로 당근을 이용할 수 있도록 하는 것이 중요해보인다. 당근을 이용하는 고객이 당근에 좋은 인식을 갖게 하는 것이 중요하다.
채용공고
당근은 데이터 분석가를 다양한 도메인에서 채용하고 있다. 사업을 확장해나가는 현 시점에서 데이터 분석가를 통해서 데이터를 적극적으로 이용해서 사업을 발전시켜나가려는 느낌이 든다.
Data Analyst는 4개 부문에서 채용하고 있으며, Data Scientist 또한 채용하고 있다. Data Scientist와 ML엔지니어를 구분해서 채용하는 것과 주요 업무와 자격 요건에도 분석가의 업무가 명시되어 있는 것을 보면 Data Scientist도 분석가의 범주에 들어가는 것으로 보인다.
자격요건과 주요업무를 이용해서 데이터 분석가를 좀 더 세부적으로 나누어 보면 비즈니스 분석가와 프로덕트 분석가로 나눌 수 있다.
Enterprise-Wide와 당근페이는 회사의 사업이나 매출과 관련해서 분석을 진행하는 비즈니스 분석가에 가까워 보이고, 검색과 로컬비즈니스는 프로덕트를 사용하는 고객 행동에 대한 분석을 진행하는 프로덕트 분석가에 가까워 보인다. Data Scientist 업무는 두 범주에 모두 속해있는 것으로 보인다.
주요 업무
프로덕트 분석가를 희망하기 때문에 프로덕트 분석가에 가까운 Data Anaylst-검색 채용공고를 기준으로 작성하였다.
Data Analyst-검색 직무는 검색실에 속해있다. 약 3억건의 검색 데이터를 이용해서 사용자 경험을 개선하는 업무를 진행한다.
문제 정의, 가설 검증, 인사이트 공유, 지표 구조화 등의 데이터 분석 업무를 진행한다. 또한, 데이터 구조의 설계 업무를 진행해 유관부서와 협업하는 업무도 진행하는 것으로 보인다.
자격 요건
데이터 분석 과정을 거쳐 제품을 개선해본 경험, 가설을 세우는 역량, A/B 테스트 설계 및 해석 역량, Python, SQL등을 이용한 데이터 조작 능력, 커뮤니케이션 능력 등이 자격요건으로 명시하였다. 모든 요건이 데이터 분석가에게 필요한 역량이다. 5년 이상의 경력을 요구하는 것으로 보아 바로 실무에 투입 가능한 분석가를 원하는 것으로 보인다.
우대사항
검색 데이터를 다루는 분석가다 보니 검색 데이터를 다뤄본 경험이 있는 분석가를 우대하는 것으로 보인다. 또한, 유저와 비즈니스 모두를 만족시켜본 경험이 있는 분석가, 당근 사업에 대한 이해도가 높은 분석가를 우대한다.
전형방식
느낀 점
- 당근의 현 상황 - 당근은 빠르게 사업을 확장해 나가는 상황에서 데이터 기반 의사결정을 올바르게 하기 위해 데이터 분석가를 다양한 부문에서 채용하고 있다.
- 기본에 충실한 분석가 - 분석가의 주요업무나 자격요건 중 특별히 눈에 띄는 내용은 없지만, 모든 내용이 데이터 분석가가 필수로 갖춰야할 역량이다. 기본에 충실한 분석가를 채용하려고 하는 것 같다.
- 도메인에 대한 이해 - 다양한 분야의 도메인에서 데이터 분석가를 뽑는 공고를 통해 당근은 각 도메인에 대한 이해를 갖춘 분석가를 채용하기를 원하는 것 같다. 분석가 취업을 위해서 도메인에 대해서 많이 조사해보고 지식을 쌓는 것이 중요하다.
- 데이터 문화 - 채용공고 글에 "데이터에 기반한 의사결정" 이라는 말이 많이 언급되어 있다. 당근은 전사적으로 데이터를 잘 활용할 수 있는 문화를 정착시키려는 것 같다.
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