[샤넬] Advanced Analytics Manager

CHANEL은 임직원이 최상의 역량을 발휘하고 업무에서 성취감과 자신감을 느낄 수 있는 환경을 조성하는 데 가치를 두는 비상장 기업입니다. 저희는 임직원을 진심으로 아끼며, 사람의 인간다움과 고유함을 존중하는 안전한 환경을 만들기 위해 노력합니다. 이를 통해 모든 구성원이 있는 그대로의 자신을 업무와 삶의 소명에 온전히 담아낼 수 있도록 합니다. 개인적, 직업적 삶에서 끊임없이 경계를 넘어섰던 창립자 Gabrielle Chanel에게서 영감을 받아, CHANEL에는 정해진 단 하나의 길이 없습니다. 저희는 브랜드와 비즈니스, 그리고 스스로의 동기를 더 깊이 이해하도록 장려하는 독특한 업무 환경을 제공하며, 이를 통해 함께 여러분의 성장 가능성을 열어갑니다. CHANEL에서 목적의식을 지니고 사람을 중심에 두는 고용주가 된다는 것은 다음을 의미합니다. 의도를 가지고 의미 있고 따뜻한 마음으로 구성원에게 영감을 주는 것, 저희의 강한 가치를 반영하는 환경을 조성하는 것, 포용을 장려하고 실현하는 것, 그리고 협업과 웰빙을 촉진하는 업무와 근무 환경에 투자하는 것입니다. 이는 저희 비즈니스의 장기적인 성공에 매우 중요합니다. 직무 소개 저희는 한국 비즈니스 데이터를 더 깊은 인사이트, 목표에 맞는 실행, 측정 가능한 가치로 전환하는 데 기여할 실무형 Advanced Analytics & Data Enablement Analyst를 찾고 있습니다. 이 직무는 전략적 비즈니스 파트너로서 비즈니스, 미디어, 디지털, 시장과 관련된 질문을 맞춤형 분석 솔루션, 실행 가능한 제언, 측정 가능한 성과로 전환합니다. 적임자는 활용 가능한 데이터를 폭넓게 바라보며, 고객, 판매, CRM, 캠페인, 미디어, 디지털 플랫폼, 소셜, 이커머스, 운영 데이터 등 내부 소스와 시장 트렌드, 소비자 심리, 경쟁사 활동, 계절성, 거시경제 지표 등 관련 외부 소스를 결합하여 분석합니다. 이상적인 후보자는 타고난 호기심과 엄밀한 분석력, 그리고 상업적 감각을 갖추고 있습니다. 첫 번째 답에 만족하지 않고 근본 원인을 파고들고, 가정에 의문을 제기하며, 가설을 검증하고, 적절한 분석과 이해관계자 피드백을 통해 결과를 확인합니다. 또한 새로운 근거가 더 나은 방향을 제시할 경우 대안적 접근 방식을 검토합니다. 이 직무는 한국 조직이 무슨 일이 일어났는지를 보고하는 단계에서 나아가, 왜 일어났는지, 앞으로 무엇이 일어날 가능성이 높은지, 어떤 조치를 취해야 하는지, 그리고 그 영향을 어떻게 측정할지를 이해하는 단계로 발전하도록 돕습니다. 주요 책임 1. 전략적 비즈니스 파트너십, 고급 분석 및 응용 머신러닝 • 비즈니스 질문을 구조화된 분석 가설, 데이터 요건, 분석 접근법, 의도하는 비즈니스 실행, 성공 지표로 전환합니다. • 기술적 복잡성만이 아니라 비즈니스 가치, 신뢰성, 해석 가능성, 확장성, 실현 가능성, 도입 가능성을 기준으로 솔루션을 선택합니다. • 적절한 모델 검증 방법, 기준선 비교, 성능 지표를 적용합니다. • 분석 방법, 가정, 한계, 산출물, 제언을 명확하게 문서화합니다. 2. 심층 조사 및 문제 해결 • 이해관계자의 가정에 의문을 제기하고, 관찰된 패턴이 실제 인사이트인지, 데이터 아티팩트인지, 프로세스 변경인지, 일시적 효과인지 검증합니다. • 필요에 따라 여러 가설과 솔루션 대안을 개발하고 테스트합니다. • 데이터, 분석 결과, 비즈니스 요건에 따라 더 효과적인 솔루션이 필요하다고 판단되면 분석 접근 방식을 조정합니다. • 불확실성, 데이터의 한계, 리스크, 근거의 강도를 투명하게 공유합니다. 3. 데이터 품질, 거버넌스 및 분석 신뢰성 • 리포팅, 분석, 액티베이션, 머신러닝 또는 AI 활용 사례에 사용하기 전에 가용 데이터가 목적에 적합한지 평가합니다. • 누락 또는 중복 레코드, 일관되지 않은 정의, 신뢰할 수 없는 조인, 불완전한 이력, 지연 유입 데이터, 소스 시스템 변경, 잠재적 편향 등 데이터 품질 문제를 식별합니다. • 비즈니스 정의, 데이터 소유권, 소스 문서화, 리니지 인식, 데이터 품질 점검, 적절한 데이터 활용 등 분석 활용 사례에 적합한 데이터 거버넌스를 지원합니다. • 관련 개인정보 보호, 동의, 접근 통제, 책임 있는 데이터 활용 요건을 이해하고 적용합니다. • 재현 가능하고 체계적으로 정리되며 문서화된 분석 워크플로를 구축합니다. • 비즈니스 의사결정, 액티베이션, 대시보드, 모델 또는 AI 활용 사례에 데이터가 충분히 신뢰할 만하거나 적절하지 않을 경우 조기에 에스컬레이션합니다. 4. 혁신, AI 및 지속적 개선 • 관련 분석, AI, 자동화, 데이터 시각화, 데이터 플랫폼 기술의 동향을 꾸준히 파악합니다. • 가치, 실용성, 거버넌스, 비용, 리스크, 도입 가능성을 기준으로 신규 도구와 방법을 평가하기 위해 목적이 분명한 개념 검증(PoC)을 수행합니다. • 실험 문화, 지식 공유, 지속적 학습, 분석 모범 사례, 근거 기반 의사결정 문화에 기여합니다. • 팀이 분석 인사이트를 효과적으로 이해하고 해석하며 실행에 옮길 수 있도록 도와 비즈니스 이해관계자의 역량 강화를 지원합니다. 5. 부서 간 협업 및 실행 • Project Manager와 긴밀히 협력하여 프로젝트 범위, 데이터 의존성, 리스크, 공수 산정, 솔루션 대안, 실행 계획에 대한 기술적 의견을 제공합니다. • 이해관계자 논의에 참여하여 질문을 명확히 하고 가정을 검증하며, 분석 결과를 명확하고 실용적인 언어로 설명합니다. • 로컬 및 리저널 데이터, CRM, 디지털, 미디어, 기술, 리테일, 커머셜, 비즈니스 팀과 효과적으로 협력합니다. • 로컬 비즈니스 운영과 의사결정을 지원하기 위해 관련 고급 모델과 리저널 역량을 활용합니다. • 리저널 데이터, 분석, CRM, AI 역량이 한국 비즈니스에 적합한지, 데이터 준비도, 현지 프로세스 적합성, 가치 잠재력 측면에서 평가합니다. • 관련 리저널 역량에 대한 현지 테스트, 사용자 인수 테스트(UAT), 도입 피드백, 개선 요청을 지원합니다. • 주도적으로 책임지는 실무형 자세로 문제를 선제적으로 조사하고, 해결책을 제안하며, 실행의 장애물을 제거하도록 돕습니다. • 전문가의 참여가 필요한 시점과 구조적인 데이터, 기술, 개인정보 보호, 보안, 프로세스 리스크를 에스컬레이션해야 할 시점을 판단합니다. 성공 지표 • 비즈니스 가치가 명확히 정의된 우선순위 고급 분석 또는 응용 ML 활용 사례를 구축, 개선 또는 검증합니다. • CRM, 캠페인, 미디어, 리테일, 클라이언텔링, 디지털, 이커머스 또는 커머셜 실행을 지원할 수 있는, 액티베이션에 바로 활용 가능한 산출물을 만들어냅니다. • 데이터 검증, KPI 문서화, 분석 문서화, 재현 가능한 업무에 대한 체계적인 방식을 정립합니다. • 핵심적인 데이터 정의, 데이터 품질, 동의, 접근, 데이터 구조 관련 이슈를 조기에 파악하고 적절한 담당자가 이를 해결하도록 이끕니다. • 한국 조직이 무슨 일이 일어났는지를 보고하는 단계에서 나아가, 왜 일어났는지, 앞으로 무엇이 일어날 가능성이 높은지, 어떤 조치를 취해야 하는지, 그 결과를 어떻게 측정할지를 이해하는 역량을 강화하도록 돕습니다. 자격 요건 업무 범위 안내 이 직무는 분석 및 활성화(activation) 활용 사례를 위한 데이터 거버넌스, 품질, KPI 기준, 분석 신뢰성, 책임 있는 AI 활용에 적극적으로 기여할 것으로 기대됩니다. 다만 전사 차원의 데이터 거버넌스 정책을 단독으로 총괄하거나, 모든 원천 데이터 이슈를 해결하거나, 모든 기술 연동을 구축하거나, 데이터 엔지니어링, 개인정보보호, 보안, 미디어 또는 IT 전문 부서의 역할을 대체하는 것은 기대되지 않습니다. 이 직무의 책임은 분석 업무가 신뢰할 수 있고, 실행 가능하며, 측정 가능하고, 책임감 있게 전달되도록 하는 것이며, 구조적인 문제 해결이 필요할 때 관련 팀들을 함께 모으는 것입니다. 학력 및 전문 자격 요건 • 데이터 사이언스, 통계학, 수학, 컴퓨터 공학, 엔지니어링, 비즈니스 애널리틱스 또는 기타 정량 분야의 학사 학위 또는 이에 준하는 실무 경험을 보유하고 있습니다. 필수 기술 역량 및 경험 • 고급 분석, 데이터 사이언스, CRM/고객 분석, 디지털 분석, 상업 분석, 비즈니스 인텔리전스, 컨설팅 또는 이와 유사한 데이터 중심 직무에서의 관련 경험이 있습니다. • 뛰어난 SQL 역량을 갖추고 있으며, 여러 소스에서 수집된 복잡하고 방대하며 불완전한 데이터 세트를 자신 있게 다룰 수 있습니다. • 데이터 분석, 통계 모델링, 머신러닝을 위한 Python에 능숙합니다. • 다음 중 하나 이상에 대한 실무 경험이 있습니다. • 예측 모델링 또는 분류 • 고객 세분화 또는 클러스터링 • 구매 성향, 이탈, 고객 가치 또는 next-best-action 모델링 • 이상 탐지 • 추천 또는 개인화 • 생성형 AI 또는 분석 자동화 • 피처 엔지니어링, 학습/테스트 검증, 기준선 비교, 성능 지표, 과적합, 데이터 누수, 해석 가능성, 편향 등 주요 모델 개발 개념을 이해하고 있습니다. • 심층 분석을 수행하고, 가설을 수립하며, 결과를 검증하고, 근거에 기반한 제언을 도출한 경험이 있습니다. • 데이터 품질, 비즈니스 정의, 데이터 소유권, 데이터 계보, 접근 통제, 책임 있는 데이터 활용 등 핵심 데이터 거버넌스 개념에 익숙합니다. • 분석 방법, 결과, 제언 및 한계를 기술 부서와 비기술 부서의 동료 모두에게 명확하게 전달할 수 있습니다. 우대 사항 우대 사항 • CRM, 마케팅, 클라이언텔링, 리테일, 디지털, 커머셜 또는 기획 프로세스에서 분석 결과물을 실제 업무에 활용해 본 경험이 있습니다. • 분석 솔루션을 반복적인 워크플로, 고객 여정 또는 의사결정 도구로 운영화해 본 경험이 있습니다. • Azure, AWS, GCP, Databricks, Snowflake 또는 이에 준하는 클라우드 데이터 및 분석 환경을 다뤄 본 경험이 있습니다. • Git, 버전 관리, 재사용 가능한 코드, 코드 리뷰 또는 재현 가능한 분석 워크플로에 익숙합니다. • MLOps, 모델 모니터링, 데이터 파이프라인, API 또는 배포 방식에 대한 경험이 있습니다. • 데이터 카탈로그, 데이터 품질 또는 데이터 거버넌스 도구에 익숙합니다. • 고객 데이터를 다룰 때 필요한 개인정보 보호, 동의, 책임 있는 AI 관련 사항을 이해하고 있습니다. • 자기주도적 학습, 개념 검증(PoC) 개발, 자동화 또는 새로운 분석 기술 도입 경험이 있습니다.