이 공고, 이렇게 물어볼 겁니다
Q1
쿠팡 로지스틱스 서비스의 운영 효율성을 개선하기 위해 데이터 기반 의사결정을 어떻게 활용했나요?
🎯 데이터 기반 의사결정의 실제 적용 사례를 확인
Q2
물류 네트워크 확장 프로젝트에서 데이터 분석을 통해 어떤 기회를 발굴했고, 그 결과는 어떻게 측정했나요?
🎯 데이터 분석의 실제 적용 사례와 결과를 확인
Q3
KPI 및 성과관리 체계 구축을 위해 어떤 지표를 설계했고, 그 지표를 어떻게 측정했나요?
🎯 KPI 설계와 측정의 실제 적용 사례를 확인
Q4
데이터 분석 및 자동화 솔루션을 구축하면서 어떤 도구를 사용했고, 그 도구를 어떻게 활용했나요?
🎯 데이터 분석 및 자동화 도구의 실제 적용 사례를 확인
Q5
Cross-functional 프로젝트 수행에서 분석 결과를 어떻게 실행 가능한 개선안으로 도출했고, 그 결과는 어떻게 측정했나요?
🎯 Cross-functional 프로젝트의 실제 적용 사례와 결과를 확인
질문만 읽으면 컨닝이에요. 소리 내어 답해보세요 — 어디서 틀어지는지 짚어드립니다.
공고 내용
회사 소개
CLS(Coupang Logistics Services)는 택배사업, 화물운송, 화물주선, 물류창고, 화물분류 등 종합 물류 서비스를 제공하는 쿠팡의 물류전문 계열사입니다. CLS는 국토교통부로 지정 받은 택배운송사업자로서 전국단위의 배송캠프에서 업계 최초로 도입한 분류작업전담인력과 직영 전문 배송직 쿠팡친구, 그리고 전국 단위 택배 영업점을 통해 고객에게 최적의 배송서비스를 제공하면서 쿠팡의 로켓배송을 완결하는 역할을 담당하고 있습니다. 로켓배송을 통해 미래 물류의 혁신을 이끌어 온 종합물류서비스 기업으로서 CLS는 로켓배송의 노하우, 인프라, 네트워크 등을 연계하여 물류 혁신을 통한 더 나은 고객감동을 만들어 나갈 것입니다.
직무 소개
CLS OPEX 팀은 한국 및 대만 물류 네트워크의 운영 효율성을 높이고 고객 경험을 개선하기 위해 데이터 기반의 의사결정을 지원합니다.
본 포지션은 물류 운영 전반에 대한 이해를 바탕으로 복잡한 비즈니스 문제를 구조화하고, 데이터 분석을 통해 핵심 원인과 개선 기회를 발굴하는 역할을 담당합니다. 또한 분석 결과를 실행 가능한 전략으로 구체화하고, Operations, Product, Program Management, Finance 등 다양한 조직과 협업하여 실질적인 비즈니스 성과로 연결합니다.
단순한 데이터 추출이나 리포팅을 넘어, 비즈니스 목표에 적합한 문제를 정의하고, 핵심 지표를 설계하며, 필요한 분석 데이터와 정기 배치 작업을 직접 구성하고, 분석 결과를 조직의 의사결정과 실행으로 연결할 수 있는 Senior Business Analyst 를 찾습니다.
업무 내용
1. 물류 운영 및 네트워크 분석
- 한국 및 대만 물류 네트워크의 운영 데이터를 분석하여 비용, 생산성, 서비스 품질 및 고객 경험 측면의 개선 기회를 발굴
- 복잡하거나 명확하게 정의되지 않은 운영 이슈를 구조화하고, 데이터 기반의 가설 수립 및 Root Cause Analysis 수행
- 운영 현황과 성과를 진단하고, 분석 결과를 바탕으로 실행 가능한 개선 방안 제시
- 신규 물류 네트워크 확장, 운영 모델 변경 및 주요 전략 프로젝트에 필요한 데이터 분석과 의사결정 지원
- 분석 및 개선 과제가 비용 절감, 생산성 향상, 운영 안정성 또는 고객 경험 개선으로 이어질 수 있도록 성과를 추적하고 관리
2. KPI 및 성과관리 체계 구축
- 비즈니스 목표 및 운영 전략과 연계된 핵심 성과 지표를 정의하고 관리
- 주요 KPI의 변화와 이상 징후를 모니터링하고, 성과 변화의 원인과 비즈니스 영향을 분석
- Tableau 또는 Power BI를 활용하여 운영 조직과 리더십이 신속하게 현황을 이해하고 의사결정할 수 있는 대시보드와 리포팅 체계 구축
- 기존 지표 및 리포팅 방식을 지속적으로 개선하여 조직의 데이터 활용도와 의사결정 효율 향상
- 여러 조직에서 사용하는 지표의 정의와 기준을 정렬하고, 일관된 성과 관리 체계 수립
3. 데이터 분석 및 자동화
- SQL을 활용하여 대규모 운영 데이터를 추출, 가공 및 분석하고 비즈니스 인사이트 도출
- 분석 및 리포팅에 필요한 데이터셋과 데이터 처리 로직을 구성하고 지속적으로 관리
- Airflow 또는 유사한 Workflow Orchestration 도구를 활용하여 정기적인 데이터 처리 및 리포팅을 위한 기본적인 배치 작업을 구성하고 운영
- 배치 작업의 실행 결과를 확인하고, 데이터 누락이나 작업 실패 등 기본적인 오류를 파악하여 필요한 조치 수행
- 필요에 따라 Python을 활용하여 데이터 분석, 검증 및 반복 작업 효율화
- 정기 리포트와 반복적인 분석 업무를 개선하여 분석 과정의 정확성과 생산성 향상
- 데이터의 정합성과 분석 결과를 검증하고, 의사결정에 활용할 수 있는 신뢰도 높은 결과 제공
- 분석 결과를 명확한 스토리와 실행 가능한 권고안으로 구성하여 비즈니스 의사결정 지원
4. BI 및 리포팅 환경 구축
- Operations, Product, Program Management, Finance 및 Data 조직 등 다양한 이해관계자와 협업하여 주요 비즈니스 과제 추진
- 비즈니스 요구사항을 명확한 분석 문제, KPI 및 실행 계획으로 구체화
- 여러 과제의 비즈니스 영향도와 시급성을 고려하여 우선순위를 설정하고 프로젝트 진행
- 분석 결과와 권고안을 리더십 및 관련 조직에 명확하고 설득력 있게 전달
- 이해관계자 간 서로 다른 관점과 요구사항을 조율하고, 데이터 기반의 합의와 실행 유도
5. Cross-functional 프로젝트 수행
- 개별 운영 이슈를 넘어 End-to-End 물류 네트워크와 비즈니스 목표를 고려한 분석 수행
- 물류 네트워크의 성장, 비용 구조, 생산성 및 고객 경험에 영향을 주는 중장기 기회와 위험 요인 발굴
- 데이터 분석을 기반으로 운영 전략, 투자 우선순위 및 개선 과제에 대한 방향 제안
- 단기적인 문제 해결뿐만 아니라 반복적으로 발생하는 문제의 구조적 원인을 파악하고 지속 가능한 개선 방향 수립
자격 요건
- 데이터 분석, 비즈니스 분석, 운영 분석 또는 유관 분야에서 7년 이상의 경력 을 보유하신 분
- SQL을 활용하여 대규모 데이터를 분석하고 복잡한 비즈니스 질문에 대한 답을 도출할 수 있는 분
- 복잡하고 모호한 비즈니스 문제를 구조화하고, 적절한 분석 방법과 핵심 지표를 정의할 수 있는 분
- 데이터 분석을 통해 비즈니스 문제의 핵심 원인을 파악하고 실행 가능한 해결 방안을 제시한 경험이 있는 분
- 분석 및 리포팅에 필요한 데이터 처리 로직이나 데이터셋을 직접 구성하고 관리한 경험이 있는 분
- Airflow 또는 유사한 Workflow Orchestration 도구를 활용하여 정기 배치 작업이나 기본적인 데이터 파이프라인을 직접 구성하고 운영해 본 경험이 있는 분
- 배치 작업의 실행 상태를 확인하고, 작업 실패나 데이터 누락 등 기본적인 오류를 파악하고 대응한 경험이 있는 분
- 분석 결과를 실제 비즈니스 실행으로 연결하여 비용 절감, 생산성 향상, 매출 향상, 운영 효율화 또는 고객 경험 개선 등의 성과를 창출한 경험이 있는 분
- Tableau, Power BI 또는 유사한 BI 도구를 활용하여 대시보드 및 의사결정 지원 체계를 구축한 경험이 있는 분
- Operations, Product, Program Management, Finance 등 다양한 조직과 협업하여 Cross-functional 프로젝트를 주도한 경험이 있는 분
- 복잡한 분석 내용과 비즈니스 시사점을 대상에 맞게 명확하고 설득력 있게 전달할 수 있는 분
- 여러 과제의 중요도와 비즈니스 영향을 판단하여 우선순위를 설정하고, 제한된 정보 속에서도 독립적으로 업무를 추진할 수 있는 분
- 개별 분석 과제를 넘어 비즈니스의 전체 구조와 장기적인 영향을 고려하여 전략적 방향을 제안할 수 있는 분
우대 조건
- 이커머스, 물류, 공급망, 플랫폼 또는 대규모 운영 환경에서 분석 업무를 수행한 경험이 있는 분
- 물류 네트워크, 운영 비용, 생산성, Capacity 또는 고객 경험 관련 개선 프로젝트를 수행한 경험이 있는 분
- Python을 활용하여 데이터 분석, 검증 또는 반복 업무를 효율화한 경험이 있는 분
- 데이터 모델링, 데이터 마트 또는 재사용 가능한 분석 데이터셋 설계 경험이 있는 분
- Airflow를 활용하여 여러 데이터 소스와 처리 단계를 연결한 배치 Workflow를 설계하거나 고도화한 경험이 있는 분
- 배치 작업의 모니터링, 재실행, 오류 처리 또는 데이터 정합성 검증 프로세스를 개선한 경험이 있는 분
- 정기 리포팅, 데이터 처리 또는 반복적인 분석 프로세스를 자동화한 경험이 있는 분
- 대규모 데이터 환경에서 데이터 품질 개선 또는 SQL 성능 개선을 수행한 경험이 있는 분
- AI 기반 분석 도구 또는 AI Coding Tool을 활용하여 분석 생산성이나 업무 품질을 개선한 경험이 있는 분
- AI Agent 또는 자동화 솔루션을 실제 업무 프로세스에 적용한 경험이 있는 분
- 분석 방법론, KPI 체계 또는 데이터 활용 방식을 조직 내에 도입하고 확산한 경험이 있는 분
전형 절차 및 안내 사항
- 전형 절차
- 참고 사항
- 고용형태는 정규직으로 수습기간 12주를 포함합니다. 단, 업무상 필요한 경우에는 상기 수습기간을 적용하지 않거나 단축 또는 연장할 수 있습니다.
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서류 반환 정책
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