차량 및 사용자 데이터를 분석하여 서비스 개선을 위한 인사이트를 도출하고 지표를 설계해요. 관련 전공 학위 또는 이에 준하는 실무 경험이 필요하며, SQL과 Python 활용 능력을 갖춰야 해요. 대시보드 도구 사용 경험이 필수이며, 다양한 유관 부서와 협업하여 데이터 기반 의사결정을 지원해요. 2차 면접은 3시간 내외로 진행되며, 입사 후 3개월의 수습 기간이 적용될 수 있어요.
42dot의 데이터 분석팀은 차량과 차량을 사용하는 사용자에게 생성되는 데이터를 통해서, 인사이트를 도출하고 이를 다시 서비스에 반연해서 사용자 경험을 더 나아지게 만드는 데이터 루프를 만드는 업무를 수행합니다.
Data를 통해 다양한 인사이트를 제공하고, 모빌리티의 혁신을 이루어갈 동료분들을 기다립니다.
데이터 기반 문제 정의 및 분석 수행: 서비스/비즈니스 지표 분석을 통해 핵심 과제 및 개선 포인트를 도출합니다.
차량 데이터·주행 로그 분석: 차량 센서 데이터, 주행 패턴 등 다양한 모빌리티 데이터를 기반으로 인사이트를 제공합니다.
지표 설계 및 성능 모니터링: 서비스 KPI를 정의하고, 대시보드 및 모니터링 체계를 구축·운영합니다.
크로스 팀 협업: 기획·개발·운영·사업팀과 협업하여 분석 요구사항을 정리하고 데이터 기반 의사결정을 지원합니다.
데이터 품질 관리 및 구조 개선 제안: 데이터 수집 체계/로그 구조를 점검하고 개선 사항을 제안합니다.
데이터 분석, 통계학, 컴퓨터공학, 산업공학 등 관련 전공 또는 이에 준하는 실무 경험
SQL을 활용한 대용량 데이터 추출 및 가공 능력
Python 기반 데이터 분석 경험(Pandas, Numpy)
데이터 기반 문제 해결 능력: 문제 정의 → 분석 설계 → 인사이트 도출 → 액션 제안까지 수행할 수 있는 역량
대시보드 도구(Tableau, Looker, Power BI 등) 사용 경험
다양한 조직 구성원에게 분석 결과를 명확하고 논리적으로 전달할 수 있는 커뮤니케이션 능력
스스로 분석 목표를 설정하고 추진할 수 있는 자기 주도적 업무 스타일
자동차/모빌리티/IoT/지도(LBS)/센서 관련 데이터 분석 경험
차량 CAN 데이터, 주행 로그, ADAS/자율주행 데이터 경험
데이터 파이프라인 구축 또는 ETL 환경(Hive, Spark, Airflow 등) 경험
KPI 설계 및 성장 지표 관리 경험
스타트업 또는 빠르게 변하는 조직에서의 업무 경험
새로운 데이터 소스·도구·기술을 빠르게 학습하고 탐색하는 데 익숙한 사람
서류 전형
코딩·과제 테스트
1차 면접 (화상, 1시간 내외)
2차 면접 (대면 혹은 화상, 3시간 내외)
처우 협의·입사
전형 절차는 일정 및 진행 상황에 따라 일부 변경될 수 있으며, 각 전형 결과는 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다.
지원서 제출 시 주민등록번호, 가족관계, 혼인 여부, 연봉, 사진, 신체조건, 출신 지역 등 채용절차법상 요구 금지된 정보는 제외 부탁드립니다.
지원서 접수 중 오류가 발생하거나 기타 문의 사항이 있을 경우, recruit@42dot.ai로 문의해 주시기 바랍니다.
국가보훈대상자 및 취업보호 대상자는 관계법령에 따라 우대합니다.
장애인 고용 촉진 및 직업재활법에 따라 장애인 등록증 소지자를 우대합니다.
42dot은 의뢰하지 않은 서치펌의 이력서를 받지 않으며, 요청하지 않은 이력서에 대해 수수료를 지불하지 않습니다.
지원서 내용 중 허위 사실이 발견될 경우, 입사가 취소될 수 있습니다.
인터뷰 프로세스 종료 후 지원자의 동의하에 평판조회가 진행될 수 있습니다.
3개월의 수습기간이 적용될 수 있습니다.
