About the Team ๐ย
Customer Experience (CX) Product Analytics ํ์ ๊ณ ๊ฐ๋ค์ ์ด์ปค๋จธ์ค ์ฌ์ ์์ ๋ชจ๋ฐ์ผ/์น ํ๋ก๋ํธ์ ์ํธ ์์ฉํ๋ ๋ฐฉ์์ ๊ฐ์ ํ๋ ๊ฒ์ ๋ชฉํ๋ก ํฉ๋๋ค. ๋ํ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ํตํฉํ์ฌ ์คํ ๊ฐ๋ฅํ ์ธ์ฌ์ดํธ๋ฅผ ์์ฑํ๊ณ , ๋ณต์กํ ๋น์ฆ๋์ค ๋ฌธ์ ์ ํด๊ฒฐ์ฑ
์ ์ ์ํ๋ฉฐ ์ฟ ํก์ ๊ณ ๊ฐ์ ๋ํ ๊น์ ์ดํด๋ฅผ ๊ฐ๋ฅํ๊ฒ ํฉ๋๋ค.ย
ย
Responsibilities ๐ย
ยทย Product ์ ๋ต ๊ฐ๋ฐ/์ง์์ ์ํ ์ ๋์ ๋ถ์, ์คํ ๋ฐ ๋ฐ์ดํฐ ์ ์๋ฅผ ํตํด ๊ธฐ์ ์ ์ ๋ฌธ์ฑ์ ์ ์ฉํ๋ ๋์์, Product ๊ฐ์ ์ ์ํ ๊ธฐ๋์ ์๋จ์ ์ ์, ์ดํด, ํ
์คํธํ๊ณ ํต์ฐฐ๋ ฅ์ ๊ธฐ๋ฐํ ์ถ๊ฐ์ ์ธ ์ ์์ ํตํด ๋ก๋๋งต์ ์ถ์งํฉ๋๋ค.ย
ยท ๊ฐ์ค๊ฒ์ฆย - ํ
์คํธ ๊ฐ์ค์ ์ธ์ฐ๊ณ , ๊ธฐํ๋ฅผ ๊ฒ์ฆํ๊ณ ๊ณ ๊ฐ ๊ฒฝํ๊ณผ ๋น์ฆ๋์คย KPI์ ๊ธ์ ์ ์ธ ๊ฐ์ ์ ๊ฐ์ ธ๋ค ์ค ์ ์๋ ์กฐ์น๋ค์ ์ ์ํฉ๋๋ค.ย
ยท ํ
์คํธ ๋ถ์ย - ํต๊ณํ์ ์ผ๋ก ์ ํํ๊ณ ์ ํฉํย A/B analysis ์ ๋ฆฌ๋ฉํ๊ณ , ํ
์คํธ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ์ด๋์ด๋ด๋ ์์ธ์ ๋ํ โWHYโ์ ๋ตํ๊ธฐ ์ํด ์ฝํธํธ ์ฐ๊ตฌ๋ฅผ ์งํํฉ๋๋ค. ๋ถ์์ ์ด๊ณ ํต์ฐฐ๋ ฅ ์๋ย Report ๊ด์ ์์ ์ข ๋ ๋ณต์กํย Test๋ฅผ ๊ณ ์ํฉ๋๋ค.ย
ยท ์ฃผ์ย Data Artifacts ์ย Lineage (ex:
ETL, ๋ฐ์ดํฐ ๋ชจ๋ธ, ์ฟผ๋ฆฌ) ๋ฅผ ์ ์งํ๋ฉฐ, ์งํ์ค์ธ ํ
์คํธ ์ฑ๋ฅ/๊ฒฐ๊ณผ ๋ชจ๋ํฐ๋ง์ ์ํด ์๋ํ๋ ๋ฐ์ดํฐ ์ํฌํ๋ก์ฐ์ ๋์๋ณด๋๋ฅผ ๊ฐ๋ฐํฉ๋๋ค.ย
ยท ๊ด๋ จ ์๊ฐํ ํด (Tableau/PowerBI/Superset ๋ฑ) ์ ํ์ฉํ์ฌย Metrics์ ํธ๋ํนํ๊ณ , ์ด์ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์กฐ์ฌํ๋ฉฐ, ์ ์ ํ ์ฐจ์์์ ์งํ๋ฅผ ์ถ๊ฐ์ ์ผ๋ก ๋ถ๋ฅํ์ฌ ์ฌ์ธต์ ์ธย dynamics์ ๋ฐํ๋
๋๋ค.ย
ยท ๋น์ฆ๋์ค์ ๊ธฐ์ ์ ๋ฐ ์ด์์ ์ธ ๋ฉด์์์ ์ธ๋ถ ์กฐ๊ฑด์ฌํญ(ex: key dependencies, business drivers/KPIs, develop actionable business insights ๋ฑ)๋ค์ ๋ฉด๋ฐํ ํ์ํด์ย ๊ฑด์ค์ ์ธ ๊ธฐ์ ์ ๋
ผ์ ๋ฐ ๊ฒ์ฆ์ ๊ธฐ์ฌํฉ๋๋ค.ย
ยท ๊ธฐ์ ์ /์์คํ
์ ์ผ๋ก ๋ ํจ์จ์ ์ธ ์๋ฃจ์
์ ์์๋ณด๊ณ ํ
์คํธํฉ๋๋ค. ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์ด๋ป๊ฒ ์ํ, ์ฒ๋ฆฌ, ๋ถ์ํ๋์ง ์ดํดํฉ๋๋ค.ย
ยท ๋ฐ์ดํฐ์
ํ๋ฆฌํฐ๋ฅผ ๊ฐ์ ํ๊ณ ๋งค๋ด์ผ ํ๋ก์ธ์ค๋ฅผ ์๋ํํฉ๋๋ค.ย
ยท ํ๋ก๋ํธ ํ์ ๋น์ฆ๋์ค ๊ฒฐ์ ์ ์ํฅ์ ๋ฏธ์น๋ ์ธ์ฌ์ดํธ์ ์๋ฃจ์
์ ์ ๊ณตํฉ๋๋ค.ย
ยท ์ดํด๊ด๊ณ์๋ค๊ณผ ์ ์๊ณผ ๋ฐ๊ฒฌ์ ์ ๋ํด ์ปค๋ฎค๋์ผ์ด์
ํ๊ณ ์ถํ ์ฌ์ฉ๊ณผ ๋ฐฐํฌ๋ฅผ ์ํด ์ํค๋ก ๋ฌธ์ํํฉ๋๋ค.ย
ยท ์ง๋ฌด์ Seniority์ ๋ฐ๋ผย CX ํ๋ก๋ํธ ๋ด์ ๋ณต์ก์ฑ์ด ๋์ ๋ถ์์ ์์ญ์ ๋ด๋นํ๊ฒ ๋๊ณ , ์ฌ๋ฌย PM๋ค๊ณผ ์ํธ์ ์ผ๋ก ์
๋ฌดํ๋ฉฐ ํ๋ฌ๋ํธ ๋ถ์๋ฐ ๋น์ง๋์ค์ ์ฐ์ ์์ ๊ฒฐ์ ์ ์ค์ํ ์ํฅ๋ ฅ์ ๋ฐํ ํ ์ ์์ผ๋ฉฐ, ๋ฐ์ดํฐ ๋ถ์๊ฐ๋ก ๊ตฌ์ฑ๋ ์์ํ(2-4์ธ)์ ๊ด๋ฆฌํ๋ ๋ฆฌ๋์ฝ ์ญํ ๊น์ง ๊ธฐ๋ํ๊ณ ์์ต๋๋ค.ย
ย
Basic Qualifications ๐ย ย
ยทย Querying Language (ex. SQL) ์ ์คํฌ๋ฆฝํธ ์ธ์ดย (ํ์ด์ฌ) ์ฌ์ฉ ๊ฒฝํ. ย ย
ยทย Spark์ ๋ํ ์ดํด๋๋ฅผ ๋ณด์ ํ์ ๋ถ,ย GPU (ex. RapidsAI CUDA) ์ฌ์ฉ ๊ฒฝํย (์ฐ๋ ์ฌํญ) ย
ยทย ์ ๋๋ถ์ผ์ ํ์ฌย (STEM, Finance, Economics, Statistics)ย
ยทย Dataย Analyst,ย Dataย Scientist ๋ฑ ๋ฐ์ดํฐ ๋ถ์ ๊ธฐ์ ์ ํ์๋กํ๋ ์
๋ฌด ์ฝย 3๋
์ด์์ ๊ฒฝํย
ยทย A/B ํ
์คํธ์ย Bayesian statistics์ ํฌํจํย A/B ํ
์คํธ์ ํต๊ณ ๊ฐ๋
์ ๋ํ ์ดํด๋์, A/B ํ
์คํธ ์ค๊ณ, ๊ฒฐ๊ณผ ํด์ ๊ฒฝํย ย
ยท ๋ถ์ฐ ์์คํ
, ๋ฐ์ดํฐ ๋ชจ๋ธ๋ง, scientific methods ์ ๋ํ ์ข
ํฉ์ ์ธ ์ดํด๊ฐ ์๊ณ , ๊ธฐ์ ํต๊ณ/์ถ๋ฆฌ ํต๊ณ์ ๋ํ ๋์ ์ ๋ฌธ์ฑ์ ๋ณด์ .ย
ยทย ๋ค์ํย stakeholders์ ๋์์ผ๋ก ๋ค์์ ํ๋ ์ ํ
์ด์
์ ์งํํด๋ณธ ๊ฒฝํ ๋ฐ ํจ์จ์ ์ธ ์ปค๋ฎค๋์ผ์ด์
์คํฌ์ ๋ณด์ .ย
ยทย ์
๋ฌด์ ์ฐ์ ์์๋ฅผ ํจ์จ์ ์ผ๋ก ์ ํ๊ณ , ๋น ๋ฅด๊ณ ์ญ๋์ ์ธ ํ๊ฒฝ์์ ํจ๊ณผ์ ์ธ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ๋ฌ์ฑํ ์ ์๋ ์ญ๋ย (๋ฉํฐํ
์คํน ์ญ๋)ย
ย ย
Preferred Experience ๐ย
ยทย ๊ณตํ ๋ฐ ๋น์ง๋์ค ํ์ย (์/๋ฐ์ฌย or MBA)ย
ยทย ํต๊ณ ๋ถ์์ ์ํย R/SAS ํ์ฉ ์ญ๋ย
ยทย Hive, Presto, Airflowย
ยทย ๋ฐ์ดํฐ ์๊ฐํย (์: Tableau, Qlik, Looker, Power BI)ย
ยทย ์์ฐ์ดย (NLP) ์ฒ๋ฆฌ ๊ฒฝ๋ ฅ ์ฐ๋ย
ยทย ์์ด ๋ฅํต์ ์ฐ๋ย
์ ํ์ ์ฐจย ย
- ์๋ฅ์ ํ - ์ ํ๋ฉด์ - ๋๋ฉด(ํ์)๋ฉด์ โ ์ต์ข
ํฉ๊ฒฉย ย
- ์ ํ์ ์ฐจ๋ ์ง๋ฌด๋ณ๋ก ๋ค๋ฅด๊ฒ ์ด์๋ ์ ์์ผ๋ฉฐ, ์ผ์ ๋ฐ ์ํฉ์ ๋ฐ๋ผ ๋ณ๋ ๋ ์ ์์ต๋๋ค.ย ย
- ์ ํ ์ผ์ ๋ฐ ๊ฒฐ๊ณผ๋ ์ง์์์ ๋ฑ๋กํ์ ์ด๋ฉ์ผ๋ก ๊ฐ๋ณ ์๋ด ๋๋ฆฝ๋๋ค.ย ย
ย
์ฐธ๊ณ ์ฌํญย ย
- ๋ณธ ๊ณต๊ณ ๋ ๋ชจ์ง ์๋ฃ ์ ์กฐ๊ธฐ ๋ง๊ฐ๋ ์ ์์ต๋๋ค.ย ย
- ์ง์์ ๋ด์ฉ ์ค ํ์์ฌ์ค์ด ์๋ ๊ฒฝ์ฐ์๋ ํฉ๊ฒฉ์ด ์ทจ์๋ ์ ์์ต๋๋ค.ย ย
- ์ทจ์
๋ณดํธ ๋์์(๋ณดํ๋์์, ์ฅ์ ์ธ ๋ฑ)๋ ๊ด๋ จ ๋ฒ๋ฅ ์ ๋ฐ๋ผ ์ฑ์ฉ์ฐ๋๋ฅผ ๋ฐ์ ์ ์์ต๋๋ค.ย
- ์ง๊ธ๊ณผ ๋ด๋น ์
๋ฌด ๋ฒ์๋ ํ๋ณด์์ ์ ๋ฐ์ ์ธ ๊ฒฝ๋ ฅ๊ณผ ๊ฒฝํ ๋ฑ ์ ๋ฐ์ฌ์ ์ ๊ณ ๋ คํ์ฌ ๋ณ๊ฒฝ๋ ์ ์์ต๋๋ค. ์ด๋ฌํ ๋ณ๊ฒฝ์ด ํ์ํ ๊ฒฝ์ฐ, ์ต์ข
ํฉ๊ฒฉ ํต์ง ์ ์ ์ ํ ์๊ธฐ์ ํ๋ณด์์ ์ปค๋ฎค๋์ผ์ด์
๋ ์์ ์
๋๋ค.ย ย
- ์ฑ์ฉ ๋ฐ ์
๋ฌด ์ํ๊ณผ ๊ด๋ จํ์ฌ ์๊ตฌ๋๋ ๋ฒ๋ น์ ์๊ฒฉ์ด ๊ฐ์ถ์ด์ง์ง ์์ ๊ฒฝ์ฐ ์ฑ์ฉ์ด ์ ํ๋ ์ ์์ต๋๋ค .ย
- ๊ณ ์ฉํํ๋ ์ ๊ท์ง์ผ๋ก ์์ต๊ธฐ๊ฐ 12์ฃผ๋ฅผ ํฌํจํ๋ค. ๋จ, ์
๋ฌด์ ํ์ํ ๊ฒฝ์ฐ์๋ ์๊ธฐ ์์ต๊ธฐ๊ฐ์ ์ ์ฉํ์ง ์๊ฑฐ๋ ๋จ์ถ ๋๋ ์ฐ์ฅํ ์ ์์ต๋๋ค.ย ย
ย
๊ฐ์ธ์ ๋ณด ์ฒ๋ฆฌ๋ฐฉ์นจย
- ์ฟ ํก ๊ทธ๋ฃน์ ์
์ฌ์ง์์ ๊ฐ์ธ์ ๋ณด ์ฒ๋ฆฌ๋ฐฉ์นจ(์๋ ๋งํฌ)์ ๋ฐ๋ผ ๊ทํ์ ๊ฐ์ธ์ ๋ณด๋ฅผ ์์งํ์ฌ ์ฒ๋ฆฌํฉ๋๋ค.ย ย
https://www.coupang.jobs/kr/privacy-policy/ย ย
ย
์๋ฅ๋ฐํ์ ์ฑ
ย ย
- ๋ณธ๊ณ ์ง๋ ใ์ฑ์ฉ์ ์ฐจ์๊ณต์ ํ์๊ดํ๋ฒ๋ฅ ใ์ 11์กฐ์ 6ํญ์ ๋ฐ๋ฅธ ๊ฒ ์
๋๋ค.ย ย
- ๋น์ฌ ์ฑ์ฉ์ ์์ํ ๊ตฌ์ง์ ์ค ์ต์ข
ํฉ๊ฒฉ์ด ๋์ง ๋ชปํ ๊ตฌ์ง์๋ ใ์ฑ์ฉ์ ์ฐจ์ ๊ณต์ ํ์ ๊ดํ ๋ฒ๋ฅ ใ์ ๋ฐ๋ผ ์ ์ถํ ์ฑ์ฉ์๋ฅ์ ๋ฐํ์ ์ฒญ๊ตฌํ ์ ์์์ ์๋ ค ๋๋ฆฝ๋๋ค. ๋ค๋ง, ํํ์ด์ง ๋๋ ์ ์์ฐํธ์ผ๋ก ์ ์ถ๋ ๊ฒฝ์ฐ๋ ๊ตฌ์ง์๊ฐ ๋น์ฌ์ ์๊ตฌ ์์ด ์๋ฐ์ ์ผ๋ก ์ ์ถํ ๊ฒฝ์ฐ์๋ ๊ทธ๋ฌํ์ง ์๋ํ๋ฉฐ, ์ฒ์ฌ์ง๋ณ์ด๋ ๊ทธ ๋ฐ์ ๋น์ฌ์๊ฒ ์ฑ
์ ์๋ ์ฌ์ ๋ก ์ฑ์ฉ์๋ฅ๊ฐ ๋ฉธ์ค๋ ๊ฒฝ์ฐ์๋ ๋ฐํํ ๊ฒ์ผ๋ก ๋ด
๋๋ค.ย ย
- ์2ํญ ๋ณธ๋ฌธ์ ๋ฐ๋ผ ์ฑ์ฉ ์๋ฅ ๋ฐํ ์ฒญ๊ตฌ๋ฅผ ํ๋ ๊ตฌ์ง์๋ ์ฑ์ฉ ์๋ฅ ๋ฐํ ์ฒญ๊ตฌ์ [์ฑ์ฉ์ ์ฐจ์ ๊ณต์ ํ์ ๊ดํ ๋ฒ๋ฅ ์ํ๊ท์น ๋ณ์ง ์ 3 ํธ ์์]๋ฅผ ์์ฑํ์ฌ ์ด๋ฉ์ผ (recruitingops@coupang.com) ๋ก ์ ์ถํ๋ฉด, ์ ์ถ์ด ํ์ธ๋ ๋ ๋ก๋ถํฐ 14 ์ผ ์ด๋ด์ ์ง์ ํ ์ฃผ์์ง๋ก ๋ฑ๊ธฐ์ฐํธ์ ํตํ์ฌ ๋ฐ์กํด ๋๋ฆฝ๋๋ค. ์ด ๊ฒฝ์ฐ ๋ฑ๊ธฐ์ฐํธ์๊ธ์ ์์ ์ ๋ถ๋ด์ผ๋ก ํ๊ฒ ๋์ค๋ ์ ๋
ํ์๊ธฐ ๋ฐ๋๋๋ค.ย ย
- ๋น์ฌ๋ ์2ํญ ๋ณธ๋ฌธ์ ๋ฐ๋ฅธ ๊ตฌ์ง์์ ๋ฐํ ์ฒญ๊ตฌ์ ๋๋นํ์ฌ ์ฑ์ฉ ์ฌ๋ถ๊ฐ ํ์ ๋ ๋ ๋ก๋ถํฐ 180 ์ผ๊ฐ ๊ตฌ์ง์๊ฐ ์ ์ถํ ์ฑ์ฉ์๋ฅ ์๋ณธ์ ๋ณด๊ดํ๊ฒ ๋๋ฉฐ, ๊ทธ๋๊น์ง ์ฑ์ฉ์๋ฅ์ ๋ฐํ์ ์ฒญ๊ตฌํ์ง ์๋ํ ๊ฒฝ์ฐ์๋ ใ๊ฐ์ธ์ ๋ณด ๋ณดํธ๋ฒใ์ ๋ฐ๋ผ ์ง์ฒด ์์ด ์ฑ์ฉ์๋ฅ ์ผ์ฒด๋ฅผ ํ๊ธฐํ ์์ ์
๋๋ค.ย ย
- ๋จ, ์ 1ํญ ๋ด์ง 4ํญ์ ๋ด์ฉ์ ๋ํ๋ฏผ๊ตญ์ ๋
ธ๋ ๊ด๊ณ ๋ฒ๋ น์ด ์ ์ฉ๋๋ ๊ฒฝ์ฐ์๋ง ์ ์ฉ๋ฉ๋๋ค. ๊ทธ ์ด์ธ์ ๊ฒฝ์ฐ์๋ ์ ์ฉ๋์ง ์์ต๋๋ค.ย
ย
ย
Coupang is one of the largest and fastest growing e-commerce platforms on the planet. We are on a mission to revolutionize everyday lives for our customers, employees and partners. We solve problems no one has solved before to create a world where people ask, โHow did we ever live without Coupang?โ Coupang is a global company with offices in Beijing, Los Angeles, Seattle, Seoul, Shanghai, and Silicon Valley.
ย
About us :
Weโre part of Customer Experience Product team, which aims to improve how our customers interact with your mobile/web products with their e-commerce journey.
Weโre responsible for providing support in utilising decision science techniques in product development, along with discovery of customer behaviours within our products, in journey of creating better customer-facing products.
ย
Qualifications :
ยท Wealth of experience in using querying language(e.g. SQL) and scripting language (Python) with understanding of Spark, experiencing of utilising GPU(e.g. RapidsAI, CUDA) for is a plus.
ยท Understanding of A/B tests and its statistical concepts, including Bayesian statistics, with experience in designing and interpretation of A/B test results
ยท Having a comprehensive understanding of distributed systems,ย dataย modelling, and scientific methods. Highly proficient in descriptive statistics and inferential statistics
ยท Good presentation and communication skills in explainingย data, as we often engage non-dataย savvy stakeholders
ยท Having inquisitive mindset- should be ready to dive into the unknown, discover, and share findings with others, while employing critical thinking and detail-oriented focus to solve ambiguous and unstructured problems
ยท Good command of English is a plus
ย
What you will do with us :
ยท Apply technical expertise with quantitative analysis, experimentation, and the presentation ofย dataย to aid the development of strategies for our products, while define, understand, and test opportunities and levers to improve the product, and drive roadmaps through your insights and recommendations.
ยท Validate hypotheses โ generate test hypotheses, validate opportunities and recommend actions that can have positive improvements in customer experience and business KPIs.
ยท Test Analysis โ Drive proper A/B analysis with statistical rigor and perform cohort studies to answer โwhy?โ on test result drivers. Ideate more complex tests from an analytical and insightful reporting perspective.
ยท Develop automatedย dataย workflows and dashboards to monitor ongoing test performance/results, with maintaining keyย dataย artifacts and lineage (e.g., ETL,ย dataย models, queries)
ยท Utilizes relevant visualization tools (Tableau/PowerBI/Superset/etc) to help track metrics and investigateย dataย anomalies, and further segment metrics along suitable dimensions to reveal deeper dynamics
ยท Dive deeply into technical and operational details of the business (e.g., key dependencies, business drivers/KPIs, develop actionable business insights, etc.) and contribute to constructive technical discussions
ยท Explore and test more technically/computationally efficient solutions. Know how to ingest, process, and analyzeย data.
ยท Improveย dataset quality and automate manual processes
ยท Provides insights and solutions that inform product team's business decisions
ยท Communicate proposals, findings with stakeholders and document through wiki for further consumption and distribution
ยท For moreย seniorย roles (Staffย Dataย Scientistย I,II), we expect you to be able to own an analytical domain of increasing complexity within the CX products and independently engage with multiple POs to prioritise and drive analytical/decision science agenda, while managing a small team(2-4) of analysts.
ย
Recruitment Process ย
- Application Review - Phone Interview - Onsite (or Virtual Onsite) Interview โ Offerย ย
- The exact nature of the recruitment process may vary according to the specific job and may be changed due to scheduling or other circumstances.ย ย
- Interview schedules and the results will be informed to the applicant via the e-mail address submitted at the application stage.ย ย
Details to Considerย ย
- This job posting may be closed prior to the stated end date for application if all openings are filled.ย ย
- Coupang has the right to rescind an offer of employment if a candidate is found to have submitted false information as part of the application process.ย ย
- Those eligible for employment protection (recipients of veteranโs benefits, the disabled, etc.) may receive preferential treatment for employment in accordance with applicable laws.ย ย
- Hiring may be restricted in case the legal qualifications required for hiring and work performance is not met.ย ย
- This is a full-time regular position and includes 12 weeks of probation period; provided, however, the probationary period may be either skipped, shortened or extended if necessary for business purposes.ย
ย
Privacy Noticeย ย
- Your personal information will be collected and managed by Coupang as stated in the Application Privacy Notice is located below.ย ย
https://privacy.coupang.com/en/land/jobs/ย ย
ย
Document Return Policyย
- This notification is given pursuant to Article 11 (6) of the Fair Hiring Procedure Act.ย ย
- A job applicant, who has applied but not been finally selected for a position at Coupang (the โCompanyโ), may request the Company to return his/her hiring documents submitted pursuant to the Fair Hiring Procedure Act. However, this will not apply where the hiring documents were submitted via the website of the Company or e-mail, or where the job applicant submitted those documents voluntarily without a request from the Company. In addition, if the hiring documents were destroyed due to a natural disaster or any other reasons not attributable to the Company, such documents will be deemed to have been returned to the job applicant.ย ย
- A job applicant who wishes to request the return of his/her hiring documents pursuant to the main sentence of paragraph 2 above should fill out a โRequest for Return of Hiring Documentsโ [Annex Form No. 3 in the Enforcement Rule of the Fair Hiring Procedure Act] and submit It by email (recruitingops@coupang.com). In such case, within fourteen (14) days from the date of identifying the receipt of the request, the Company will send the hiring documents to the job applicantโs designated address via registered mail. Please be informed that the job applicant is required to pay the postage on the registered mail.ย ย
- In preparation for a job applicantโs request for the return of hiring documents pursuant to the main sentence of paragraph 2 above, the Company shall retain the original hiring documents submitted by the job applicant for 180 days from the completion of the recruiting process. If no request is made until the end of this period, all his/her hiring documents will be destroyed immediately in accordance with the Personal Information Protection Act.ย ย
- The above paragraphs 1 - 4 shall only apply when the labor-related laws of Korea govern the application. They are otherwise not applicable.ย