Senior/Staff Data Scientist (CX Product Analytics) [L5~L6]

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About the Team 🚀 

Customer Experience (CX) Product Analytics 팀은 고객들의 이커머스 여정에서 모바일/웹 프로덕트와 상호 작용하는 방식을 개선하는 것을 목표로 합니다. 또한 데이터를 통합하여 실행 가능한 인사이트를 생성하고, 복잡한 비즈니스 문제에 해결책을 제시하며 쿠팡의 고객에 대한 깊은 이해를 가능하게 합니다. 

 

Responsibilities 🚀 

• Product 전략 개발/지원을 위한 정량적 분석, 실험 및 데이터 제시를 통해 기술적 전문성을 적용하는 동시에, Product 개선을 위한 기대와 수단을 정의, 이해, 테스트하고 통찰력에 기반한 추가적인 제안을 통해 로드맵을 추진합니다.
• 가설검증 - 테스트 가설을 세우고, 기회를 검증하고 고객 경험과 비즈니스 KPI에 긍정적인 개선을 가져다 줄 수 있는 조치들을 제안합니다.
• 테스트 분석 - 통계학적으로 정확하고 적합한 A/B analysis 을 리딩하고, 테스트 결과를 이끌어내는 요인에 대한 “WHY”에 답하기 위해 코호트 연구를 진행합니다. 분석적이고 통찰력 있는 Report 관점에서 좀 더 복잡한 Test를 고안합니다.
• 주요 Data Artifacts 와 Lineage (ex: ETL, 데이터 모델, 쿼리) 를 유지하며, 진행중인 테스트 성능/결과 모니터링을 위해 자동화된 데이터 워크플로우와 대시보드를 개발합니다.
• 관련 시각화 툴 (Tableau/PowerBI/Superset 등) 을 활용하여 Metrics을 트래킹하고, 이상 데이터를 조사하며, 적절한 차원에서 지표를 추가적으로 분류하여 심층적인 dynamics을 밝혀냅니다.
• 비즈니스의 기술적 및 운영적인 면에서의 세부 조건사항(ex: key dependencies, business drivers/KPIs, develop actionable business insights 등)들을 면밀히 탐색해서건설적인 기술적 논의 및 검증에 기여합니다.
• 기술적/시스템적으로 더 효율적인 솔루션을 알아보고 테스트합니다. 데이터를 어떻게 소화, 처리, 분석하는지 이해합니다.
• 데이터셋 퀄리티를 개선하고 매뉴얼 프로세스를 자동화합니다.
• 프로덕트 팀의 비즈니스 결정에 영향을 미치는 인사이트와 솔루션을 제공합니다.
• 이해관계자들과 제안과 발견점에 대해 커뮤니케이션하고 추후 사용과 배포를 위해 위키로 문서화합니다.
• 직무의 Seniority에 따라CX 프로덕트 내에 복잡성이 높은 분석적 영역을 담당하게 되고, 여러 PM들과 상호적으로 업무하며 프러덕트 분석및 비지니스의 우선순위 결정에 중요한 영향력을 발휘 할수 있으며, 데이터 분석가로 구성된 작은팀(2-4인)을 관리하는 리더쉽 역할까지 기대하고 있습니다.

 

Basic Qualifications 🚀  

• Querying Language (ex. SQL) 와 스크립트 언어 (파이썬) 사용 경험.  
• Spark에 대한 이해도를 보유하신 분, GPU (ex. RapidsAI CUDA) 사용 경험 (우대 사항) 
• 정량분야의 학사(STEM, Finance, Economics, Statistics) 
• Data Analyst, Data Scientist 등 데이터 분석 기술을 필요로하는 업무 약3년 이상의 경험 
• A/B 테스트와 Bayesian statistics을 포함한 A/B 테스트의 통계 개념에 대한 이해도와, A/B 테스트 설계, 결과 해석 경험
• 분산 시스템, 데이터 모델링, scientific methods 에 대한 종합적인 이해가 있고, 기술 통계/추리 통계에 대한 높은 전문성을 보유.
• 다양한 stakeholders을 대상으로 다수의 프레젠테이션을 진행해본 경험 및 효율적인 커뮤니케이션 스킬을 보유.
• 업무의 우선 순위를 효율적으로 정하고, 빠르고 역동적인 환경에서 효과적인 결과를 달성할 수 있는 역량(멀티테스킹 역량) 

  

Preferred Experience 🚀 

• 공학 및 비지니스 학위(석/박사 or MBA) 
• 통계 분석을 위한 R/SAS 활용 역량
• Hive, Presto, Airflow
• 데이터 시각화(예: Tableau, Qlik, Looker, Power BI) 
• 자연어 (NLP) 처리 경력 우대
• 영어 능통자 우대

 

전형 절차 🚀 

· 서류전형 - 쿼리테스트 - 1차 화상면접 - 2차 화상면접 - 최종 합격 
· 전형 절차는 직무별로 다르게 운영될 수 있으며, 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다.  
· 전형 일정 및 결과는 지원서에 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다. 

참고사항  

• 본 공고는 모집 완료 시 조기 마감될 수 있습니다.  

• 지원서 내용 중 허위사실이 있는 경우에는 합격이 취소될 수 있습니다.  

• 취업 보호 대상자(보훈대상자, 장애인 등)는 관련 법률에 따라 채용우대를 받을 수 있습니다. 

• 직급과 담당 업무 범위는 후보자의 전반적인 경력과 경험 등 제반사정을 고려하여 변경될 수 있습니다. 이러한 변경이 필요할 경우, 최종 합격 통지 전 적절한 시기에 후보자와 커뮤니케이션 될 예정입니다.  

• 채용 및 업무 수행과 관련하여 요구되는 법령상 자격이 갖추어지지 않은 경우 채용이 제한될 수 있습니다 . 

• 고용형태는 정규직으로 수습기간 12주를 포함한다. 단, 업무상 필요한 경우에는 상기 수습기간을 적용하지 않거나 단축 또는 연장할 수 있습니다.   

 

개인정보 처리방침 

• 쿠팡 그룹은 입사지원자 개인정보 처리방침(아래 링크)에 따라 귀하의 개인정보를 수집하여 처리합니다.  

https://www.coupang.jobs/kr/privacy-policy/  

 

서류반환정책  

1. 본고지는 『채용절차의공정화에관한법률』제11조제6항에 따른 것 입니다.  
2. 당사 채용에 응시한 구직자 중 최종 합격이 되지 못한 구직자는 『채용절차의 공정화에 관한 법률』에 따라 제출한 채용서류의 반환을 청구할 수 있음을 알려 드립니다. 다만, 홈페이지 또는 전자우편으로 제출된 경우나 구직자가 당사의 요구 없이 자발적으로 제출한 경우에는 그러하지 아니하며, 천재지변이나 그 밖에 당사에게 책임 없는 사유로 채용서류가 멸실된 경우에는 반환한 것으로 봅니다.  
3. 위2항 본문에 따라 채용 서류 반환 청구를 하는 구직자는 채용 서류 반환 청구서 [채용절차의 공정화에 관한 법률 시행규칙 별지 제 3 호 서식]를 작성하여 이메일 (recruitingops@coupang.com) 로 제출하면, 제출이 확인된 날로부터 14 일 이내에 지정한 주소지로 등기우편을 통하여 발송해 드립니다. 이 경우 등기우편요금은 수신자 부담으로 하게 되오니 유념하시기 바랍니다.  
4. 당사는 위2항 본문에 따른 구직자의 반환 청구에 대비하여 채용 여부가 확정된 날로부터 180 일간 구직자가 제출한 채용서류 원본을 보관하게 되며, 그때까지 채용서류의 반환을 청구하지 아니할 경우에는 『개인정보 보호법』에 따라 지체 없이 채용서류 일체를 파기할 예정입니다.  
5. 단, 위 1항 내지 4항의 내용은 대한민국의 노동 관계 법령이 적용되는 경우에만 적용됩니다. 그 이외의 경우에는 적용되지 않습니다. 

 

About the Team 

We’re part of Customer Experience Product team, which aims to improve how our customers interact with your mobile/web products with their e-commerce journey.
We’re 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.

 

What you will do with us

· Apply technical expertise with quantitative analysis, experimentation, and the presentation of data 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.
· Validate hypotheses – generate test hypotheses, validate opportunities and recommend actions that can have positive improvements in customer experience and business KPIs.
· Test Analysis – Drive proper A/B analysis with statistical rigor and perform cohort studies to answer “why?” on test result drivers. Ideate more complex tests from an analytical and insightful reporting perspective.
· Develop automated data workflows and dashboards to monitor ongoing test performance/results, with maintaining key data artifacts and lineage (e.g., ETL, data models, queries)
· Utilizes relevant visualization tools (Tableau/PowerBI/Superset/etc) to help track metrics and investigate data anomalies, and further segment metrics along suitable dimensions to reveal deeper dynamics
· 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
· Explore and test more technically/computationally efficient solutions. Know how to ingest, process, and analyze data.
· Improve dataset quality and automate manual processes
· Provides insights and solutions that inform product team's business decisions
· Communicate proposals, findings with stakeholders and document through wiki for further consumption and distribution
· For more senior roles, 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.

 

Qualifications

· 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.
· Understanding of A/B tests and its statistical concepts, including Bayesian statistics, with experience in designing and interpretation of A/B test results
· Having a comprehensive understanding of distributed systems, data modelling, and scientific methods. Highly proficient in descriptive statistics and inferential statistics
· Good presentation and communication skills in explaining data, as we often engage non-data savvy stakeholders
· 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
· Good command of English is a plus

 

Recruitment Process

1. Application Review - Home Test - Phone Interview - Virtual Onsite Interview – Offer
2. The exact nature of the recruitment process may vary according to the specific job, and may be changed due to scheduling or other circumstances.
3. Interview schedules and the results will be informed to the applicant via the e-mail address submitted at the application stage.

 

Details to Consider  

• This job posting may be closed prior to the stated end date for application if all openings are filled.  

• 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.  

• Those eligible for employment protection (recipients of veteran’s benefits, the disabled, etc.) may receive preferential treatment for employment in accordance with applicable laws.  

• Hiring may be restricted in case the legal qualifications required for hiring and work performance is not met.  
• 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. 

 

Privacy Notice  

• Your personal information will be collected and managed by Coupang as stated in the Application Privacy Notice is located below.  

https://privacy.coupang.com/en/land/jobs/  

 

Document Return Policy 

1. This notification is given pursuant to Article 11 (6) of the Fair Hiring Procedure Act.  
2. A job applicant, who has applied but not been finally selected for a position at Coupang (the “Company”), 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.  
3. 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 “Request for Return of Hiring Documents” [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 applicant’s designated address via registered mail. Please be informed that the job applicant is required to pay the postage on the registered mail.  
4. In preparation for a job applicant’s 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.  
5. The above paragraphs 1 - 4 shall only apply when the labor-related laws of Korea govern the application. They are otherwise not applicable. 

 

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