데이터 사이언 테스트
기본 정보
항목 | 내용 |
직무명 | 데이터 사이언티스트 |
담당자 (스터디원) | 이재우 |
조사일 | 10/21 |
관련 산업/회사 | 하이브 |
1. 직무 개요
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이 직무는 어떤 일을 하는가?
◦
데이터수집 – 전처리 – 탐색적 분석(EDA) – 모델링 – 검증/해석 – 인사이트 도출/보고
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주요 역할과 책임
◦
데이터 분석·모델링으로 인사이트 도출 및 의사결정 지원
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소속 부서 및 협업 부서
◦
데이터분석, 데이터 엔지니어링팀 / 마케팅·제품·전략·엔지니어링팀 협업
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직무의 핵심 목적 (한 줄 요약)
◦
데이터를 통해 비즈니스 성과를 극대화
예시: “데이터 분석가는 데이터를 기반으로 문제를 정의하고, 인사이트를 제공하여 비즈니스 의사결정을 돕는 역할을 한다.” 2. 채용공고 분석
실제 채용공고 2~3개를 비교 분석하세요.
회사명 | 포지션명 | 자격 요건 | 우대 사항 | 사용 툴/기술 | 근무 형태 |
하이브 | 데이터
사이언티스트 | *데이터사이언스, 통계학, 컴퓨터공학, 수학 또는 관련 분야 학사 이상 학위
*머신러닝, 딥러닝, AI 분야에서 3년 이상의 실무 경험
*Python, R 등 프로그래밍 언어와 SQL 등 데이터베이스 쿼리 언어에 대한 능숙한 활용 능력
*대용량 데이터 처리 및 분석 경험
*통계적 분석 및 가설 검정에 대한 전문 지식
*Tableau, Power BI 등 데이터 시각화 도구 활용 능력 | *GCP 및 Google BigQuery를 통한 대규모 데이터 핸들링 경험
*내부 DB를 활용한 RAG(Retrieval Augmented Generation) 구축 경험
*텍스트 마이닝, 이미지 분석, 음성 인식 등 비정형 데이터 처리 경험
*엔터테인먼트 산업 데이터 분석 및 비즈니스 인사이트 도출 경험원
*활한 영어 커뮤니케이션 능력 | Python, R, SQL, Tableau, Power BI | 정규직 |
핀다 | 데이터
사이언티스트 | *7년 이상의 데이터 분석 및 모델링 관련 업무 경험을 보유하신 분
*SQL, Python, Spark 등 데이터 분석 도구를 능숙하게 다루시는 분
*제품 데이터 분석(Product Analytics) 및 인사이트를 발굴을 통한 전략 기여 경험을 가지고 계신 분
*주요 ML 프레임워크를 활용해 실제 비즈니스 문제를 해결해본 분
*데이터 분석, 모델 구현 및 운영까지의 과정을 주체적으로 수행할 수 있는 분 | *핀테크 서비스의 데이터 분석 및 모델링 업무를 담당해보신 분
*머신러닝 기반 예측/분석 경험을 보유하신 분 (scikit-learn, PyTorch 등)
*데이터 문화 확산을 주도하고 팀 내 지식 공유를 코칭과 리뷰로 실천하신 분 | SQL, Python, Spark-ML, Git, Pytorch, Airflow, Scikit-Learn, Delta Lake, Lirtgbm, apache spark | 정규 |
요약 키워드:→ SQL, Power BI, Pyton
→ 모델링, 모델 구현, 머신러닝, 시각화, 인사이트
3. 필요한 역량
하드 스킬•
(예: Python, SQL, Tableau, Excel 등)
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SQL
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Python
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Spark-ML
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Git
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Pytorch
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Airflow
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Scikit-Learn
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Delta Lake
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Lirtgbm
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apache spark
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Tableau
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Power BI
소프트 스킬•
(예: 커뮤니케이션, 논리적 사고, 문제 해결 능력 등)
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데이터 분석자, 데이터 엔지니어, 유관 부서와의 원활한 커뮤니케이션 및 협업 능력
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복잡한 비즈니스 문제를 데이터 관점에서 재정의하고 해결책을 도출하는 능력
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문제 및 원인 발굴과 검증 방식에 대한 철저한 사고
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결과물에 대한 높은 기준과 엄격한 데이터 품질 관리
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급변하는 트렌드 속에서 우선순위를 정하고 효율적으로 업무를 수행하는 능력
적합한 성향•
(예: 꼼꼼함, 탐구심, 데이터 기반 사고 등)
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4. 실제 업무 방식
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하루 루틴 (예: 리포트 작성, 미팅, 데이터 점검 등)
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협업 구조 (예: 기획팀 마케팅팀 개발팀)
마케팅팀 개발팀)•
사용하는 툴 / 플랫폼
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업무 프로세스 예시
예: 데이터수집 – 전처리 – 탐색적 분석(EDA) – 모델링 – 검증/해석 – 인사이트 도출/보고
5. 주요 데이터 및 KPI
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다루는 데이터 종류
예: “고객 행동 로그, 판매량, 클릭수 등”
음원/영상 스트리밍, SNS, 공연 등
고객 신용 평가 정보, 금리 한도 등 금융데이터
광고데이터,
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주요 성과지표 (KPI)
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실제 리포트/분석 예시 (있다면 링크나 이미지 첨부)
6. 트렌드 & 전망
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최근 산업 트렌드 (예: AI 자동화, 데이터 기반 의사결정 강화 등)
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이 직무의 성장성 또는 변화 방향
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관련 자격증 / 교육 프로그램
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취업 시 유리한 경험 (예: 인턴, 프로젝트, 포트폴리오 등)
7. 개인 인사이트 / 느낀 점
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조사하면서 새롭게 알게 된 점
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이 직무의 매력 포인트
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나와의 적합도
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앞으로 이 직무를 준비하기 위해 필요한 계획
8. 스터디 토의 포인트
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이 직무에서 가장 중요한 역량은 무엇일까?
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AI나 자동화로 대체될 가능성이 있을까?
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다른 직무와 협업 시 가장 중요한 점은 무엇일까?