Data Analyst

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요토스뱅크의 Data Analyst는 스쿼드와 DA 챕터에 매트릭스 구조로 속해있어요. 참고로 토스뱅크는 스쿼드 조직 단위로 서비스/제품이 만들어지는데요, Product Owner, Product Designer, Server Developer, Front-end Developer, Data Analyst 등 6~8명의 직군이 하나의 스쿼드를 이루어 작은 스타트업처럼 자율성을 갖고 일하고 있어요. 토스커뮤니티의 DA는 모두 DA 챕터에 소속되어 있는데요, DA 챕터는 수요일마다 모여서 데이터 분석 주제를 공유하고 고민을 나누는 시간을 가져요. DA 챕터는 1년부터 12년 경력의 팀원들로 구성되어 있으며, 금융권, 대기업, 게임사, 이커머스 등 다양한 백그라운드를 갖고 있어요. 합류하면 함께 할 업무예요토스뱅크의 서비스/제품을 이용하는 모바일 유저들의 금융거래 및 행태 Data를 정제/가공/적재하며, 스쿼드에서 Data-driven 한 의사결정을 할 수 있도록 정량적 수치와 분석 결과를 제공해요. 목표를 달성하기 위한 지표와 가설을 설정하고, 이를 검증할 수 있는 다양한 A/B 테스트를 설계해 진행해요. 빠른 이터레이션을 통해 이슈를 해결하고 서비스를 고도화하여 유저들에게 최고의 경험을 선사해요. 실험을 통해 얻은 결과를 정리하는 것에서 그치지 않고 다양한 데이터 분석 기법(Cohort, Funnel 분석 등)을 활용해 인사이트를 도출하고 서비스에 적용해요. 기본적으로는 소속 스쿼드의 서비스/제품 분석을 하고 있지만, 더 나아가 전사 차원의 관점에서 제품의 효율성, 비용 및 비즈니스 프로세스 등을 평가하여 제품 간 Cross Activation 영향도, 개선/성장 방향성, 프로젝트 우선순위 등에 대한 솔루션을 제공해요. Product Owner와 함께 서비스 및 전사의 방향을 결정하는 중요한 전략가로서의 역할도 수행해요. 이런 분과 함께하고 싶어요 SQL을 활용하여 데이터 분석 실무 경험이 있는 분이 필요해요. 모바일 서비스 데이터 분석 방법(Customer Lifetime Value, Retention, Cohort Analysis 등)에 대한 이해도를 가지신 분이 필요해요. 원천 데이터 정제부터 문제 정의, 인사이트 도출 및 액션아이템 제시까지 데이터 분석 전반의 과정을 수행할 수 있는 분이 필요해요. 비즈니스 성장을 위한 다양한 실험 및 가설 검증 경험이 있으신 분이 필요해요. 관련 경험이 없으시더라도 지표의 성장을 위해 직접 서비스의 개선을 제안해 보거나, A/B 테스트하는 문화를 경험했거나 직접 해봤으면 좋아요. 분석 결과를 명확하게 전달하는 의사소통 능력을 가지신 분이 필요해요. 데이터 마트 및 데이터 파이프라인 구축 또는 유저 행동 로그 설계 경험이 있다면 더 좋아요. Python 또는 R 등을 활용한 통계 분석 경험이 있다면 더 좋아요. 이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요그동안 해오신 업무 중 임팩트 있었던 프로젝트를 구체적으로 적어주세요. 진행했던 프로젝트의 문제정의-가설설정-실험설계 및 검증-결과의 과정이 드러나면 좋아요. 데이터 분석으로 서비스 이용 유저에 대해 깊이 이해하고 이를 통해 액션을 제시하신 경험이 있다면 적어주세요. 모바일 서비스 데이터 분석 방법(LTV, AARRR, Cohort, Funnel 등)을 깊게 활용해봤는지 확인하고 있어요. 목표를 달성했다면 이탈률, 전환율, 매출액 등 지표의 개선을 수치로 나타내주면 좋아요. (외부 공개가 민감한 사항일 경우, 해당 부분은 제외하여 주세요. )토스뱅크로의 합류여정서류 접수 > 사전 쿼리 테스트 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 처우 협의 > 최종 합격 및 입사꼭 확인해 주세요이력서 및 제출 서류에 허위 사실이 발견되거나 근무 이력 중 징계사항이 확인될 경우, 채용이 취소될 수 있어요. 토스뱅크 취업규칙 제8조(채용결격)에 따라 결격사유 해당자는 채용이 취소될 수 있어요. 장애인 및 국가보훈대상자는 지원 시 관련법에 따라 우대하고 있어요. 함께 할 동료를 위한 한마디"상식적인 은행을 만드는 데 필요한 데이터들이 즐비하고, 높은 자유도와 책임감으로 은행을 혁신하는 것에 동참할 수 있어서 좋아요. "저는 이전 직장에서 월초마다 정기 실적에 대한 리포트를 만들었는데요, 토스뱅크는 정기적으로 필요한 리포트나 대시보드를 자동화해서 공유하더라고요. 같은 작업을 반복할 일이 없는 환경이 구축된 것처럼 데이터 엔지니어분들이 분석에 필요한 환경을 빠르게 지원해주시기 때문에 새로운 고민과 분석에 시간을 충분히 쓸 수 있어요. 또한 토스뱅크의 모든 구성원은 데이터에 대해 관심이 많고 대부분의 의사결정이 데이터에 기반하고 있는데요, 분석 결과를 고려하지 않는 의사결정에 지치셨던 분이라면 토스뱅크의 환경에 놀라실 거예요. 토스뱅크는 이제 시작하는 단계이기 때문에 많은 부분에서 처음으로 하는 일이 많아요. 그만큼 어려운 것도 많지만 결과가 나오는 만큼 굉장히 보람이 커요. 은행이니까 이런 건 안 되겠지 라는 생각에서 벗어나, 사람들이 이런 서비스를 필요로 하는데 왜 안 했지? 한번 해볼까? 라는 생각이 있는 분이라면 모든 데이터에 액세스할 수 있고 서비스를 제안하는 것이 열려 있는 토스뱅크를 강력 추천해요!