Data Analyst

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

- 토스플레이스는 토스에서 새롭게 진출하는 오프라인 결제 산업의 역사를 만들어가고 있어요. 설레는 마음으로 결제 생태계의 변화를 기획하고 있습니다.

- Data Analyst는 Data Analytics Chapter (이하 DA 챕터) 에 소속되면서 동시에 특정 도메인(사업부)의 사일로에 소속돼요.

- 토스플레이스는 여러 제품을 운영하고 있는 만큼 여러 팀/사일로가 조직되어 있으며 각 제품의 성장을 위해 Product Owner, Product Designer, Data Analyst, Server Developer, Frontend Developer 등 다양한 직군과 함께 고민하며 성과를 만들어가고 있어요.

- 지원자님의 경험과 역량에 따라, 인터뷰 이후 가장 강점을 발휘할 수 있는 사일로로 배치돼요.

합류하면 함께할 업무예요

- 원천 데이터를 정제/가공하고 문제를 정의해, 토스플레이스의 서비스 및 제품을 이용하는 고객들의 행태 Data 분석부터 리포트와 시각화까지 데이터 분석 전반을 수행해요. (DBT, Tableau)

- 팀/사일로의 목표를 지표로 정량화하고, 이를 달성하기 위한 가설·주요 레버·우선순위를 설정해 빠른 이터레이션과 데이터 기반 의사결정을 지원해요.

- A/B 테스트와 다양한 제품 분석 방법론을 통해 인사이트를 찾아내고, Product Owner와 함께 서비스의 방향과 제품 전략을 결정해요.

- 지표를 기반으로 팀 목표를 얼라인하며, Silo 내 Data-driven 문화를 리드하고 정량적 분석 결과를 통해 의사결정에 힘을 보태요.

- 서비스 단위 분석을 넘어, 제품 간 Cross Activation 영향도나 전사 차원의 사업 아젠다에 맞춰 솔루션을 제공해요.

이런 분과 함께하고 싶어요

- 5년 이상의 분석 경험이 있는 분이면 좋아요.

- 다양한 데이터를 주도적으로 탐색하고 여러 데이터를 종합하여 논리적 해석을 하실 수 있는 분이 필요해요.

- 지표 성장을 위해 가설을 세우고, A/B 테스트를 설계·진행하여 실험을 통해 서비스를 개선해 보신 경험이 있는 분을 찾아요.

- SQL을 활용해 자유롭게 원하는 데이터를 추출하고 분석하실 수 있는 분이 필요해요.

- 서비스 데이터 분석 방법(Customer Lifetime Value, Retention, Cohort Analysis, AARRR 등)에 대한 높은 이해도를 가지신 분과 함께하고 싶어요.

- 데이터 시각화(Tableau 등)에 대한 경험이 있으면 좋아요.

- 데이터를 기반으로 전략을 제안하고 실행에 옮겨 임팩트를 낸 경험이 있으면 좋아요.

- 오프라인 관련 비즈니스(배달, 숙박, 예약, 의료 등)에 대한 경험이 있으면 더 좋아요.

서류 합격률을 높이는 팁

- 이력서에는 단순히 수행하신 업무를 나열하기보다, 실제로 경험하신 업무의 프로세스와 결과/성과가 드러나야 합니다.

- 분석 과정에는 가설 세팅과 지표 정의 → 지표 측정과 가설 검증 → 액션 아이템 제시의 흐름이 담겨 있어야 해요.

- 제시된 액션 아이템과 지표를 얼라인 해주세요. 단순히 기술을 위한 지표, 지표를 만들기 위한 지표가 아니라, 제품과 비즈니스의 성장과 일치하는 지표를 공유해주시는게 중요해요.

토스플레이스로의 합류 여정

- 서류접수 > 사전과제 (쿼리 테스트) > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우협의 > 최종합격 및 입사

꼭 확인해주세요

- 이력서에는 단순히 수행하신 업무를 나열하기보다, 실제로 경험하신 업무의 프로세스와 결과/성과가 드러나면 후보자의 강점을 더욱 잘 파악할 수 있어요.

- 연차에 따른 정량적인 평가보다, 그동안 '밀도 있는 경험을 했는지'와 앞으로도 '가파른 성장이 기대되는지’를 기준으로 함께할 팀원분을 모시고 있어요.

- 사전과제의 경우 약 1시간 정도 소요되는 쿼리 테스트로, 서류 합격 안내 시점을 기준으로 3일간의 응시 기간을 드리고 있어요. 서류 합격자분들을 대상으로 상세한 응시 안내 관련 메일 및 문자를 전달 드릴 예정이에요.

함께 할 동료를 위한 한마디

"차근차근 오프라인 데이터 분석을 완성할 동료를 찾아요."

- 오프라인 시장은 아직 검증된 데이터 분석 공식이 없어요. 새로운 지표를 만들기도 하고, 모바일과는 다른 사용자 반응을 보며 작은 시도를 경험으로 쌓아가고 있어요. 이 실험들로 오프라인에서는 이렇게 하면 제품이 성장한다는 공식을 만들고 있어요.

- 플레이스는 작은 팀이라 눈치 볼 일이 없어요. 고민이 생길 땐 옆자리 동료에게 편하게 물어볼 수 있고, 직접 분석 과제를 발굴하고 도전해 볼 수 있습니다.

- 또 분석에 집중할 수 있는 환경을 갖추고 있어요. 클라우드 기반의 모던 데이터 스택으로 인프라가 구축되어 효율적으로 일할 수 있어요.

- 제품과 비즈니스에 대한 새로운 성공방적식을 함께 만들어가실 미래 동료분의 지원을 기다릴게요!