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[About FOODPANG / 푸드팡]
외식업에 식자재를 공급하는 B2B 식품 유통 시장은 연간 약 60조 원+ 규모의 거대한 시장이지만, 아직 대부분 오프라인에 머물러 있고, 고객에게 충분한 신뢰를 주지 못하고 있습니다.
푸드팡은 현재 시장을 Leading하는 B2B Food Commerce Startup으로 자리매김했으며, 새롭게 Data & AI 기술 기반 커머스 플랫폼으로 변신하면서, 외식업의 식자재 가격과 품질 신뢰 문제를 최초로 해결하며 100X 성장을 이루어 나가고자 합니다.
현재 모든 주요 업무는 서울 Office에서 이루어지고 있으며, 추가적으로 서울, 부산 물류 센터 등 지역별 거점을 두고 운영하고 있습니다.
[함께 일하실 DataOps Group에 대해 알려드려요!]
푸드팡 내의 Data 전문가 그룹입니다.
고객별 니즈, 행동, Profile 정보와 상품별 속성, 수요 정보에 대한 각각의 내부 Data 및 외부 시장 Data를 다양한 Source로 부터 수집하고 분석해서, 푸드팡 만의 독보적인 고객 및 상품 Insight를 구축합니다.
이렇게 구축된 Data Insight를 활용하여, 고객, 상품, 물류, 프로덕트 등 각 조직의 중요한 문제에 대한 솔루션을 제공해주거나, 의사결정/실행을 지원합니다.
푸드팡은 모든 고객에게 최적의 상품을 연결/전달하기 위해, 고객 Insight와 상품 Insight를 담은 Meta Data 체계를 정의하고, 이를 지속적이고 유연하게 수집, 가공, 분석, 활용하기 위한 End-to-End Data Pipeline을 구축하고자 합니다.
이렇게 구축된 Data Infra 위에서, 전사 조직원들이 고객 Insight와 상품 Insight를 활용한 초정밀 의사결정을 할 수 있으며, 고객을 직접 상대하는 AI Agent의 역할 범위와 깊이를 고도화해 나갈수 있습니다.
DataOps Manager는 고객 전문가, 상품 전문가들과 각각 협업하여 고객 관련 Meta Data와, 상품 관련 Meta Data 구조를 설계합니다.
또한, 고객, 상품, 물류, 프로덕트 등 각 조직이 Data 수집/가공/활용 작업을 효율적/효과적으로 할 수 있도록 상품 측면의 Data Pipeline을 구축하고, Data 분석/활용을 지원합니다.
이한 미션들을 해결하면서, 60조 원+ 규모의 거대한 외식 식자재 산업에서 Data를 기반으로 고객과 상품 등 시장의 본질을 가장 정확히 이해하는 독보적인 전문가로 성장하실 수 있습니다.
근무지는 서울 Office 입니다.
주변에서 발생하는 문제를 표면적으로만 이해하지 않고 그 이면에 있는 근본 원인까지 파고들어 깊이 있게 이해할 수 있는 분
문제의 원인을 규명하고, 해결하기 위해 필요한 최적의 Data 구조를 짜기 위한 고도의 논리적 사고 및 문제 해결 능력을 가지신 분
고객과 상품/컨텐츠 간 최적의 연결에 대한 문제를 해결하기 위해 고민해 보신 분
Classifications, Clustering, Time-series analysis 등의 영역별 State-of-the-art (SOTA) 기술에 대한 꾸준한 업데이트 (Top conference 논문 및 Open-source library 등) 및 활용 역량을 가지신 분
Data 분석/모델링 위한 언어/Framework 활용 역량 (Python, R, SQL, TensorFlow, PyTorch 등)
Data Visualization을 위한 방법론 및 Tool에 대한 폭넓은 이해 및 활용 역량
온라인/모바일 환경에서 가설 검증 위한 실험 환경 구축 혹은 활용 경험 있으신 분
실험 설계 및 해석에 대한 기반 이론 (ML, 통계학, 수학 등)에 대한 이해를 갖추신 분
해외 Tech 정보 수집을 위한 최소한의 영어 소통 역량
동시에 여러 업무가 주어지는 상황에서도 우선순위를 빠르게 판단하고 유연하게 대응할 수 있는 분
복잡한 상황을 짧고 간결하게 정리해 소통할 수 있는 커뮤니케이션 역량을 갖춘 분
(PLUS) 다양한 형태와 다양한 Source의 Data를 결합하여 활용하기 위한, Data Pipeline, Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse, Vector DB, Graph DB 등의 기술에 대한 폭넓은 관심과 이해를 가지신 분
(PLUS) 커머스에서 다수 상품 Data를 다룬 경험을 하신 분
외식업에 식자재를 공급하는 B2B 식품 유통 시장은 연간 약 60조 원+ 규모의 거대한 시장이지만, 아직 대부분 오프라인에 머물러 있고, 고객에게 충분한 신뢰를 주지 못하고 있습니다.
푸드팡은 현재 시장을 Leading하는 B2B Food Commerce Startup으로 자리매김했으며, 새롭게 Data & AI 기술 기반 커머스 플랫폼으로 변신하면서, 외식업의 식자재 가격과 품질 신뢰 문제를 최초로 해결하며 100X 성장을 이루어 나가고자 합니다.
현재 모든 주요 업무는 서울 Office에서 이루어지고 있으며, 추가적으로 서울, 부산 물류 센터 등 지역별 거점을 두고 운영하고 있습니다.
[함께 일하실 DataOps Group에 대해 알려드려요!]
푸드팡 내의 Data 전문가 그룹입니다.
고객별 니즈, 행동, Profile 정보와 상품별 속성, 수요 정보에 대한 각각의 내부 Data 및 외부 시장 Data를 다양한 Source로 부터 수집하고 분석해서, 푸드팡 만의 독보적인 고객 및 상품 Insight를 구축합니다.
이렇게 구축된 Data Insight를 활용하여, 고객, 상품, 물류, 프로덕트 등 각 조직의 중요한 문제에 대한 솔루션을 제공해주거나, 의사결정/실행을 지원합니다.
주요업무
[DataOps Manager (Data Analyst)는 이런 일을 합니다!]푸드팡은 모든 고객에게 최적의 상품을 연결/전달하기 위해, 고객 Insight와 상품 Insight를 담은 Meta Data 체계를 정의하고, 이를 지속적이고 유연하게 수집, 가공, 분석, 활용하기 위한 End-to-End Data Pipeline을 구축하고자 합니다.
이렇게 구축된 Data Infra 위에서, 전사 조직원들이 고객 Insight와 상품 Insight를 활용한 초정밀 의사결정을 할 수 있으며, 고객을 직접 상대하는 AI Agent의 역할 범위와 깊이를 고도화해 나갈수 있습니다.
DataOps Manager는 고객 전문가, 상품 전문가들과 각각 협업하여 고객 관련 Meta Data와, 상품 관련 Meta Data 구조를 설계합니다.
또한, 고객, 상품, 물류, 프로덕트 등 각 조직이 Data 수집/가공/활용 작업을 효율적/효과적으로 할 수 있도록 상품 측면의 Data Pipeline을 구축하고, Data 분석/활용을 지원합니다.
이한 미션들을 해결하면서, 60조 원+ 규모의 거대한 외식 식자재 산업에서 Data를 기반으로 고객과 상품 등 시장의 본질을 가장 정확히 이해하는 독보적인 전문가로 성장하실 수 있습니다.
근무지는 서울 Office 입니다.
자격요건
[이런 분을 DataOps Manager (Data Analyst)로 모시고 싶어요!]주변에서 발생하는 문제를 표면적으로만 이해하지 않고 그 이면에 있는 근본 원인까지 파고들어 깊이 있게 이해할 수 있는 분
문제의 원인을 규명하고, 해결하기 위해 필요한 최적의 Data 구조를 짜기 위한 고도의 논리적 사고 및 문제 해결 능력을 가지신 분
고객과 상품/컨텐츠 간 최적의 연결에 대한 문제를 해결하기 위해 고민해 보신 분
Classifications, Clustering, Time-series analysis 등의 영역별 State-of-the-art (SOTA) 기술에 대한 꾸준한 업데이트 (Top conference 논문 및 Open-source library 등) 및 활용 역량을 가지신 분
Data 분석/모델링 위한 언어/Framework 활용 역량 (Python, R, SQL, TensorFlow, PyTorch 등)
Data Visualization을 위한 방법론 및 Tool에 대한 폭넓은 이해 및 활용 역량
온라인/모바일 환경에서 가설 검증 위한 실험 환경 구축 혹은 활용 경험 있으신 분
실험 설계 및 해석에 대한 기반 이론 (ML, 통계학, 수학 등)에 대한 이해를 갖추신 분
해외 Tech 정보 수집을 위한 최소한의 영어 소통 역량
동시에 여러 업무가 주어지는 상황에서도 우선순위를 빠르게 판단하고 유연하게 대응할 수 있는 분
복잡한 상황을 짧고 간결하게 정리해 소통할 수 있는 커뮤니케이션 역량을 갖춘 분
(PLUS) 다양한 형태와 다양한 Source의 Data를 결합하여 활용하기 위한, Data Pipeline, Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse, Vector DB, Graph DB 등의 기술에 대한 폭넓은 관심과 이해를 가지신 분
(PLUS) 커머스에서 다수 상품 Data를 다룬 경험을 하신 분
