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No.1 헬스&뷰티 스토어 올리브영은 20년 이상 축적된 경험과 데이터, 협력 체계를 바탕으로 이제는 국내를 넘어 글로벌 시장을 리딩하는 라이프스타일 플랫폼이자 새로운 옴니채널 사업자로 진화하고 있습니다.
올리브영은 앞으로도 끊임없이 변화하고 혁신하며 전 세계인의 건강한 아름다움을 큐레이팅하는 '글로벌 No.1 옴니채널 라이프스타일 플랫폼'을 향한 비전을 달성할 것입니다.
올리브영의 독보적인 오프라인 비즈니스를 기반으로 온라인 서비스를 결합하여 온·오프의 경계를 허무는 End-to-End 플랫폼을 함께 만들어가실 역량 있는 분을 모십니다.
•공통 로직 통합·표준화 : 시스템별로 상이하게 구현된 판단 로직을 단일 데이터 계층으로 통합하고, 반복되는 데이터 요구를 공통 패턴으로 도출해 개별 대응이 아닌 표준 모델로 해결되는 구조를 만듭니다.
•도메인 지식의 자산화 : 도메인 담당자·분석가와 긴밀히 협업하여 데이터의 실질적 의미와 예외 케이스를 검증하며 모델을 정교화하고, 개인의 경험에 머물던 도메인 지식을 여러 조직이 공유하는 재사용 자산으로 전환합니다.
•데이터 신뢰성 확보 : 원천과 제공 데이터 간 정합성을 자동화된 방식으로 검증하고, 적시성 기준과 이상 탐지 체계를 통해 데이터에 대한 신뢰를 관리합니다.
•데이터 활용 생태계 구축 : 분석 환경과 카탈로그, 모델링 표준을 설계하고, 도메인 조직이 그 기준 위에서 자체 데이터 자산을 생산할 수 있는 기반을 제공합니다.
•시스템마다 흩어진 비즈니스 로직을 공통 데이터 계층으로 통합하고, 이를 정확하고 유지보수 가능한 형태로 구현하며 대용량 환경의 성능까지 고려하실 수 있는 분
•데이터 모델과 ETL/ELT를 설계하고, 이를 코드로 관리해 보신 분 (적재 방식 설계, 버전 관리, 코드 리뷰, 테스트, 배포 자동화)
•현업 인터뷰 등을 활용하여 업무와 데이터의 의미를 파악하고, 부서 간 다른 해석을 하나의 구조로 정리하실 수 있는 분
•데이터를 만들어 전달하는 데서 그치지 않고, 실제로 활용되는 데까지 책임진다고 생각하시는 분
No.1 헬스&뷰티 스토어 올리브영은 20년 이상 축적된 경험과 데이터, 협력 체계를 바탕으로 이제는 국내를 넘어 글로벌 시장을 리딩하는 라이프스타일 플랫폼이자 새로운 옴니채널 사업자로 진화하고 있습니다.
올리브영은 앞으로도 끊임없이 변화하고 혁신하며 전 세계인의 건강한 아름다움을 큐레이팅하는 '글로벌 No.1 옴니채널 라이프스타일 플랫폼'을 향한 비전을 달성할 것입니다.
올리브영의 독보적인 오프라인 비즈니스를 기반으로 온라인 서비스를 결합하여 온·오프의 경계를 허무는 End-to-End 플랫폼을 함께 만들어가실 역량 있는 분을 모십니다.
주요업무
•데이터 요구 해석·구조 설계 : 현업의 문제를 데이터 요구사항으로 해석해 필요한 데이터 구조를 설계하고, 인프라·기술적 이해를 바탕으로 유관 조직과 함께 구현을 이끌어내 데이터가 원활하게 활용될 수 있는 환경을 제공합니다.•공통 로직 통합·표준화 : 시스템별로 상이하게 구현된 판단 로직을 단일 데이터 계층으로 통합하고, 반복되는 데이터 요구를 공통 패턴으로 도출해 개별 대응이 아닌 표준 모델로 해결되는 구조를 만듭니다.
•도메인 지식의 자산화 : 도메인 담당자·분석가와 긴밀히 협업하여 데이터의 실질적 의미와 예외 케이스를 검증하며 모델을 정교화하고, 개인의 경험에 머물던 도메인 지식을 여러 조직이 공유하는 재사용 자산으로 전환합니다.
•데이터 신뢰성 확보 : 원천과 제공 데이터 간 정합성을 자동화된 방식으로 검증하고, 적시성 기준과 이상 탐지 체계를 통해 데이터에 대한 신뢰를 관리합니다.
•데이터 활용 생태계 구축 : 분석 환경과 카탈로그, 모델링 표준을 설계하고, 도메인 조직이 그 기준 위에서 자체 데이터 자산을 생산할 수 있는 기반을 제공합니다.
자격요건
•데이터 엔지니어링 및 데이터 모델링 경험 5년 이상•시스템마다 흩어진 비즈니스 로직을 공통 데이터 계층으로 통합하고, 이를 정확하고 유지보수 가능한 형태로 구현하며 대용량 환경의 성능까지 고려하실 수 있는 분
•데이터 모델과 ETL/ELT를 설계하고, 이를 코드로 관리해 보신 분 (적재 방식 설계, 버전 관리, 코드 리뷰, 테스트, 배포 자동화)
•현업 인터뷰 등을 활용하여 업무와 데이터의 의미를 파악하고, 부서 간 다른 해석을 하나의 구조로 정리하실 수 있는 분
•데이터를 만들어 전달하는 데서 그치지 않고, 실제로 활용되는 데까지 책임진다고 생각하시는 분
