포지션 상세
음악의 잠재력을 세상의 가치로 만드는 일에 함께할 동료를 찾습니다.
매일 10만 곡이 쏟아져 나오지만, 팬을 만나는 음악은 1%에 불과합니다.
드림어스는 더 많은 음악이 팬을 만나고, 더 큰 무대로 이어져 성장할 수 있도록 음악 IP의 생애주기를 설계합니다.
이 일에 함께하고 싶다면 지금 드림어스에 지원해 주세요!
팀을 소개합니다.
FLO는 올 상반기 글로벌 팬 플랫폼 FLO ZIP을 출시하며, 기존의 FLO 스트리밍을 넘어 아티스트의 성공을 만드는 브랜드로 확장하고 있어요. 음원 유통·공연·MD로 이어지는 K-POP 밸류 체인 위에서, 데이터로 봐야 할 플랫폼과 도메인도 늘어났어요.
데이터팀의 미션은 여러 사업/플랫폼에 흩어진 데이터를 신뢰할 수 있는 형태로 모아, 회사가 더 나은 판단을 내리게 하는 거예요. 전사가 같은 기준으로 지표를 보게 만들고, 프로덕트와 사업의 의사결정에 필요한 근거를 제공하고, 아티스트의 성장 기회를 데이터로 발굴해 매출 성장에 직접 기여해요.
그에 더해, 데이터로 일하는 방식을 AI로 다시 설계하려고 해요. 데이터팀이 일하는 방식을 바꾸고, 나아가 데이터팀을 거치지 않아도 회사 누구나 데이터로 판단할 수 있는 수준까지 끌어올리는 게 목표예요. 이 변화를 함께 만들어갈 실무형 리더를 모십니다. FLO에서 'AI로 데이터 조직을 혁신한 사례'를 직접 만들 수 있어요.
지금 데이터팀은 소수 정예로 움직이고 있어요. 그래서 이 자리는 이미 짜인 조직을 관리하는 역할이 아니라, 분석 실무나 데이터의 구조와 기준을 세우는 일까지 함께 담당하는 자리예요.
이런 기회와 성장 요인이 있어요
[DW와 데이터 엔지니어링을 이해하고, 분석까지 같이 설계하는 자리]
이 포지션은 DW 계층과 데이터마트를 어떻게 설계할지, 그 위에서 지표를 어떻게 정의하고 분석할지를 한 사람이 같이 결정해요. DW와 데이터 엔지니어링을 이해하는 것이 이 자리의 기본 조건이에요. 역할 경계에 막혀 문제를 끝까지 풀지 못해 답답했던 분에게 잘 맞아요
[AI가 데이터를 다루게 하려면 먼저 필요한 일을 직접 설계해요]
데이터 분석과 관련된 AX를 추진해요. AI가 데이터에 제대로 답하게 하여 우리의 일을 바꾸려면 어떤 일들이 필요할지 정의하고, 사업·프로덕트·경영진이 각자 보는 데이터에 대해 사람이든 AI든 같은 답을 얻는 환경을 만들어요. AI로 일하는 방식을 바꾸는 일을 자기 커리어의 축으로 삼고 싶은 분에게 잘 맞아요.
[음악/팬덤이라는 도메인의 데이터]
하루에 쌓이는 액션 로그가 5억여 건, 청취 데이터가 7천만 건이에요. 여기에 팬 플랫폼의 아티스트·팬 활동 데이터, 그리고 정확도가 곧 신뢰인 정산 데이터까지 이어져요. 방대한 데이터를 살펴보며 시장과 고객을 이해하고, 거기서 찾은 것이 아티스트의 성장과 사업 성과로 이어지는 과정을 직접 확인할 수 있어요.
[분석 실무를 직접 하면서 팀을 리딩하는 자리]
관리만 하는 자리가 아니에요. 직접 쿼리를 짜고 데이터를 분석해 답을 내는 일, 파이프라인을 만들고 데이터마트를 설계하는 일, 사업과 프로덕트의 새로운 문제 해결 방법을 데이터로 찾는 일도 직접 수행하며, 그 위에서 팀의 방향을 잡아가는 역할이에요. 실무 감각을 유지하면서 리더로 성장하고 싶은 분에게 잘 맞아요.
ㆍ회사 목표에 맞춰 데이터팀의 OKR을 수립하고, 과제 수립 및 우선순위에 따른 실행으로 팀의 성과를 만들어요.
ㆍ로그·이벤트 스키마, DW 계층, 데이터마트 등 데이터 구조를 설계하고, AWS 환경에서 Redshift·Trino·Airflow 기반의 데이터 플랫폼과 파이프라인을 구축·운영해요. MSTR·내부 BI 등의 BI 환경에서 리포트/대시보드를 구성하고 운영해요.
ㆍ사업과 프로덕트의 문제를 분석하고, 분석에서 찾은 기회를 아티스트의 성공과 매출 성과로 연결해요.
ㆍ데이터 표준·품질·접근 권한 정책을 관련 조직과 함께 세우고 운영하며, 전사가 같은 데이터를 믿고 쓸 수 있는 거버넌스를 책임져요.
ㆍ지표 정의를 시멘틱 레이어로 구현하는 등, AI가 데이터를 제대로 다루는 데 필요한 과제를 정의하고, 데이터팀은 물론 전사가 데이터로 판단하는 방식을 바꿔요. 그 과정에서 데이터팀의 일하는 방법도 어떻게 AI로 바꿀 수 있을지 고민하고 전환해나가요.
ㆍ팀원 각자의 강점과 커리어 방향을 살펴 성장을 이끌고, 팀의 역량과 생산성을 끌어올려요.
ㆍ드림어스컴퍼니의 비전에 공감하고 몰입할 수 있는 분
ㆍ유관부서와 원활한 커뮤니케이션 및 요건정의에 능하신 분
ㆍ데이터 분석 또는 데이터 엔지니어링 경력 10년~15년이며, 팀 또는 파트를 리딩해본 경험이 있는 분
(정식 리더 경험이 없더라도 이에 준하는 실무 리딩 경험이 있다면 도전하실 수 있어요)
ㆍSQL과 Python으로 직접 데이터를 분석/추출하고, Redshift·Trino·Spark 같은 AWS 기반 대용량 환경과 Airflow 워크플로우, MSTR·Superset 같은 BI 도구를 활용해 DW·데이터마트와 분석 환경을 만들어본 분
(연차와 별개로, 최근까지 직접 다뤄오신 분을 모십니다)
ㆍA/B 테스트와 인과추론에 대한 통계적 이해를 갖추고, 실험 설계와 해석을 주도할 수 있는 분
ㆍ분석 아젠다를 스스로 발굴하고, 그 분석으로 프로덕트·사업의 의사결정을 바꿔 핵심 지표의 성과를 만들어본 분
ㆍ생성형 AI를 실제로 활용하고, AI Workflow를 설계해 분석·운영 생산성을 끌어올려본 분
ㆍ명확히 정의되지 않은 문제를 스스로 정의하고, 비기술 직군과 경영진을 설득해 해결까지 끌고 가본 분
매일 10만 곡이 쏟아져 나오지만, 팬을 만나는 음악은 1%에 불과합니다.
드림어스는 더 많은 음악이 팬을 만나고, 더 큰 무대로 이어져 성장할 수 있도록 음악 IP의 생애주기를 설계합니다.
이 일에 함께하고 싶다면 지금 드림어스에 지원해 주세요!
팀을 소개합니다.
FLO는 올 상반기 글로벌 팬 플랫폼 FLO ZIP을 출시하며, 기존의 FLO 스트리밍을 넘어 아티스트의 성공을 만드는 브랜드로 확장하고 있어요. 음원 유통·공연·MD로 이어지는 K-POP 밸류 체인 위에서, 데이터로 봐야 할 플랫폼과 도메인도 늘어났어요.
데이터팀의 미션은 여러 사업/플랫폼에 흩어진 데이터를 신뢰할 수 있는 형태로 모아, 회사가 더 나은 판단을 내리게 하는 거예요. 전사가 같은 기준으로 지표를 보게 만들고, 프로덕트와 사업의 의사결정에 필요한 근거를 제공하고, 아티스트의 성장 기회를 데이터로 발굴해 매출 성장에 직접 기여해요.
그에 더해, 데이터로 일하는 방식을 AI로 다시 설계하려고 해요. 데이터팀이 일하는 방식을 바꾸고, 나아가 데이터팀을 거치지 않아도 회사 누구나 데이터로 판단할 수 있는 수준까지 끌어올리는 게 목표예요. 이 변화를 함께 만들어갈 실무형 리더를 모십니다. FLO에서 'AI로 데이터 조직을 혁신한 사례'를 직접 만들 수 있어요.
지금 데이터팀은 소수 정예로 움직이고 있어요. 그래서 이 자리는 이미 짜인 조직을 관리하는 역할이 아니라, 분석 실무나 데이터의 구조와 기준을 세우는 일까지 함께 담당하는 자리예요.
이런 기회와 성장 요인이 있어요
[DW와 데이터 엔지니어링을 이해하고, 분석까지 같이 설계하는 자리]
이 포지션은 DW 계층과 데이터마트를 어떻게 설계할지, 그 위에서 지표를 어떻게 정의하고 분석할지를 한 사람이 같이 결정해요. DW와 데이터 엔지니어링을 이해하는 것이 이 자리의 기본 조건이에요. 역할 경계에 막혀 문제를 끝까지 풀지 못해 답답했던 분에게 잘 맞아요
[AI가 데이터를 다루게 하려면 먼저 필요한 일을 직접 설계해요]
데이터 분석과 관련된 AX를 추진해요. AI가 데이터에 제대로 답하게 하여 우리의 일을 바꾸려면 어떤 일들이 필요할지 정의하고, 사업·프로덕트·경영진이 각자 보는 데이터에 대해 사람이든 AI든 같은 답을 얻는 환경을 만들어요. AI로 일하는 방식을 바꾸는 일을 자기 커리어의 축으로 삼고 싶은 분에게 잘 맞아요.
[음악/팬덤이라는 도메인의 데이터]
하루에 쌓이는 액션 로그가 5억여 건, 청취 데이터가 7천만 건이에요. 여기에 팬 플랫폼의 아티스트·팬 활동 데이터, 그리고 정확도가 곧 신뢰인 정산 데이터까지 이어져요. 방대한 데이터를 살펴보며 시장과 고객을 이해하고, 거기서 찾은 것이 아티스트의 성장과 사업 성과로 이어지는 과정을 직접 확인할 수 있어요.
[분석 실무를 직접 하면서 팀을 리딩하는 자리]
관리만 하는 자리가 아니에요. 직접 쿼리를 짜고 데이터를 분석해 답을 내는 일, 파이프라인을 만들고 데이터마트를 설계하는 일, 사업과 프로덕트의 새로운 문제 해결 방법을 데이터로 찾는 일도 직접 수행하며, 그 위에서 팀의 방향을 잡아가는 역할이에요. 실무 감각을 유지하면서 리더로 성장하고 싶은 분에게 잘 맞아요.
주요업무
[이 포지션의 주요 업무]ㆍ회사 목표에 맞춰 데이터팀의 OKR을 수립하고, 과제 수립 및 우선순위에 따른 실행으로 팀의 성과를 만들어요.
ㆍ로그·이벤트 스키마, DW 계층, 데이터마트 등 데이터 구조를 설계하고, AWS 환경에서 Redshift·Trino·Airflow 기반의 데이터 플랫폼과 파이프라인을 구축·운영해요. MSTR·내부 BI 등의 BI 환경에서 리포트/대시보드를 구성하고 운영해요.
ㆍ사업과 프로덕트의 문제를 분석하고, 분석에서 찾은 기회를 아티스트의 성공과 매출 성과로 연결해요.
ㆍ데이터 표준·품질·접근 권한 정책을 관련 조직과 함께 세우고 운영하며, 전사가 같은 데이터를 믿고 쓸 수 있는 거버넌스를 책임져요.
ㆍ지표 정의를 시멘틱 레이어로 구현하는 등, AI가 데이터를 제대로 다루는 데 필요한 과제를 정의하고, 데이터팀은 물론 전사가 데이터로 판단하는 방식을 바꿔요. 그 과정에서 데이터팀의 일하는 방법도 어떻게 AI로 바꿀 수 있을지 고민하고 전환해나가요.
ㆍ팀원 각자의 강점과 커리어 방향을 살펴 성장을 이끌고, 팀의 역량과 생산성을 끌어올려요.
자격요건
[이런 분을 모십니다(자격 요건)]ㆍ드림어스컴퍼니의 비전에 공감하고 몰입할 수 있는 분
ㆍ유관부서와 원활한 커뮤니케이션 및 요건정의에 능하신 분
ㆍ데이터 분석 또는 데이터 엔지니어링 경력 10년~15년이며, 팀 또는 파트를 리딩해본 경험이 있는 분
(정식 리더 경험이 없더라도 이에 준하는 실무 리딩 경험이 있다면 도전하실 수 있어요)
ㆍSQL과 Python으로 직접 데이터를 분석/추출하고, Redshift·Trino·Spark 같은 AWS 기반 대용량 환경과 Airflow 워크플로우, MSTR·Superset 같은 BI 도구를 활용해 DW·데이터마트와 분석 환경을 만들어본 분
(연차와 별개로, 최근까지 직접 다뤄오신 분을 모십니다)
ㆍA/B 테스트와 인과추론에 대한 통계적 이해를 갖추고, 실험 설계와 해석을 주도할 수 있는 분
ㆍ분석 아젠다를 스스로 발굴하고, 그 분석으로 프로덕트·사업의 의사결정을 바꿔 핵심 지표의 성과를 만들어본 분
ㆍ생성형 AI를 실제로 활용하고, AI Workflow를 설계해 분석·운영 생산성을 끌어올려본 분
ㆍ명확히 정의되지 않은 문제를 스스로 정의하고, 비기술 직군과 경영진을 설득해 해결까지 끌고 가본 분
