Position

Data Analyst

Team

Product Division mAsh Cell

경력

3년 이상

대체복무

가능

메이아이는 이런 기업입니다

We make offline smart with AI

온라인에 구글 애널리틱스가 있다면, 오프라인에는 메이아이의 매쉬(mAsh)가 있습니다. 저희는 CCTV 영상을 딥러닝 기술로 분석하여 매장 방문객 데이터를 추출하고 인사이트를 제공하는 대시보드 제품을 개발하고 있습니다.

대기업들의 데이터 기반 의사결정을 지원

현재 삼성전자, LG전자, 현대자동차, 이랜드 패션, CGV, 신세계백화점, 현대백화점, 아모레퍼시픽 등 유수 대기업들의 300여 개 매장에 데이터를 제공하며 매장의 운영 효율화 및 매출 증대 전략 실행을 돕고 있습니다. 또한 영국, 인도, 베트남 등 해외 매장에서도 데이터를 분석하고 있습니다.

세계적으로 인정받는 기술력

메이아이는 AI를 이용한 복잡한 방문객 동선 인식부터, 데이터 시각화 대시보드까지 세계적으로 인정받는 기술을 발전시켜나가고 있습니다. CES 2024 AI 부문 혁신상을 수상하고, 세계적인 AI 학회인 CVPR에 논문을 게재하고, ICLR에서 상위 5% 스포트라이트 논문으로 선정되는 등 세계적으로 기술력을 인정받고 있으며, 이를 실제 매출 성과로 이어내며 지속 성장 가능한 비즈니스임을 증명해내고 있습니다.

빠르게 성장하는 AI 시장에서 오프라인 공간을 함께 혁신하며 성장할 동료를 찾습니다!

2023년 삼성벤처투자가 리드하는 60억 원 규모의 시리즈 A 투자 유치를 성공적으로 마무리했습니다. 이를 기반으로 또 한 번의 빠른 성장을 준비합니다. 우리의 멈추지 않는 성장에 속도를 더해주실 탁월한 히치하이커를 찾습니다.

뛰어나신 Data Analyst를 모십니다

채용 배경

메이아이는 ‘세상의 모든 오프라인 공간을 똑똑하게 만든다(make offline smart with AI)’라는 꿈을 꾸는 조직입니다. 그리고 매쉬(mAsh)는 메이아이가 이 꿈을 이루기 위해 반드시 필요한 제품입니다. mAsh Cell은 고객이 매장의 변화를 데이터로 이해하고 실행할 수 있도록, 분석 데이터를 제품과 고객 경험으로 연결하고 있습니다.

Data Analyst는 mAsh Cell의 고객 대면 레이어에서 고객의 질문을 분석 가능한 문제로 바꾸고, 신뢰할 수 있는 데이터와 인사이트로 연결하는 역할입니다. 당장의 요청을 처리하는 데서 멈추지 않고, 반복되는 분석을 자산화하고 고객이 실행할 수 있는 제안으로 확장할 분을 찾습니다.

주요 업무

고객사의 측정 요구와 현장의 질문을 분석 가능한 문제로 정의하고, 데이터의 정확성과 의미를 검증하여 고객의 의사결정으로 연결하는 역할을 담당합니다.

단순 리포트 작성이 아니라, 요구사항 정의 - 분석 설계 - 데이터 검증 - 고객 설명의 흐름을 책임지며 mAsh의 고객 대면 임팩트가 지속 가능하게 확장되도록 지원합니다.

• 고객사의 측정 요구(방문, 상담, 전환, 구역 체류 등)를 분석 가능한 문제와 지표 정의로 바꾸고, 분석 설계를 문서화합니다.
• 고객사 데이터를 탐색·가공하고, 지표 산출과 검증에 필요한 분석 스크립트를 작성합니다.
• 분석 결과의 정확도와 신뢰성을 높이기 위한 검증 기준, 보정 기준, 이상치 확인 절차를 설계합니다.
• 지표 정의와 고객사별 분석 설정이 비즈니스 맥락에 맞는지 판단하고 관리합니다.
• 데이터 정합성 문제를 발견하면 원인을 추적하고, Project Manager 및 개발 직군과 협업하여 해결 방향을 정리합니다.
• 고객사 데이터를 해석해 매장 운영 개선 방향을 담은 인사이트와 리포트를 제안하고, 고객의 데이터 기반 의사결정을 지원합니다.

자격 요건

고객과 제품 환경에서 발생하는 복잡한 데이터를 분석 가능한 문제로 구조화하고 검증한 경험을 바탕으로, mAsh의 고객 대면 분석 역량을 함께 만들어갈 수 있는 분을 찾습니다.

특정 도메인 경험보다, 숫자를 그대로 믿지 않고 비즈니스 맥락과 데이터 정의를 함께 확인하는 태도를 우대합니다.

• 데이터 분석 실무 경력 3년 이상 또는 그에 준하는 역량을 갖추신 분
• Python(pandas) 기반 데이터 처리·분석 경험과 SQL 활용 능력을 갖춘 분
• 통계적 사고와 데이터 검증 감각을 바탕으로 숫자의 의미와 한계를 설명할 수 있는 분
• 고객의 모호한 요구를 분석 가능한 문제와 지표 정의로 바꿀 수 있는 분
• 분석 결과를 비개발자와 고객이 이해할 수 있게 설명하고 문서화할 수 있는 분
• Project Manager 및 개발 직군과 협업하며 데이터 정합성 이슈의 원인을 좁히고 해결책을 합의할 수 있는 분

기술 스택

메이아이의 Data Analyst는 고객과 제품 사이에서 분석 정의, 데이터 검증, 인사이트 제안을 담당하는 직군으로, 아래 기술 및 도구를 활용해 분석과 협업 환경을 구축합니다.

아래 기술 스택은 현재 팀에서 활용 중인 주요 예시이며, 모든 기술에 대한 사전 경험이 필수는 아닙니다.

• 분석: Python 3.11, pandas, 통계/ML 라이브러리
• 데이터: PostgreSQL, S3, Parquet, 대규모 이벤트 데이터
• 파이프라인/실행 환경: Prefect 기반 분석 실행 환경, Docker
• 협업: Project Manager, Backend Engineer, Data Engineer, Frontend Engineer와의 긴밀한 협업
• 업무 방식: 문서화, 분석 자산화, 자동화 도구 활용

우대 사항

보유하고 계실 경우 업무를 수행하는 데 있어 도움이 될 수 있는 역량입니다.

직무 관련 경험

• 통계 모델 또는 머신러닝 모델을 실제 서비스나 고객 문제에 적용하고 검증해 본 경험
• 공간·위치·행동 데이터, 시계열 데이터, 센서/영상 기반 데이터를 다뤄 본 경험
• 고객사를 직접 대면하며 분석 결과를 바탕으로 데이터 활용 방안을 제안해 본 경험
• 분석 파이프라인, ETL, 데이터 엔지니어링에 대한 기본 이해
• 반복되는 분석 작업을 스크립트, 템플릿, 자동화 도구로 개선해 본 경험

협업 및 커뮤니케이션 경험

• Project Manager, 엔지니어, 고객과 함께 지표 정의나 데이터 기준을 합의해 본 경험
• 분석 결과의 가정, 한계, 예외 케이스를 문서화하고 공유해 본 경험
• 고객이 이해하고 실행할 수 있는 형태의 리포트나 제안서를 작성해 본 경험

mAsh Cell은 이런 팀입니다

이런 문제를 풀고 있습니다

mAsh Cell은 오프라인 공간의 데이터를 고객이 실제로 사용할 수 있는 제품 경험으로 바꾸는 조직입니다. 고객이 매장의 상황을 이해하고 운영을 개선할 수 있도록, 데이터 수집·분석·시각화·인사이트 제공 전 과정을 제품으로 연결합니다.

• 고객사의 모호한 질문을 분석 가능한 지표와 문제 정의로 바꿉니다.
• 방문, 상담, 전환, 구역 체류 등 고객사별 지표를 일관된 기준으로 정의하고 검증합니다.
• 데이터 정합성과 분석 결과의 신뢰성을 높여 고객이 안심하고 의사결정할 수 있도록 돕습니다.
• 반복되는 분석 요청을 템플릿, 스크립트, 자동화 도구로 전환해 팀의 분석 임팩트를 확장합니다.

이렇게 함께 일합니다

mAsh Cell은 작은 셀 단위로 빠르게 문제를 정의하고 실행합니다. Data Analyst, Backend Engineer, Frontend Engineer, Data Engineer가 함께 고객 문제를 이해하고, 각자의 전문성을 바탕으로 제품 구조와 데이터 기준을 합의합니다.

업무는 티켓 단위로 나누어 관리하고, 전략적으로 투자할 과제와 고객 요청을 구분해 우선순위를 정하며 진행 상황을 정기적으로 점검합니다. 분석 정의, 가정, 데이터 검증 기준은 문서화하여 고객과 팀이 함께 이해할 수 있는 자산으로 남깁니다.

이런 가치를 얻을 수 있습니다

메이아이의 Data Analyst는 단순히 리포트를 작성하는 역할을 넘어, 고객의 질문을 데이터 문제로 번역하고 분석 결과가 실제 매장 운영 개선으로 이어지는 과정을 만들 수 있습니다.

• 오프라인 데이터 분석의 전 과정을 설계하는 경험

아직 표준이 완전히 정립되지 않은 오프라인 공간 데이터 도메인에서 분석 정의부터 검증, 고객 전달까지 전 과정을 직접 설계할 수 있습니다.

• 고객의 의사결정으로 이어지는 분석 경험

분석 결과가 고객의 매장 운영과 실행으로 연결되는 과정을 가까이에서 경험하며, 데이터가 비즈니스 가치로 전환되는 흐름을 만들 수 있습니다.

• 분석 자산을 만들어가는 경험

반복되는 분석 요청을 템플릿, 스크립트, 자동화 도구로 전환하며 개인 역량을 팀의 분석 자산으로 확장할 수 있습니다.

• 다양한 직군과 함께 기준을 만드는 경험

Project Manager, Backend Engineer, Data Engineer, Frontend Engineer와 함께 데이터 정의, 검증 기준, 고객 전달 방식을 합의하며 분석의 영향력을 넓힐 수 있습니다.

이런 만남이 준비되어 있습니다

합류 여정 안내

ⓒ mAy-I Inc. All rights reserved. last updated : 2025. 10. 1.

채널

홈페이지 블로그 링크드인 유튜브

문의

recruit@may-i.io 우측 하단 말풍선