B&K 코멘트 🔎
☑️ 본 직무는 닐슨IQ의 핵심 비즈니스인 한국 FMCG 리테일 및 패널 데이터의 신뢰성을 결정짓는 모집단(Universe) 추정 방법론을 총괄하는 포지션입니다. 내부 프로젝트 팀에 배정되어 교차 기능 팀과 유기적으로 협업하며 클라이언트의 비즈니스 과제를 해결하는 컨설팅 성격이 강하게 부여되어 있습니다.
☑️ Python과 SQL 기반의 데이터 역량은 기본이며, FMCG 패널 데이터를 전체 시장으로 확장(Projection)해 본 실무 경험이 핵심 경쟁력입니다. 특히 복잡한 통계적 가정을 클라이언트가 이해하기 쉬운 비즈니스 내러티브로 변환하고, 이를 유창한 영어로 설득할 수 있는 고도화된 커뮤니케이션 역량이 요구됩니다.
☑️ 글로벌 최고 수준의 리테일 측정 방법론을 다루며 FMCG 산업 전반을 조망할 수 있다는 점은 큰 커리어적 이점입니다. 다만, 에이전시 특성상 클라이언트의 까다로운 검증 요구에 대응해야 하며, 독립적인 연구보다는 주어진 프로젝트 일정 내에서 성과를 내야 하므로 높은 이해관계자 관리 능력이 필수적입니다.
참고 컨텐츠 💡
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데이터 사이언스 매니저
저희는 한국 FMCG 시장 내 소매 측정 데이터에 대한 모델링 및 분석을 지원할 시니어 데이터 사이언티스트를 찾고 있습니다.
본 역할에서는 협력적인 팀의 일원으로서 고객 중심의 비즈니스 과제를 해결하게 됩니다. 독립적으로 업무를 수행하기보다는 팀 관리자에 의해 프로젝트에 배정되며, 교차 기능 팀원들과 협력하여 방법론을 정의하고, 분석적 접근 방식을 조율하며, 고객 커뮤니케이션 전략을 수립합니다.
이 역할의 주요 책임은 패널 데이터가 전체 시장을 정확하게 반영하도록 확장되도록 유니버스(모집단) 정의 및 예측 방법론을 개발하고 검증하는 것입니다.
분석을 넘어, 데이터 결과물을 명확하고 설득력 있는 비즈니스 내러티브로 전환하고, 가정, 방법론 및 추론을 고객에게 직접 설명하는 데 중요한 역할을 수행하게 됩니다.
직무 내용
- 한국 시장 내 FMCG/소매 측정 데이터 모델 개발 및 유지보수
- 패널 데이터를 기반으로 한 유니버스 설정 및 예측 방법론 설계, 검증, 개선
- 견고한 결과물 보장을 위한 데이터 클리닝, 처리 및 품질 검증 수행
- 클라이언트 프로젝트를 위한 분석적 접근 방식 및 방법론 정의를 위해 내부 팀과 협력
- 분석 결과를 명확하고 구조화된 스토리텔링으로 전환하여 클라이언트와 소통
- 방법론, 가정, 결과물에 대한 추론을 클라이언트에게 설명
- 데이터 품질, 예측 정확도 및 모델링 접근 방식 지속적으로 개선
- 이해관계자 기대치 관리 및 효과적인 프로젝트 전달에 기여
자격 요건
- 통계학, 수학, 경제학, 데이터 과학 또는 관련 분야 학사 학위 이상
- FMCG, 소매 측정, 소비자 분석 또는 관련 산업에서 약 6년 이상의 경력
- 데이터 분석 및 모델링을 위한 Python 실무 경험 (필수)
- 데이터 처리, 통계 개념 및 모델링 기본 원리에 대한 확실한 이해
- SQL 및 대규모 데이터셋 작업 경험
- 뛰어난 영어 커뮤니케이션 능력 (작문 및 구두) — 글로벌 팀과 효과적으로 소통하고 분석 결과물을 클라이언트에게 설명할 수 있는 능력
우대 사항
- 소비자 패널 데이터, 소매 측정 또는 유사 데이터셋 경험
- 유니버스 구축 및 예측 방법론 실무 경험
- 프로젝트 기반의 팀 중심 환경에서의 이전 경험
- 이해관계자 및 고객 대면 역할 경험
당사 복리후생
- 유연한 근무 환경
- 자원봉사 휴가
- LinkedIn Learning
- 직원 지원 프로그램 (EAP)