통계학과 관련 직업 _ IT산업 데이터 분석가 (토스)

Data Analyst

일반적으로 현업에서 데이터 분석가는 그렇게 많은 일을 할 수 있는 포지션은 아닌것으로 알고 있지만, 토스에서 데이터 분석가는 조금 다르다. 친구가 토스에서 개발직군에 있어서 그 이야기를 조금이나마 들어볼 수 있었는데 데이터 직군이 의사결정에 정말 중요한 영향을 미치고, 임팩트가 큰 직군이라고 전해들었다.

 

타 회사들은 다른 직군들이 먼저 존재하고 데이터 직군을 어쩔 수 없이 이제 막 써보려고 하는 정도에서 지금 점점 정착되어가는 조직구조인 반면, 토스라는 회사는 성장기 초기부터 데이터직군의 역할이 컸기 때문이라고 생각된다.

 

때문에 타 회사의 데이터 직군은 의사 결정에 보조 수준이지만, 토스에서는 결정의 주체가 되기도 하는 일이 아주 잦다고 한다.

 

그러니까 통계를 다루면서 프로젝트에서 중요한 의사결정까지 하고 싶은 사람이라면 충분히 생각해볼만한 포지션이라고 보면 될 것 같다.

 

중요한 정보로 토스가 원하는 인재에 대한 내용을 아래에 적어보았다.

 

SQL을 사용해 직접 데이터를 추출하고 정제해보신 분이 필요해요. 모바일 서비스 데이터 분석 방법(Customer Lifetime Value, Retention, Cohort Analysis 등)에 대한 높은 수준의 이해도가 필요해요. 지표의 성장을 위해 다양한 가설을 설정해보고 실험하여 직접 서비스를 개선해본 경험이 필요해요. 가설을 세워 A/B 테스트를 설계하고 진행해 유의미한 결과를 도출해보신 경험이 필요해요. 데이터 시각화(Tableau 등)에 대한 경험이 있으면 좋아요. 연차에 제한을 두고 있지 않아요. 다양한 경험에서 파생되는 인사이트를 중요하게 생각해요.

 

또 이력서 추천 기입 사항에 대한 정보다

 

그동안 해오신 업무 중 임팩트 있었던 프로젝트를 구체적으로 적어주세요. 진행했던 프로젝트의 문제정의-가설설정-실험설계 및 검증-결과의 과정이 드러나면 강점이 돋보일 거예요. 데이터 분석으로 서비스 이용 유저에 대해 깊이 이해하고 이를 통해 액션을 제시하신 경험이 있다면 적어주세요. 모바일 서비스 데이터 분석 방법(LTV, AARRR, Cohort, Funnel 등)을 깊게 활용해봤는지 확인하고 있어요. 목표를 달성했다면 이탈률, 전환율, 매출액 등 지표의 개선을 수치로 나타내주면 좋아요. (외부 공개가 민감한 사항일 경우, 해당 부분은 제외해 주세요.)

또한 합류하기 위한 과정은

서류 -> 쿼리테스트 -> 직무 인터뷰 -> 문화적합성 인터뷰 -> 레퍼런스 체크 -> 처우협의 -> 최종합격 및 입사

 

라고 하며, 중요하게 볼 부분이 쿼리테스트와 레퍼런스 체크이다.

 

 

통계학과에 가기 위해서 준비를 할 때도, 아예 현업 단위의 구상을 하며, 학교에서 하는 소논문이나 미니 프로젝트도

문제정의-가설설정-실험설계 및 검증-결과 

이 과정이 잘 보이도록 해보고, 면접에 활용하는 것도 방법일 수 있을 것 같다.