최근 소비재·뷰티 커머스 업계에서는 흩어진 멀티채널 데이터를 통합하고 AI로 업무 방식 자체를 재설계하는 AX를 '내부 역량'으로 세우려는 흐름이 뚜렷합니다. 채널과 국가가 늘며 데이터량이 폭증했지만 수작업·외주로는 감당이 어렵고, 외부 컨설팅에 의존한 전환은 대부분 조직 내부에 정착하지 못했습니다. 그래서 데이터 토대를 직접 세우고 AI를 실제 업무에 심을 수 있는 내부 리더에 대한 수요가 빠르게 커지고 있습니다. 그래서 당사도 성장 속도에 맞춰 데이터와 업무 방식의 토대를 정비하고자 BA·데이터 엔지니어로 구성된 DX Part를 대표 직속으로 운영하고 있으며, 해당 조직을 이끌며 흩어진 데이터를 정비하고, 전사 AX의 우선순위와 로드맵을 수립해 실행으로 연결할 리더를 모십니다. [간단 기업소개] - 기능성 간편식 카테고리에서 국내 탑티어를 차지한 브랜드를 기반으로, 여성 웰니스 타겟의 건기식·뷰티까지 브랜드 라인업을 공격적으로 확장 중인 H&B 브랜드 빌딩 기업입니다

- 데이터 토대 직접 구축: ETL 파이프라인 설계·운영, DW 구조·데이터 정의 기준 수립, 클라우드(GCP/AWS) 운영 - AI Agent·업무 자동화 도구 직접 개발: LLM API·데이터·시스템 연동, 운영 안정성 개선 - 전사 AX 로드맵 수립·실행, 우선 적용 영역 발굴과 PoC→검증→확산 - DX Part 리딩 및 확장, 경영진·유관부서 커뮤니케이션 및 ROI 리포팅

- 여러 소스의 데이터를 수집·정규화·적재하는 ETL/데이터 파이프라인을 직접 설계·운영해 본 경험 - Python 중심의 구현 역량, 클라우드(GCP/AWS) 직접 구축·운영 - LLM 에이전트가 안정적으로 동작하도록 컨텍스트·도구 호출·로그·평가 등 에이전트 환경을 구축해 본 경험 - 문제 정의부터 구현·배포까지 End-to-End로 주도해 본 경험 - 비기술 조직과 소통하며 요구사항을 데이터·기술 구조로 번역하는 역량 - 팀 리딩 또는 PO/PM 경험

- PM/PO 역할 병행 경험, D2C·이커머스 데이터 구조(주문·정산·재고·채널) 이해 - 내부 툴·대시보드를 직접 만들어 현업에 배포해 본 경험 - RAG·벡터 DB, 데이터 웨어하우스/레이크하우스(BigQuery·dbt) 운영

서류 전형 → 1차 인터뷰 → 2차 인터뷰 → (필요시 레퍼런스 체크) → 처우 협의 → 최종 합격