DataOps Manager
Growth 팀 소속, 3년차 이하(신입 가능)
팀&직무소개
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겟차는 자동차 시장의 정보 비대칭 문제를 데이터와 AI로 해소해가는 고객 중심의 모빌리티 플랫폼이에요.
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AI-LAB은 10년간 축적한 자동차 데이터를 기반으로 AI 에이전트를 구축·적용하며, 데이터의 생애 주기를 책임지고 신뢰성 있는 데이터 환경을 만드는 것을 핵심으로 삼는 파트입니다.
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DataOps Manager는 지표 관리부터 시각화·자동화까지 데이터 전 과정을 책임지며, 데이터 과학자·마케터·엔지니어·PO·디자이너와 미션 중심으로 함께 일해요.
주요업무
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비즈니스 의사결정에 필요한 핵심 지표를 정의·관리하고, 데이터 품질 이슈를 추적·개선해요.
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대시보드를 설계·운영하고, AI 코딩 에이전트(Claude Code 등)를 활용해 반복적인 데이터 운영 업무를 자동화·시스템화하며 팀 내 AI 활용 노하우를 함께 쌓아가요.
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프로덕트 파트와 함께 유저 행동 로그를 정의·수집·QA·모니터링·분석해 인사이트를 발견하고, 다양한 파트와 협업하며 전사 데이터 문해력을 높여요.
자격요건
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겟차의 비전에 깊이 공감하고 비즈니스 임팩트 중심 사고와 높은 러닝 커브로 빠르게 문제를 돌파하며, 담당 범위를 넓혀가고 싶은 분
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Claude Code, Codex 등 AI 코딩 에이전트의 강점·한계를 이해하며 결과물을 검증할 수 있고, 반복 업무 자동화·시스템화로 효율을 높이는 것을 즐기는 분
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SQL에 능숙하고 데이터 구조·유저 행동 로그 설계에 대한 이해(또는 학습 의지)가 있으며, 데이터 품질·정합성에 책임감을 갖고 신뢰할 수 있는 데이터를 만드는 것을 중요하게 여기는 분
업무환경
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MySQL, BigQuery, Impala
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Superset, Looker, Google Sheets
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GCP, AWS
우대사항
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AI 코딩 에이전트를 심도 깊게 활용한 경험: 반복 업무 자동화, AI 통합 워크플로우 설계, LLM 기반 데이터 운영 효율화 등
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데이터 분석 및 분석 엔지니어링 경험: SQL로 복잡한 데이터를 추출·검증, 통계 실험·A/B 테스트 분석, 데이터 품질·QA, Superset·Looker 대시보드 설계, 데이터 마트·ETL 파이프라인 구축 등
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이벤트 택소노미 및 유저 행동 분석 경험: 이벤트 스키마 설계·문서화, B2C 플랫폼·대규모 트래픽 환경에서 유저 행동 분석으로 인사이트·전략 제시 등
1차 면접 전 쿼리테스트 진행 (약 50분, 면접 현장에서 진행)근무지
서울특별시 강남구 삼성로91길 32, 10,11,12층(삼성동)