※ 회사 및 파트 소개
“보험, 설계사 없이 앱으로 쉽게”
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교보라이프플래닛생명보험은 디지털 기술을 바탕으로 생명보험의 가치를 '새로고침'하여, 고객이 자신의 삶에 맞는 보험을 직접 설계하고 지속적으로 관리하는 혁신적인 보험 경험을 만들어가고 있습니다.
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Data Analytics파트는 Data-driven의 일하는 방식 및 의사결정을 지원하기 위한 활동이 주된 역할로, 데이터 분석을 통한 인사이트 도출부터 데이터 수집의 파이프라인 구축, 활용을 위한 인프라 구축 지원등의 거버넌스 수립까지 폭넓게 담당하고 있습니다.
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그 속에서 시니어 데이터 애널리스트는 데이터 분석 업무 전반을 리드합니다. 특히 보험 데이터와 고객행동데이터를 바탕으로 고객이 디지털 생명보험 고객 여정을 이해하고, 이를 개선하기 위한 가설을 수립합니다. 이후 가설 검증 실험을 진행하고, 확보된 데이터를 분석합니다. 이 과정에 찾아낸 인사이트를 비즈니스 의사결정에 전략적으로 활용할 수 있도록 커뮤니케이션을 수행합니다.
합류하시면 함께 할 업무에요.
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디지털 마케팅 및 캠페인 성과 모니터링
- 고객 스코어링 및 세그먼트 데이터를 활용하여 전체 고객 및 특정 타겟 대상의 디지털 마케팅 시나리오를 설계합니다.
- 디지털 마케팅 캠페인의 효율 검증 방법론을 수립하고, 전후 효과를 측정하여 개선안을 도출합니다.
- 디지털 마케팅의 핵심 지표 정의 및 성과 모니터링 체계를 구축합니다.
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데이터 분석 기반의 예측 모델 설계 및 운영 리드
- 머신러닝 기반의 예측 및 스코어링 알고리즘 파이프라인 설계와 운영 시스템 적용 과정을 리드합니다.
- 고객 세그먼트 분석을 통해 핵심 고객군을 정의하고 예측 데이터를 활용한 개인화 마케팅 방향을 제안합니다.
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비즈니스 가설 검증 및 전략 수립
- 비즈니스 목표 달성을 위한 가설 설정 및 A/B 테스트 등 실험을 설계하고 수행합니다.
- 실험 결과 분석을 통해 서비스 개선 및 사업 전략 수립을 위한 인사이트를 도출합니다.
이런 경험을 가진 동료를 찾습니다.
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데이터 분석을 통해 비즈니스 의사결정의 방향성을 제시할 수 있는 분을 찾습니다.
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석사 이상의 학위 소지자로 데이터 분석 관련 실무 경력 7년 이상 보유하신 분이어야 합니다.
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복잡하고 다양한 데이터 셋을 정제하여 핵심 문제를 정의하고 교보라이프플래닛생명의 사업상 문제를 진단 및 해결할 수 있는 능력을 갖추신 분이 필요합니다.
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Python 기반 머신러닝 라이브러리 및 데이터 처리에 능숙하고, SQL을 이용한 대용량 데이터 추출, 가공, 처리가 가능할 정도의 높은 구조적 이해도를 가진 분을 찾습니다.
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비즈니스 이해관계자와 원활하게 소통하며, 복잡한 데이터 분석 및 예측 모델의 가치를 비즈니스 언어로 명확하게 설득하고 리포팅할 수 있는 분이어야 합니다.
이런 경험이 있다면 더 좋습니다.
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통계학, 금융 및 보험 분야의 학위를 보유하거나 해당 분야에 대한 깊은 이해도를 갖추고 있으면 더 좋습니다.
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디지털 마케팅 캠페인을 직접 기획 및 집행한 경험이 있거나, 다양한 원천의 데이터 활용를 활용하여 캠페인 성과를 개선해본 경험이 있으면 더 좋습니다.
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비즈니스 가설 검증을 위한 전사적 A/B 테스트 프레임워크나 실험 플랫폼을 직접 구축 및 운영해 본 경험이 있으면 더 좋습니다.
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MLOps 툴체인을 활용하여 예측 모델의 지속적 배포 및 모니터링 시스템을 구축하거나 주도해 본 경험이 있으면 더 좋습니다.
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타 부서와의 원활한 커뮤니케이션 능력을 가진 분으로 특히, 통계 분석 결과를 텍스트나 시각 자료를 통해 비전문가도 이해하기 쉽게 풀어서 설명할 수 있는 분이라면 더 좋습니다.
(지원하기는 PC에서만 가능합니다)
※ 인재풀에 등록된 지원서는 직무별 채용 필요 시 우선적으로 검토되며 서류 심사 후 적합인원에
한하여 개별 연락 후 채용 절차가 진행됩니다.
채용관련 문의 : 경영지원팀 (02-6020-8058)