이 자리가 왜 생겼을까요
2026년 8월 31일 발표에서 CJ올리브영은 글로벌관광상권 매장이 8월 기준 151개로 전체의 10%가 넘는다고 밝히고, 연말까지 상권별 외국인 고객의 구성과 구매 특성을 분석해 매장 운영을 개선할 계획이라고 적었습니다. 회사는 2026년 4월 전 구성원의 업무 환경에 구글 클라우드의 '제미나이 엔터프라이즈(Gemini Enterprise)'를 도입한다고 밝히고 데이터 기반 의사결정과 개인화 서비스에 대응하기 위한 것이라고 설명했습니다. 이 공고는 고객행동 데이터로 비즈니스 이슈를 정량화하고 AI/ML을 활용한 분석 방법론 개선과 자동화 기회 발굴까지 맡습니다. 분석 방법론의 AI/ML 개선과 자동화는 회사의 전사 AI 도입과 같은 방향에 있습니다. 반복 분석을 도구로 바꾼 경험이 있다면 어떤 작업이 어떻게 바뀌었는지와 함께, 지표 정의나 원인 규명처럼 분석가가 직접 판단한 부분을 따로 드러내는 것이 좋습니다.
CJ올리브영이 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 CJ올리브영 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
고객행동 데이터를 바탕으로 비즈니스 이슈를 정량화하고, 실행 가능한 인사이트를 도출해 성장 과제를 지원합니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 회사 Data Scientist (광고 플랫폼 사업) 공고는 광고 지면의 성과를, Data Scientist (AI 추천) 공고는 추천 서비스를 분석 대상으로 정했습니다. 이 공고는 대상을 '비즈니스 이슈'로 넓게 잡았습니다. 회사는 2026년 8월 31일 발표에서 연말까지 상권별 외국인 고객의 구성과 구매 특성을 분석해 매장 운영을 개선할 계획이라고 밝혔습니다. 상권과 고객 단위로 묻는 이런 질문처럼 고객행동 데이터에서 출발하는 과제가 '성장 과제'의 예가 될 수 있습니다. 정량화한 이슈가 무엇이었고 그 인사이트로 어떤 의사결정이 바뀌었는지를 한 사례로 이어 쓰면 이 업무와 가까운 경험이 됩니다.
비즈니스 이슈의 현황을 진단하고 성과를 관리할 핵심 지표 체계를 수립합니다.
이렇게 볼 수 있어요
분석을 수행하는 데서 끝나지 않고 어떤 숫자로 이슈를 볼지 정하는 일까지 포함합니다. Data Scientist (광고 플랫폼 사업) 공고는 광고주에게 공통으로 제시할 리포팅 지표와 공통 KPI 체계 설계를 맡지만, 이 공고의 지표 체계는 광고에 한정되지 않습니다. 이슈마다 지표를 새로 정의해 본 경험이라면 지표의 산식, 그 지표를 고른 이유, 지표를 보고 내린 의사결정을 함께 설명할 수 있습니다.
통계 및 머신러닝(ML) 모델링으로 고객 행동의 메커니즘을 규명하고, 잠재 니즈와 성장 레버를 발굴합니다.
이렇게 볼 수 있어요
모델링이 '메커니즘 규명'에 쓰입니다. Data Scientist (AI 추천) 공고는 추천을 위한 모델링과 추론 설계까지 서비스에 붙이는 단계를 맡고, 이 공고는 모델에서 나온 요인을 사업의 성장 레버로 바꾸는 쪽에 무게가 실려 있습니다. 잠재 니즈는 아직 매출로 드러나지 않은 고객군이나 행동을 가리키는 말입니다. 요인 분석이나 세그먼트 분석으로 그런 고객군을 찾아낸 사례는 이 업무에서 하는 일을 직접 보여 줍니다.
Actionable 전략과 솔루션을 도출하고, 유관부서와 협업해 실행을 드라이브합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무의 끝이 보고서가 아니라 실행입니다. 협업 상대를 보면 Data Scientist (광고 플랫폼 사업) 공고는 광고상품기획, 세일즈, 데이터엔지니어링을 정했지만, 이 공고는 부서를 정하지 않아 과제에 따라 협업 상대가 달라집니다. 분석 결과로 다른 부서가 캠페인이나 정책을 바꾼 사례를 고르고, 분석 결과를 상대 부서의 언어로 옮긴 과정을 함께 쓰면 실행을 이끈 역할이 드러납니다.
AI/ML을 활용해 분석 방법론을 개선하고 업무 효율화·자동화 기회를 발굴합니다.
이렇게 볼 수 있어요
분석 결과물에 더해 분석 작업 방식을 바꾸는 업무까지 포함합니다. Data Analyst (분석) 공고도 반복 분석 업무의 표준화·자동화·자산화와 AI 기반 분석 프로세스 혁신을 업무로 적었습니다. 분석 파이프라인의 반복 단계를 AI나 스크립트로 줄인 경험이 있다면 어떤 작업이 얼마나 줄었는지를 숫자로 보여 줄 수 있습니다.
2자격 요건
데이터 사이언스 및 분석 관련 실무 경력이 5년 이상 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
연차 표기를 보면 Data Scientist (광고 플랫폼 사업) 공고는 통계적으로 원인을 설명하는 역할 5년 이상을, Data Scientist (AI 추천) 공고는 머신러닝을 적용한 업무(특히 추천 모델) 3년 이상을 요구합니다. 이 공고는 경력을 '데이터 사이언스 및 분석 관련'으로 넓게 잡아서 데이터 분석가 경력과 데이터 사이언티스트 경력은 이 조건에 함께 적을 수 있습니다. 연차가 모자란다면 지표 체계 수립, 메커니즘 규명, 자동화 가운데 해 본 일을 구체적으로 적는 방법이 있습니다.
Python과 SQL(Advanced) 기반의 데이터 분석 역량과 대용량 데이터 처리 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
SQL에 'Advanced'가 붙어 있어 단순 조회가 아니라 윈도 함수나 여러 테이블 조인처럼 분석용 데이터셋을 직접 만드는 수준을 말하는 표기로 보입니다. Data Scientist (광고 플랫폼 사업) 공고는 1,700만 명 온/오프라인 회원의 데이터를 다루는 환경이라고 소개합니다. 다뤄 본 데이터의 행 수와 처리 시간을 숫자로 적으면 대용량 경험이 구체가 됩니다.
통계 분석과 머신러닝 모델링으로 비즈니스 문제를 해결하거나 성과를 개선하는 데 기여한 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무 항목은 모델링의 용도를 '고객 행동 메커니즘 규명'으로 적었습니다. 메커니즘 규명은 예측 점수를 높이는 일이 아니라 어떤 요인이 고객 행동을 움직이는지 설명하는 분석입니다. 모델의 종류보다 그 모델로 어떤 문제를 풀었고 어떤 지표가 얼마나 달라졌는지를 쓰는 쪽이 이 요건에 가깝습니다. 요인 분석 결과가 캠페인이나 상품 구성을 바꾼 사례가 있다면 바뀐 지표와 함께 적을 수 있습니다.
모델링과 인사이트 도출부터 성과 측정까지의 분석 과정을 수행해 본 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
성과 측정이 분석 과정의 마지막 단계로 적혀 있어, 인사이트를 낸 뒤 그 인사이트로 한 조치가 지표를 바꿨는지까지 확인한 경험을 묻습니다. Data Scientist (광고 플랫폼 사업) 공고는 A/B 테스트와 인과추론 기반 실험 설계 경험을 우대하는데, 이 공고는 측정 방식을 정하지 않았습니다. 전후 비교와 대조군 가운데 무엇으로 쟀는지를 밝히면 측정 경험이 구체가 됩니다.
복잡한 분석 결과를 쉽게 풀어 전달하고, 실행을 위한 협업을 추진하는 커뮤니케이션 역량이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
협업을 추진하는 커뮤니케이션 역량은 업무의 '실행 드라이브'에서 쓰입니다. Data Scientist (광고 플랫폼 사업) 공고는 분석 결과를 상품기획 조직이 바로 활용할 수 있는 형태로 정리하는 능력을 요구합니다. 분석 조직 밖의 부서가 쓰는 문서로 바꿔 전달했고 그 결과 실제 의사결정이 달라진 사례 하나가 이 요건을 보여 줍니다.
3우대 사항
리테일/커머스 데이터 분석 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
Data Scientist (AI 추천) 공고는 화장품과 건강 기능 상품 같은 상품 도메인 지식을 우대하지만, 이 공고의 우대는 업종을 '리테일/커머스'로만 잡았습니다. 뷰티가 아닌 커머스라면 주문, 장바구니, 검색, 쿠폰 같은 커머스 로그를 다뤄 본 범위를 구체적으로 쓰는 방향이 이 우대와 이어집니다.
온/오프라인 통합(옴니채널) 데이터 분석 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
Data Scientist (광고 플랫폼 사업) 공고는 온사이트 노출 후 7일 이내 매장 구매까지 포함하는 인크레멘탈리티 측정 기준을 예로 들었습니다. 그 공고는 1,300여 개 매장의 데이터가 앱 노출과 이어진다고도 소개합니다. 온라인 로그와 매장 결제를 같은 고객으로 묶은 경험이 있다면 결합에 쓴 키와 매칭률을 함께 쓸 수 있습니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2026년 4월 13일
- 고용형태 : 정규직(수습 3개월)
- 근무지 : 대한민국 서울특별시 용산구 한강대로 372
- 경력 조건 : 경력 5년 이상
- 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- Python
- SQL
전형과 지원
분석한 공고 대부분이 같은 일곱 단계를 적었습니다. 공간디자인 공고, VMD 담당자 공고, 글로벌 VMD담당자 공고, 패키지 디자이너 공고, 콘텐츠 디자이너 공고, 콘텐츠 마케팅 담당자(시니어) 공고, FESTA·KCON 전략/실행 담당자(주니어) 공고, 브랜드 디자이너(메이크업) 공고, 공간·팝업 콘텐츠 전략/실행 담당자(주니어) 공고, 비주얼 콘텐츠 기획자 (PB 브랜드) 공고는 과제전형을 더했고, Product Designer (B2B/광고플랫폼) 공고와 Global Product Designer 공고는 직무에 따라 과제전형이 추가될 수 있다고 적었습니다. Forward Deployed AI Engineer, QA Engineer (Domestic), QA Engineer (Global), 커머스플랫폼유닛 Android 개발채용, 커머스플랫폼유닛 Back-end 개발채용, 커머스플랫폼유닛 iOS 개발채용, 검색 플랫폼 개발자, Windows Application Engineer (POS 시스템), Data Engineer, Data Analytics Engineer, QA Ops Engineer (Test Automation), Data Scientist (AI 추천), Data Architect (시니어), Data Service Engineer (Back-end), Data Scientist, Global Software Engineer-Frontend (글로벌 개발), AI Engineer (추천) 공고는 면접에 라이브코딩테스트나 Whiteboard Test를 포함했습니다. 뷰티 카테고리 MD, MD (취미-음반), MD (건강식품), MD (일반식품), 글로벌B2B MD (헬스), Data Scientist (광고 플랫폼 사업), 뉴포맷 스토어기획 담당자, 프로모션 마케터 공고에는 단계가 적혀 있지 않으므로 지원할 공고의 전형 안내를 따로 확인해야 합니다.
공고에 적힌 전형 단계
분석한 공고 대부분은 '서류 전형 - 1차면접 전형 - 온라인 인성검사 - 2차면접 전형 - 3차 전형(평판조회 및 처우협의) - 건강검진 - 합격' 순서로 적었습니다. 공간디자인(인테리어) 담당자 공고, VMD 담당자 공고, 글로벌 VMD담당자 공고, 패키지 디자이너 공고, 콘텐츠 디자이너 공고, 콘텐츠 마케팅 담당자(시니어) 공고, FESTA·KCON 전략/실행 담당자(주니어) 공고, 브랜드 디자이너(메이크업) 공고, 공간·팝업 콘텐츠 전략/실행 담당자(주니어) 공고, 비주얼 콘텐츠 기획자 (PB 브랜드) 공고는 1차면접 뒤에 과제전형을 둡니다. Forward Deployed AI Engineer 공고는 1차면접에서 라이브코딩테스트를 보고 2차면접에서 구술과 함께 Whiteboard test를 봅니다. QA Engineer (Domestic) 공고, QA Engineer (Global) 공고와 QA Ops Engineer (Test Automation) 공고에도 1차면접의 라이브코딩테스트와 2차면접의 Whiteboard test가 있습니다. 커머스플랫폼유닛 Android 개발채용 공고, Back-end 개발채용 공고, iOS 개발채용 공고, Windows Application Engineer (POS 시스템) 공고는 1차면접에서 Live Coding을 하고 2차면접에서 구술과 함께 Whiteboard Test를 치릅니다. 검색 플랫폼 개발자 공고의 1차 면접에는 Whiteboard Test가 있고 Data Engineer 공고, Data Analytics Engineer 공고, Data Architect (시니어) 공고, Data Service Engineer (Back-end) 공고, Data Scientist 공고의 1차 면접에는 Whiteboard Test와 구술이 들어 있습니다. Data Scientist (AI 추천) 공고는 서류 전형과 함께 사전코딩테스트를 봅니다. Global Software Engineer-Frontend (글로벌 개발) 공고와 AI Engineer (추천) 공고는 서류 전형과 함께 사전코딩테스트를 보고, 1차면접에서 Live Coding과 구술을, 2차면접에서 HR인터뷰와 Whiteboard Test/구술을 치릅니다. Product Data Analyst - Commerce 공고는 서류 전형 다음, 1차면접 전에 사전코딩테스트(SQL)를 봅니다. 이 공고의 1차면접은 프로젝트 PT 및 기술면접이고 2차면접은 HR인터뷰 및 Whiteboard Test/구술입니다. 분석한 공고는 모두 '2차 면접 합격자에 한하여 평판조회 및 처우협의가 동시 진행되며, 평판조회 결과에 따라 채용 절차가 중단될 수 있습니다'라고 안내합니다.
이렇게 볼 수 있어요
면접이 두 번이고 평판조회가 처우 협의와 함께 진행됩니다. 2차 면접을 통과한 뒤에도 전 직장 동료의 평가가 결과에 영향을 줄 수 있으므로 평판조회에 응해 줄 사람을 미리 정해 두는 편이 안전합니다.
인성검사는 CJ그룹 기준을 봅니다
채용 사이트 FAQ는 CJAT를 'CJ그룹이 지향하는 가치와 얼마나 부합하는지 확인하는 Culture Fit 테스트'라고 설명하고 정답이 없으니 솔직하게 응시하라고 안내합니다. 본사 경력 페이지의 전형 안내에도 인성검사 단계가 있습니다.
이렇게 볼 수 있어요
공고는 이 단계를 '온라인 인성검사'로만 적었지만 FAQ를 보면 그룹 차원의 가치와 맞는지를 확인하는 단계입니다. CJ그룹 인재상 '역량있는 반듯한 하고잡이'의 설명을 한 번 읽어 두면 이 단계가 무엇을 보는지 알 수 있습니다.
한 번에 한 공고만 지원, CJ계열사 재직자는 지원 제한
채용 사이트 FAQ에 따르면 경력 지원자는 서류를 한 공고에만 낼 수 있고, 그 공고의 전형이 끝난 뒤에 다른 공고에 지원할 수 있습니다. 6개월 이내 재지원은 권장하지 않는다고 밝혔습니다. 분석한 공고는 모두 CJ계열사(자회사 포함) 재직자의 지원이 제한된다고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
여러 공고에 동시에 지원할 수 없으므로 경력과 가장 잘 맞는 공고 하나를 먼저 고르는 일이 중요합니다. 같은 공고에 다시 지원하려면 불합격 뒤 6개월이 지나는 편이 낫다는 뜻이기도 합니다.
수습 3개월과 해외 결격 사유 확인
분석한 공고는 모두 '채용에 합격하시는 경우 3개월의 수습기간을 적용합니다'라고 적었습니다. 병역필 또는 면제로 해외여행에 결격 사유가 없어야 한다는 조건도 상권개발 담당자 공고, 전략지원 대관 담당자 공고, 콘텐츠 디자이너 공고, Product Manager - 광고/SSP 공고를 뺀 모든 공고에 들어 있습니다(대관 공고는 해외여행과 병역을 우대 사항에 둡니다). 그 가운데 해외 출장에 결격 사유가 없어야 한다는 조건까지 함께 적은 공고는 뷰티 카테고리 MD, MD (취미-음반), 개발 BM (PB 식품/올더베러), Product Manager - Payment/Point, QA Ops Engineer (Test Automation), Network RE, 글로벌 품질관리 두 공고, IT 인프라 기획, Forward Deployed AI Engineer, Product Manager - 물류/SCM, Data Scientist (광고 플랫폼 사업), QA Engineer (Domestic), SRE, IT 구매 담당자, DBA, 커머스플랫폼유닛 Android 개발채용, 커머스플랫폼유닛 Back-end 개발채용, 커머스플랫폼유닛 iOS 개발채용, Product Designer (B2B/광고플랫폼), User Researcher, 입출고 품질관리 담당자 (양지), 오늘드림 기획 운영 담당자, Language Specialist (영어), 국내/수출 입출고 품질관리 담당자 (안성), MD (건강식품), 뉴포맷 스토어기획 담당자, 개발 BM (PB 식품/글로벌), IT기획 담당자, 프로모션 마케터, B2B 수출 운영 관리 담당자 (안성), SCM 사업 기획 및 운영 분석 담당자, QA Engineer (Global), Global User Researcher, Product Data Analyst - Commerce, Product Manager - Contact Center Platform (고객센터), Product Manager - Post-Purchase (포스트오더), MD (일반식품), 글로벌B2B MD (헬스), AX 전략 담당자, PB 마케터, 국내•외 온라인몰 재고 관리 담당자, Global Product Designer, Marketing Designer 공고입니다. 사회공헌 사업 기획 및 운영 담당자 공고와 ESG 기획·운영 담당자 공고는 해외 출장에 결격 사유가 없는 사람을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
해외 출장이 업무에 없는 공고도 같은 조건을 둡니다. 이 조건은 형사재판 중이거나 출국금지·여권 발급 제한으로 출국할 수 없는 지원자를 간접적으로 거르는 데 목적이 큽니다.
이 공고만 다른 점
1차면접 전형이 Whiteboard Test/구술로 적혀 있습니다.
단계 수는 대부분 공고의 전형과 같고 1차면접의 방식만 다릅니다. 같은 회사 Data Engineer 공고와 Data Analytics Engineer 공고도 1차 면접에 Whiteboard Test와 구술이 있고, Data Scientist (AI 추천) 공고는 사전코딩테스트와 프로젝트 PT를 적었습니다. 분석 문제를 보드에 직접 풀며 설명하는 형식이라 문제 정의, 데이터 선택, 방법, 결과 해석의 순서를 말로 이어 가는 연습이 따로 필요합니다.
지원 전 준비할 것
- 1
지표 체계를 세운 사례 한 건
이슈 진단, 핵심 지표 정의, 성과 관리 방식의 순서로 사례를 정리합니다. 지표마다 산식과 그 지표가 쓰인 의사결정을 한 줄씩 붙이면 핵심 지표 체계를 세워 본 범위가 분명해집니다.
- 2
Whiteboard Test 연습
분석 문제 하나를 받아 문제 정의, 필요한 데이터, 분석 방법, 해석 순서로 보드에 풀며 소리 내어 설명하는 연습을 합니다. 1차면접 전형이 Whiteboard Test와 구술로 진행됩니다.
- 3
분석이 실행으로 간 사례 한 건
분석 결과를 받은 부서가 무엇을 바꿨는지와 그 뒤 지표 변화를 한 장에 정리해 둡니다. 협업한 부서마다 오간 요청을 적으면 실행을 이끈 역할이 보입니다.