기업 채용 분석/CJ올리브영

[CJ올리브영] Data Analytics Engineer 공고 분석

분산된 원천 데이터를 단일 Layer로 통합해 API·DB·File·Message로 제공하고, 전사 핵심 지표의 정의를 단일 산출 로직으로 관리하는 Data Analytics Engineer 공고입니다. 파이프라인 개발·운영에 더해 데이터 모델링, 지표 표준화, BI 데이터 소스 구조 개선까지 맡습니다. 자격 요건은 데이터 엔지니어링 또는 분석 데이터 구축·운영 실무 경험 5년 이상이고, 1차 면접에 Whiteboard Test와 구술이 있습니다.

이 공고 분석은 2026년 10월 20일에 이뤄졌습니다. 이후 채용이 종료되었을 수 있습니다.

이 자리가 왜 생겼을까요

올리브영 테크 블로그의 2025년 12월 글은 캠페인 시스템의 배치 동기화를 OGG 기반 CDC와 Kafka 기반 실시간 스트리밍으로 바꾼 과정을 다룹니다. 글에 따르면 배치 주기를 아무리 짧게 해도 몇 분에서 몇십 분의 공백이 생겨 데이터 변경을 실시간으로 반영할 수 없었습니다. 이 공고는 분산된 원천 데이터를 단일 Layer로 통합하고 원천과 제공 데이터의 정합성 검증과 신선도 SLA를 관리하며, 우대 사항에 CDC(Debezium, OGG 등)와 Kafka를 적었습니다. 배치를 실시간이나 준실시간으로 바꾸며 데이터 신선도의 기준을 정하고 지켜 본 경험이 있다면 그 기준을 어떤 숫자로 정했는지 함께 적는 게 좋습니다.

CJ올리브영이 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 CJ올리브영 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.

1하게 될 업무

  • 분산된 원천 데이터를 단일 Layer로 통합하고 서비스 요건에 맞는 방식(API·DB·File·Message)으로 제공하는 구조를 설계·구현합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    제공 방식이 API, DB, File, Message 네 가지입니다. 같은 데이터를 여러 소비처에 서로 다른 방식으로 내보내는 구조를 설계해 봤다면 소비처마다 고른 방식과 그 이유가 면접에서 나올 만한 질문입니다.

  • 배치와 실시간/준실시간 파이프라인을 개발하고, 모니터링·재처리 체계로 안정적으로 운영합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    재처리 체계까지 업무에 있습니다. 적재가 실패했을 때 어디서부터 다시 돌릴지 정하는 일도 이 엔지니어가 맡습니다.

  • 비즈니스 요구사항을 반영해 데이터 모델을 설계하고 재사용 가능한 데이터 자산으로 구현합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    '재사용 가능한 데이터 자산'이 목표로 적혀 있습니다. 한 번 만든 모델을 여러 팀이 함께 쓰게 된 사례가 있다면 이 업무의 예로 들 수 있습니다.

  • 전사 핵심 지표의 정의를 표준화하고 단일 산출 로직으로 관리해 일관된 기준의 데이터를 제공합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    팀마다 다르게 계산하던 지표를 하나의 정의로 묶는 업무입니다. 정의를 정하는 과정에는 지표를 쓰는 부서와의 합의가 따릅니다.

  • 원천과 제공 데이터 간 정합성을 자동화된 방식으로 검증하고, 신선도 SLA와 모니터링 체계를 관리합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    정합성 검증은 사람이 아니라 자동화된 방식으로 하는 것이 전제입니다. 어떤 검사를 어떤 주기로 돌렸고 SLA를 몇 시간으로 정했는지 숫자로 보여 줄 수 있습니다.

  • 지표 정의·가이드와 BI 데이터 소스 구조를 개선해 구성원이 데이터를 쉽게 찾고 정확하게 활용하도록 지원합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    데이터를 만드는 일에 더해 구성원이 찾고 쓰기 쉽게 만드는 일까지 맡습니다. 지표 가이드나 BI 데이터 소스를 정리해 데이터 문의가 줄어든 경험이 있다면 줄어든 문의 건수를 밝혀 두면 됩니다.

2자격 요건

  • 데이터 엔지니어링 또는 분석 데이터 구축·운영 실무 경험이 5년 이상 필요합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    데이터 엔지니어링 경력과 분석 데이터 구축·운영 경력이 모두 이 조건에 들어갑니다. 분석 조직에서 마트나 모델을 직접 만들고 운영했다면 그 업무를 자세히 쓸 수 있습니다.

  • 대용량 데이터 환경에서 복잡한 변환 로직을 효율적이고 가독성 있는 형태로 구현하는 SQL 역량이 필요합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    효율에 더해 '가독성'이 함께 적혀 있습니다. 가독성은 다른 사람이 이어받아 고칠 수 있는 쿼리를 쓰는지를 말합니다.

  • 정규화/비정규화, Dimensional Modeling 등을 활용해 데이터 모델을 설계한 경험이 필요합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    모델링 방식의 이름이 공고에 그대로 있습니다. 설계한 모델의 사실 테이블과 차원 테이블 구성, 비정규화를 고른 이유를 말할 수 있는지가 핵심입니다.

  • ETL/ELT 프로세스를 설계하고 데이터 파이프라인을 안정적으로 운영한 경험이 필요합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    설계와 운영을 함께 요구합니다. 운영하던 파이프라인의 수와 처리량, 장애가 났을 때의 대응 방식을 경력 설명에 담을 수 있습니다.

  • 클라우드 환경(GCP, AWS 등)에서 대규모 데이터를 처리하고 모델링한 경험이 필요합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    GCP와 AWS 뒤에 '등'이 붙어 있어 다른 클라우드 경험도 이 요건과 관련됩니다. 써 본 클라우드의 데이터 서비스 이름을 공고 표기대로 쓰면 비교가 쉽습니다.

  • 데이터 무결성을 위한 품질 관리와 지표 정합성 검증 경험이 필요합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    업무의 정합성 자동 검증이 자격 요건에서는 경험 조건으로 나옵니다. 숫자가 맞지 않던 지표의 원인을 단계별로 추적한 경험을 쓰면 됩니다.

  • 다양한 이해관계자와 데이터 요구사항을 조율하고 정의할 수 있는 커뮤니케이션 역량이 필요합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    현업이 원하는 숫자를 데이터 요구사항으로 바꾸는 역량을 묻습니다. 요청을 받아 지표 정의를 다시 합의한 사례가 있다면 누구와 무엇을 합의했는지 설명할 수 있어야 합니다.

  • 단순 요청 처리에 그치지 않고 명확한 데이터 구조와 효율적 활용 관점에서 기준을 제시할 수 있어야 합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    요청을 처리하는 데서 나아가 기준을 먼저 세우는 역할을 요구합니다. 팀 공통 명명 규칙이나 모델 설계 기준을 만든 경험이 이 요건과 맞습니다.

3우대 사항

  • 주문·상품·재고·회원 등 커머스 트랜잭션 및 마스터 데이터를 모델링한 경험을 우대합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    모델링 대상으로 주문, 상품, 재고, 회원이 적혀 있습니다. 올리브영은 주문과 재고를 온라인몰과 매장 양쪽에서 다루므로 온·오프라인 데이터를 함께 모델링해 본 경험이 있다면 그 구조를 설명할 수 있습니다.

  • dbt 등 변환 모델링 프레임워크 기반 개발·운영 경험을 우대합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    변환 모델링 프레임워크의 예로 dbt를 들었습니다. dbt가 아닌 도구로 같은 일을 했다면 그 도구 이름과 맡은 일을 함께 적으면 됩니다.

  • CDC(Debezium, OGG 등), Kafka, Flink 등 실시간 데이터 처리 환경을 구축·운영한 경험을 우대합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    CDC 도구로 Debezium과 OGG가 함께 나옵니다. 실시간 처리 환경을 직접 구축했는지 운영을 맡았는지 나눠 쓰는 편이 정확합니다.

  • 다양한 DB 환경(Oracle, MySQL, PostgreSQL, BigQuery 등)을 이해하고 성능 관점의 물리 모델링과 SQL 튜닝을 할 수 있으면 우대합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    DB 네 종이 예로 나옵니다. 튜닝 전후의 실행 시간을 숫자로 보여 줄 수 있는 사례가 있으면 좋습니다.

4기타 사항

  • 게시일 : 2026년 8월 25일
  • 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.

  • SQL
  • GCP
  • AWS
  • dbt
  • Debezium
  • OGG
  • Kafka
  • Flink
  • Oracle
  • MySQL
  • PostgreSQL
  • BigQuery

전형과 지원

분석한 공고 대부분이 같은 일곱 단계를 적었습니다. 공간디자인 공고, 패키지 디자이너 공고, 콘텐츠 마케팅 담당자(시니어) 공고는 과제전형을 더했고, Product Designer (B2B/광고플랫폼) 공고는 직무에 따라 과제전형이 추가될 수 있다고 적었습니다. Forward Deployed AI Engineer, QA Engineer (Domestic), 커머스플랫폼유닛 Android 개발채용, 커머스플랫폼유닛 Back-end 개발채용, 검색 플랫폼 개발자, Windows Application Engineer (POS 시스템), Data Engineer, Data Analytics Engineer, QA Ops Engineer (Test Automation) 공고는 면접에 라이브코딩테스트나 Whiteboard Test를 포함했습니다. 뷰티 카테고리 MD, MD (취미-음반), Data Scientist (광고 플랫폼 사업) 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, 패키지 디자이너 공고, 콘텐츠 마케팅 담당자(시니어) 공고는 1차면접 뒤에 과제전형을 둡니다. Forward Deployed AI Engineer 공고는 1차면접에 라이브코딩테스트, 2차면접에 Whiteboard test를 구술과 함께 적었습니다. QA Engineer (Domestic) 공고도 1차면접에 라이브코딩테스트, 2차면접에 Whiteboard test를 적었습니다. 커머스플랫폼유닛 Android 개발채용 공고와 Back-end 개발채용 공고는 1차면접에 Live Coding, 2차면접에 Whiteboard Test를 구술과 함께 적었습니다. 검색 플랫폼 개발자 공고의 1차 면접에는 Whiteboard Test가 있고 Data Engineer 공고와 Data Analytics Engineer 공고의 1차 면접에는 Whiteboard Test와 구술이 있습니다. QA Ops Engineer (Test Automation) 공고는 1차면접에 라이브코딩테스트, 2차면접에 Whiteboard test를 적었습니다. Windows Application Engineer (POS 시스템) 공고는 1차면접에 Live Coding, 2차면접에 Whiteboard Test를 구술과 함께 적었습니다. 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.

    CJ올리브영 기초화장품 BM 공고

  • 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.

    CJ올리브영 채용 사이트 FAQ

  • 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.

    CJ올리브영 채용 사이트 FAQ

  • 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 공고와 전략지원 대관 담당자 공고를 뺀 모든 공고에 들어 있습니다(대관 공고는 해외 여행과 병역을 우대 사항에 둡니다). 그 가운데 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, Product Designer (B2B/광고플랫폼), User Researcher, 입출고 품질관리 담당자 (양지), 오늘드림 기획 운영 담당자 공고는 해외 출장도 함께 적었습니다. 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. 지원 전에 여권 발급이나 출국에 걸림돌이 없는지 확인해 두는 편이 좋습니다.

    CJ올리브영 공간디자인(인테리어) 담당자 공고

    • 이 공고만 다른 점

    • 1차 면접 전형이 Whiteboard Test/구술로 적혀 있습니다.

      단계 수는 회사 공통 전형과 같지만 1차 면접에 Whiteboard Test와 구술이 붙습니다. 설계한 데이터 모델이나 지표 산출 로직을 보드에 그려 가며 말로 설명하는 연습이 따로 필요합니다.

    지원 전 준비할 것

    1. 1

      지표 하나의 정의를 처음부터

      전사 지표 표준화가 업무에 있습니다. 다뤄 본 지표 하나를 골라 정의, 원천 테이블, 산출 로직, 검증 방법을 한 장으로 정리해 두세요.

    2. 2

      Whiteboard Test용 데이터 모델

      1차 면접이 Whiteboard Test/구술입니다. 주문·상품·회원을 예로 사실 테이블과 차원 테이블을 그리고 정규화와 비정규화를 어디에 썼는지 설명하는 연습을 해 두는 게 좋습니다.

    3. 3

      정합성 자동 검증 사례

      원천과 제공 데이터의 정합성 자동 검증이 업무입니다. 만들어 본 검증 규칙과 경보 기준, 실제로 잡아낸 불일치 사례를 숫자와 함께 준비해 두세요.

    데이터 엔지니어 지원을 준비한다면