[여기어때] Data Analyst [Business Insight] 공고 분석

이 자리가 왜 생겼을까요

1하게 될 업무

• 여기어때 비즈니스 과정에서 생기는 데이터로 인사이트를 도출합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  분석 대상이 서비스 이용보다 비즈니스 운영 전반입니다. 매출이나 제휴점 데이터를 분석해 본 경험이 이 업무와 가깝습니다.

• 서비스 카테고리별 대시보드를 구축하고 리드해 전사 구성원의 데이터 기반 의사결정을 지원합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  여기어때 상품은 국내숙소·해외숙소·패키지·렌터카·레저티켓·B2B로 나뉩니다. 2026년에는 여기에 해외투어가 더해졌습니다. 카테고리마다 보는 지표가 다릅니다. 이 업무의 '리드'는 대시보드를 만든 뒤 각 카테고리 조직이 실제로 쓰게 하는 데까지를 가리킬 수 있습니다. 만든 대시보드를 어느 부서가 어떤 결정에 썼는지와 카테고리마다 지표 정의를 어떻게 맞췄는지를 함께 적어 보세요.

• 도메인 데이터를 파악하고 처리해 표준화된 마트를 구축하고 운영합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  같은 회사 Data Analyst [User Behavior] 공고는 분석용 로그 데이터 설계를 업무로 적었습니다. 표준화된 마트와 데이터 거버넌스는 이 공고의 업무에 있습니다. 표준 마트는 부서마다 같은 지표가 다른 숫자로 나오는 일을 막는 장치입니다. 그래서 표준 마트 구축은 업무의 전사 데이터 거버넌스 리드와 같은 방향의 일입니다. 직접 설계한 마트의 구조와 그 마트로 답한 질문을 설명할 준비가 필요합니다.

• 전사 여러 부서의 의사결정 문제를 데이터로 풀기 위해 적극적으로 소통하고 협업합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  다른 부서의 질문을 받아 분석 과제로 바꾸는 일입니다. 현업과 함께 질문을 다듬어 분석으로 답한 사례가 있다면 그 과정을 함께 정리할 수 있습니다.

• 센터 안 여러 분야 데이터 전문가와 협업해 전사 데이터 거버넌스를 리드하고, 다양한 AI 도구로 데이터 기반 비즈니스 임팩트를 만드는 데 기여합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  거버넌스 리드와 AI 도구 활용이 함께 적혀 있습니다. 지표 정의를 통일하거나 데이터 품질 기준을 만든 일은 거버넌스 업무의 예로 들 수 있습니다.

2자격 요건

• 마트 개발, 대시보드 구축, 인사이트 분석 등 데이터 분석 관련 경험이 5년 이상 필요합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  마트 개발과 대시보드 구축이 데이터 분석 관련 경험의 예로 적혀 있습니다. 데이터 엔지니어링에 가까운 일을 하며 분석도 했다면 그 기간에 직접 만든 마트와 대시보드, 맡은 분석을 구체적으로 적어야 합니다.

• 리텐션·코호트·퍼널 분석 같은 프로덕트 데이터 분석 방법을 깊이 이해해야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  여행 예약은 구매 주기가 길어 재예약 코호트를 주 단위보다 월이나 시즌 단위로 보는 경우가 많습니다. 이 공고의 분석 대상이 비즈니스 운영 데이터라 세 방법도 카테고리별 매출과 재예약 흐름을 보는 데 쓰일 수 있습니다. 세 방법 가운데 직접 써 본 분석과 그 결과로 바뀐 결정을 정리하면 면접 질문에 대비가 됩니다.

• 서비스 핵심 지표를 정하고, 지표 성장을 위해 여러 가설을 세워 실험하며 서비스를 직접 개선해 본 경험이 필요합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  프로덕트 분석·실험 요건은 같은 회사 Data Analyst [User Behavior] 공고에도 거의 같은 문장으로 있습니다. 두 자리의 차이는 업무에서 나옵니다. User Behavior 공고 업무에는 A/B 테스트가 있고, 이 공고 업무에는 카테고리별 대시보드와 표준 마트, 거버넌스가 있습니다. 실험 결과로 서비스가 바뀐 사례라면 지표가 얼마나 움직였는지까지 적어야 실험이 서비스 개선으로 이어진 점이 드러납니다.

• SQL, Python 등으로 데이터 수집, 전처리, 마트 구축, 탐색·모델링, 결과 보고서 작성까지 일련의 분석 과정을 해 본 경험이 필요합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  이 공고는 서류 뒤에 코딩 테스트가 있습니다. 그 단계에서 SQL·Python 실력을 지원서와 별도로 확인합니다. 적힌 과정 가운데 마트 구축은 업무의 표준 마트 운영과 이어집니다. 한 프로젝트를 골라 수집부터 마트 구축, 모델링, 보고서까지 단계마다 맡은 SQL·Python 작업을 나눠 적으면 맡은 범위가 분명해집니다.

• 유연성, 추진력, 신뢰성 같은 긍정적인 태도를 갖추고 비즈니스를 깊이 이해해야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  거의 같은 문장이 Data Analyst [User Behavior]와 Technical Product Owner 공고에도 있습니다. 이 자리에서 비즈니스 이해는 매출·제휴점처럼 비즈니스 과정에서 생기는 데이터를 다루는 업무와 관련됩니다. 분석 결과를 사업 맥락에 맞춰 설명하고 결정까지 추진한 사례 하나로 태도와 비즈니스 이해를 함께 보여 줄 수 있습니다.

3우대 사항

• 데이터로 복잡한 문제를 해결하는 데 능숙하면 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  업무에 다른 부서의 의사결정 문제를 데이터로 푸는 협업이 있습니다. 그래서 이 자리의 복잡한 문제는 현업이 가져온 질문의 모양으로 올 가능성이 큽니다. 거래액 하락을 이용자 수·전환율·객단가·판매 숙소 수로 쪼개 어느 쪽이 움직였는지 찾는 식으로, 문제를 어떤 단위로 나눠 분석했는지까지 말하면 능숙함이 구체적으로 전해집니다.

• 고객 행동 데이터와 레거시 데이터를 활용한 대용량 데이터 분석 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  레거시 데이터는 옛 시스템에 남은 테이블입니다. 코드값과 정의가 지금 시스템과 달라 분석 전에 맞추는 작업이 먼저 필요합니다. 이 공고에서는 업무의 표준화된 마트 구축이 그 정리 작업과 관련됩니다. 오래된 시스템의 데이터를 정리해 대용량 분석을 해 봤다면 다룬 데이터 규모를 숫자로 적어야 분석의 크기가 전해집니다.

• 데이터 분석으로 인사이트를 도출해 비즈니스 개발과 고도화에 활용해 본 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  2026년에는 해외투어 오픈과 리럭스 숙박 상품 연동처럼 새 사업이 이어졌습니다. 새 사업이 생길 때마다 비즈니스 개발에 쓰이는 분석에는 새 카테고리의 지표를 처음 잡는 일이 포함될 수 있습니다. 그 분석으로 어떤 결정을 내렸고 그 뒤 사업이 어떻게 바뀌었는지를 중심에 놓고 설명합니다.

• Tableau 등 보고 도구를 깊이 이해하고 SQL, Python 등 분석 도구에 능숙하면 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  같은 회사 Data Analyst [User Behavior] 공고는 Airflow·dbt·BigQuery를 우대합니다. 두 데이터 분석가 공고 가운데 Tableau는 이 공고에만 적혀 있습니다. 보고 도구는 이 자리의 카테고리별 대시보드 업무에 쓰입니다. Tableau로 만든 대시보드가 있다면 도구 이름을 그대로 적을 수 있습니다. Power BI나 Looker Studio 같은 다른 도구를 썼다면 그 도구로 한 일을 구체적으로 밝히는 것이 좋습니다.

• AWS, GCP 등 환경에서 다양한 AI 도구로 데이터 분석과 배치 자동화를 해 본 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  여기어때 기술 블로그에 따르면 회사는 AI와 바이브코딩을 전사로 넓히고 있습니다. 다양한 AI 도구로 비즈니스 임팩트를 만드는 일은 이 공고 업무에도 있습니다. AWS 운영은 같은 회사 Site Reliability Engineer 공고에서 필수이고 GCP 운영은 우대입니다. AWS나 GCP 환경에서 쿼리 작성이나 배치 스케줄링을 AI 도구로 자동화해 줄인 시간을 보여 주면 업무와 우대를 한 사례로 함께 설명할 수 있습니다.

• 통계, 데이터사이언스, 컴퓨터사이언스, 경영정보, 산업공학 관련 전공을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  통계·데이터사이언스와 함께 경영정보와 산업공학이 들어 있어, 전공 우대는 모델링뿐 아니라 카테고리별 의사결정 지원과 마트 표준화까지 염두에 둔 것으로 보입니다. 다른 전공이라면 마트를 표준화하거나 지표 체계를 정리해 부서의 결정을 바꾼 사례가 그 부분을 보여 줍니다.

4기타 사항

• 게시일 : 2026년 7월 31일
• 고용형태 : 정규직(수습 3개월)
• 근무지 : 서울 (대한민국 서울특별시 강남구 봉은사로 479)
• 경력 조건 : 경력 5~10년
• 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.

쓰는 기술

공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.

• SQL
• Python
• Tableau
• AWS
• GCP

전형과 지원

여기어때 합류 여정은 서류 심사, 1차 인터뷰, 2차 인터뷰, 처우 협의, 입사 확정 순서이고 직군과 직책에 따라 코딩 테스트, 과제 테스트, 사전과제, 추가 인터뷰, 레퍼런스 체크 등이 추가되거나 생략될 수 있습니다. FAQ가 24개 질문에 답해 두어 인터뷰 형식과 결과 안내 기간까지 미리 확인할 수 있습니다.

지원 전 준비할 것

1. 1

   마트 설계 사례

   직접 설계한 데이터 마트 하나를 골라 구조와 그 마트로 답한 질문을 정리합니다.

2. 2

   쓰인 대시보드

   만든 대시보드가 어떤 부서의 어떤 결정에 쓰였는지 적어 둡니다.

3. 3

   코딩 테스트 대비

   전형에 코딩 테스트가 있으므로 SQL과 Python 분석 문제를 미리 풀어 봅니다.