CPLB(Coupang Private Label Brands)는 고품질의 상품을 경쟁력 있는 가격에 제공함으로써 고객에게 최대 가치를 전달하고자 노력하는 조직입니다. 신선 식품 브랜드 곰곰, 가정 및 반려동물 용품 브랜드 탐사, 건강 및 미용 제품 브랜드 비타할로, 라이프 및 홈 브랜드 코멧을 포함한 프라이빗 브랜드의 상품은 고객들에게 가장 저렴한 가격과 최고의 서비스로 훌륭한 제품을 선택할 수 있는 상품 셀렉션을 제공합니다. CPLB는 고객을 위한 가격, 서비스 및 선택 사이의 가장 큰 균형을 깨기 위한 우리의 사명의 모범 사례입니다. 또한 CPLB는 고객 및 중소기업과 함께 더 큰 혜택을 공유하기 위해 양질의 중소기업 파트너와 계속 협력할 것입니다.   CPLB는 다양한 배경을 가진 전문가들로 구성된 역동적인 팀이며, Brand Managment, Instock Management, Technical Services, Program Management, 디자인, 품질 및 컴플라이언스, 재무 및 마케팅이 포함됩니다.   우리는 전문 지식을 활용하여 시장 동향과 통찰력을 따라 고객을 위한 관련 제품을 개발합니다. 우리는 재고 관리를 최적화하고 제품을 경쟁력 있는 가격으로 항상 사용할 수 있도록 하기 위해 가장 효율적인 공급망을 설계하기 위해 노력합니다. 우리는 고객을 위해 더 많은 제품을 개발하는 반면 기술과 자동화 시스템을 사용하여 내부 프로세스와 비즈니스 효율성을 지속적으로 향상시킵니다. 우리 팀은 우리의 모든 제품과 프로세스가 규제 요구 사항을 준수하도록 보장합니다.   CPLB에서는 자신만의 전문성을 살려 고객이 사랑하는 브랜드를 만들 수 있는 기회를 찾을 수 있습니다. 더 다양한 쿠팡의 자체 상품 셀렉션을 함께 만들어 가고 싶다면 CPLB와 함께하세요.     직무소개   PL Fresh Instock 분석팀의 Data Analyst는 쿠팡 자체 브랜드(CPLB) 신선식품의 재고 가용성(Instock)과 재고 손실(폐기·할인) 간의 균형을 데이터로 뒷받침합니다. 신선식품은 짧은 유통기한과 수요 변동성으로 인해 OOS와 재고 과잉이 동시에 리스크가 되는 도메인으로, 정확한 데이터와 빠른 분석이 운영 의사결정의 핵심입니다.   구체적으로: * Instock 담당자가 필요한 시점에 정확한 데이터를 활용할 수 있도록 Fresh 성과 모니터링 파이프라인과 대시보드를 구축/운영합니다. * Fresh 상품의 발주 전반에 필요한 모니터링/계산 프로세스를 운영하고 개선합니다. * OOS, 재고 손실 신호를 조기에 포착하고, 리스크 SKU를 선제적으로 식별하는 분석을 진행합니다. * 수요 예측(Forecast)의 정확도를 진단하고, 예측 개선을 위한 근거 데이터를 Instock팀에 제공합니다. * SQL, Python, Airflow를 활용하여 분석 자동화를 구현하고, Instock팀과 협업하여 데이터 기반 의사결정을 지원합니다.   업무내용 * [ Fresh Instock 성과 모니터링 ] * OOS, Weighted OOS, Instock Rate, Fillrate, Inventory Loss(폐기·할인) 등 핵심 KPI를 SKU·카테고리·FC 단위로 추적하는 자동화 리포트 및 대시보드 구축·유지보수 * 유통기한(Codelife), 입고 부진(Fillrate), 수요 대비 재고 일수 등 다양한 신호를 조합하여 OOS·재고 손실 리스크 SKU를 조기 식별하는 알림 프레임워크 개발 및 모니터링 * 신선 재고 처리 흐름의 가시성 확보 및 이상 감지   * [ 수요 예측 지원 및 분석 ] * 시스템 Forecast와 실제 수요(Demand)의 괴리를 Underfcst·Overfcst 관점에서 정기 진단하고, 예측 품질 지표를 구축 및 리뷰 * 프로모션, 가격 변동 등 수요 변동 요인을 분석하여 예측 정확도 개선을 위한 인사이트 제공 * 프로모션 시 Forecast 보정의 필요성 및 효과를 데이터로 검증하고 Instock 담당자의 수동 조정 의사결정을 지원   * [ 데이터 인프라 구축·운영 ] * Fresh Instock 분석의 기반이 되는 Airflow DAG 및 Hive/Redshift 마트 테이블 설계·유지보수 * 데이터 정합성 검증 및 백필을 통해 신뢰할 수 있는 Fresh 데이터 생태계를 유지 * 분석 워크플로우 자동화로 반복 작업을 줄이고 분석 생산성 향상   * [ 심층 분석 및 이해관계자 지원 ] * OOS 급등, 폐기 증가, 입고 이슈 등 운영 이상 발생 시 근본 원인 분석을 수행하고 실행 가능한 개선안 도출 * Instock 담당자, BM팀의 비즈니스 질문을 분석 프레임워크로 전환하여 정확하고 신속한 데이터 답변 제공   자격요건 * 계약직 1년 (신입 지원 가능) * 데이터 분석을 위한 SQL 역량 (Presto/Hive/Redshift 등) * 대시보드·리포트 구축 경험 (Tableau, Zeppelin, 또는 유사 BI 도구) * 데이터를 기반으로 비즈니스 질문에 답하고 인사이트를 도출한 경험 * 운영팀, 엔지니어링팀 등 다기능 조직과의 협업 역량   우대사항 * 데이터 파이프라인 구축 경험 (ETL 개발, Airflow 등 오케스트레이션 도구) * 분석 자동화를 위한 Python 역량 * AI/ML 도구(LLM 기반 코딩 어시스턴트, GenAI 등)를 활용하여 쿼리 작성/파이프라인 개발/인사이트 요약 등 분석 워크플로우를 효율화한 경험   전형 절차 및 안내 사항 * 전형 절차 * 서류전형 - 면접 – 최종 합격 * 전형절차는 직무별로 다르게 운영될 수 있으며, 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다. * 전형 일정 및 결과는 지원서에 등록하신 이메일로 개별 안내 드립니다. * 참고 사항 * 본 공고는 모집 완료 시 조기 마감될 수 있습니다. * 지원서 내용 중 허위사실이 있는 경우에는 합격이 취소될 수 있습니다. * 취업 보호 대상자(보훈대상자, 장애인 등)는 관련 법률에 따라 채용우대를 받을 수 있습니다. * 직급과 담당 업무 범위는 후보자의 전반적인 경력과 경험 등 제반사정을 고려하여 변경될 수 있습니다. 이러한 변경이 필요할 경우, 최종 합격 통지 전 적절한 시기에 후보자와 커뮤니케이션 될 예정입니다. * 채용 및 업무 수행과 관련하여 요구되는 법령상 자격이 갖추어지지 않은 경우 채용이 제한될 수 있습니다. * 고용형태는 계약직으로 수습기간 12주를 포함합니다. 단, 업무상 필요한 경우에는 상기 수습기간을 적용하지 않거나 단축 또는 연장할 수 있습니다. 개인정보 처리방침 * 쿠팡 그룹은 입사지원자 개인정보 처리방침(아래 링크)에 따라 귀하의 개인정보를 수집하여 처리합니다. https://www.coupang.jobs/kr/privacy-policy 서류 반환 정책 1. 본 고지는 『채용절차의공정화에관한법률』 제11조제6항에 따른 것 입니다. 2. 당사 채용에 응시한 구직자 중 최종 합격이 되지 못한 구직자는 『채용절차의 공정화에 관한 법률』에 따라 제출한 채용서류의 반환을 청구할 수 있음을 알려 드립니다. 다만, 홈페이지 또는 전자우편으로 제출된 경우나 구직자가 당사의 요구 없이 자발적으로 제출한 경우에는 그러하지 아니하며, 천재지변이나 그 밖에 당사에게 책임 없는 사유로 채용서류가 멸실된 경우에는 반환한 것으로 봅니다. 3. 위2항 본문에 따라 채용 서류 반환 청구를 하는 구직자는 채용 서류 반환 청구서 [채용절차의 공정화에 관한 법률 시행규칙 별지 제 3 호 서식]를 작성하여 이메일 ([email protected]) 로 제출하면, 제출이 확인된 날로부터 14 일 이내에 지정한 주소지로 등기우편을 통하여 발송해 드립니다. 이 경우 등기우편요금은 수신자 부담으로 하게 되오니 유념하시기 바랍니다. 4. 당사는 위2항 본문에 따른 구직자의 반환 청구에 대비하여 채용 여부가 확정된 날로부터 180 일간 구직자가 제출한 채용서류 원본을 보관하게 되며, 그때까지 채용서류의 반환을 청구하지 아니할 경우에는 『개인정보 보호법』에 따라 지체 없이 채용서류 일체를 파기할 예정입니다. 5. 단, 위 1항 내지 4항의 내용은 대한민국의 노동 관계 법령이 적용되는 경우에만 적용됩니다. 그 이외의 경우에는 적용되지 않습니다.