이 자리가 왜 생겼을까요
힐링페이퍼 조직문화 페이지는 맥락과 결과가 담긴 지표와 문서를 전사에 공유하고 스쿼드마다 시즌 OKR을 세운다고 적었습니다. 이 공고의 데이터플랫폼 스쿼드는 전사 공통 KPI 마트를 만들고 KPI 정의와 데이터 계약으로 모든 구성원이 믿을 수 있는 데이터를 제공한다고 밝혔습니다. 여러 팀이 같은 지표를 다르게 계산하던 문제를 정리해 본 경험은 이 스쿼드가 전사 KPI 정의로 풀려는 문제와 같으므로 어떤 지표를 어떻게 하나로 맞췄는지가 지원서의 중심이 됩니다.
힐링페이퍼가 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 힐링페이퍼 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
전사 공통 KPI 중심의 데이터 마트를 설계하고 운영합니다.
이렇게 볼 수 있어요
조직문화 페이지는 맥락과 결과가 담긴 지표를 전사에 공유하고 스쿼드별 시즌 OKR로 일한다고 적었습니다. 전사가 같은 숫자를 보게 만드는 마트가 이 문화의 바탕입니다. 여러 팀이 쓰는 공통 지표를 정의하고 맞춰 본 경험이 있다면 몇 개 팀이 그 지표를 쓰게 됐는지까지 적어야 합니다.
퍼널 상세, 행동 로그 요약, 세그먼트별 집계 등 분석 효율을 높이는 Fact/Dimension을 확장합니다.
이렇게 볼 수 있어요
강남언니의 퍼널은 정보 탐색에서 상담신청과 예약까지 이어집니다. 행동 로그를 퍼널 단계로 요약하는 모델을 만들어 본 경험이 있다면 그 모델로 분석 시간이 얼마나 줄었는지 적을 수 있습니다.
도메인 팀과 협업해 마트를 함께 설계·운영합니다.
이렇게 볼 수 있어요
강남언니는 고객 여정 단위 스쿼드로 일하므로 업무에 적힌 도메인 팀은 각 스쿼드의 PO와 분석가일 수 있습니다. 도메인 담당자와 지표 정의를 합의한 과정이 있다면 의견이 달랐던 지표를 어떻게 정리했는지까지 설명할 수 있어야 합니다.
네이밍 규칙과 데이터 계약을 지켜 데이터 품질을 관리하고 cross-domain 분석이 가능하도록 데이터 구조를 개선합니다.
이렇게 볼 수 있어요
도메인을 넘나드는 분석을 목표로 적었습니다. 서로 다른 팀의 키나 이름을 맞춰 조인할 수 있게 만든 경험이 있다면 맞춘 규칙이 나중에 데이터 계약이나 네이밍 룰로 남았는지까지 함께 설명하면 됩니다.
전사 KPI 정의를 고도화하고 SLA 기반으로 데이터 반영 주기를 관리합니다.
이렇게 볼 수 있어요
데이터가 언제까지 반영돼야 하는지를 SLA로 관리합니다. 반영 지연을 감지하고 알리는 장치를 만들어 본 경험이 있다면 어떤 기준으로 지연을 판정했는지 함께 밝힐 수 있습니다.
데이터 계약과 네이밍 룰을 세우고 적용해 데이터 신뢰성과 일관성을 확보합니다.
이렇게 볼 수 있어요
규칙을 만들 뿐 아니라 적용까지 맡습니다. 규칙을 어긴 테이블을 찾아내는 검사를 파이프라인에 넣어 본 경험이 이 업무의 실제 모습입니다.
2자격 요건
데이터 모델링·ETL·데이터 마트 구축 등 데이터 엔지니어링 경험이 3년 이상 있어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무의 중심은 적재보다 전사 KPI 마트 설계와 거버넌스입니다. 데이터 엔지니어링 경력에서 ETL과 함께 마트를 설계하고 지표 범위를 정해 본 일을 자세히 쓰는 편이 이 공고와 바로 이어집니다.
분석가·PO·엔지니어 등 여러 직군과 협업하며 분석 효율을 높이는 데이터 구조를 설계해 봤어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
마트의 사용자가 분석가와 PO이고 전형에도 쿼리테스트가 있습니다. 분석가와 PO가 쓰는 쿼리가 어떻게 짧아졌는지처럼 결과가 보이는 사례가 이 요건을 가장 구체적으로 보여 줍니다.
단순 적재가 아니라 데이터 활용도와 신뢰성을 높이는 구조 개선에 관심이 있어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
스쿼드 소개도 원천 데이터를 쌓는 데서 멈추지 않고 바로 쓸 수 있는 마트와 지표까지 만든다고 적었습니다. 적재 파이프라인을 만든 경험이 많더라도 그 데이터를 쓰기 좋게 바꾼 모델링과 품질 개선을 함께 설명하는 편이 낫습니다.
KPI 정의, 데이터 계약, 네이밍 룰 등 데이터 거버넌스 체계 정립에 기여하고 싶어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
공고는 이 요건을 경험이 아니라 의지로 적었지만 업무의 절반이 거버넌스입니다. 작은 범위라도 지표 정의서나 명명 규칙을 만들어 본 경험이 있으면 함께 적을 수 있습니다.
3우대 사항
Snowflake, BigQuery 등 클라우드 DWH 운영 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 채용 사이트의 퍼포먼스 마케터 공고와 AI Foundation 공고가 Snowflake를 도구로 적어 이 회사의 DWH도 Snowflake일 가능성이 큽니다. BigQuery 등 다른 DWH를 운영했다면 마트 설계와 비용 관리처럼 도구가 바뀌어도 그대로 가져갈 수 있는 경험이 중심입니다.
DBT, Airflow 등 워크플로우·모델링 도구 사용 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
DBT와 Airflow는 마트를 코드로 관리하고 테스트하는 방식과 이어지는 도구입니다. dbt 테스트로 품질을 지킨 사례가 있다면 이 우대와 업무의 품질 관리를 함께 설명할 수 있습니다.
데이터 계약, SLA, MetricOps 등 데이터 품질 관리 프로세스를 직접 경험하거나 도입해 봤으면 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무에 SLA 기반 반영 주기 관리와 데이터 계약 수립이 있고 우대 사항은 그 일을 처음부터 도입해 본 경험을 묻습니다. 도입 전후로 데이터 장애나 지표 불일치 문의가 얼마나 줄었는지 숫자로 밝힐 수 있으면 됩니다.
교육, 문서화, 대시보드 설계로 데이터 리터러시 향상에 기여해 봤으면 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
셀프 서비스 환경을 지향하는 팀이라, 비개발 직군이 스스로 데이터를 쓰게 만든 경험이 이 우대에 맞습니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2026년 9월 23일
- 고용형태 : 정규직
- 근무지 : 서울특별시 강남구 테헤란로 142 아크플레이스 15층
- 경력 조건 : 경력 3년 이상
- 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- Snowflake
- BigQuery
- DBT
- Airflow
전형과 지원
힐링페이퍼 경력 공고는 대부분 서류지원, 직무 인터뷰(온라인), 협업 인터뷰(오프라인), 바레이저 인터뷰(오프라인), 평판조회, 최종합격 순서를 적었습니다. 개발 직군은 공고에 따라 사전 테스트가 붙고, 디자인·마케팅·에디터 공고는 대부분 포트폴리오가 필수입니다(소셜미디어 에디터 공고는 인스타그램 채널 계정).
세 번의 인터뷰
채용 사이트는 1차 직무 인터뷰를 커리어 경험, 업무, 성과를 중심으로 이야기하는 시간, 2차 협업 인터뷰를 서로 추구하는 문화와 협업 방식을 포괄적으로 이야기하는 시간, 3차 바레이저 인터뷰를 포지션 전문성을 다시 확인하고 회사에 궁금한 점을 묻는 시간으로 설명합니다. FAQ는 1차는 온라인, 2차와 3차는 오프라인으로 진행하되 상황에 따라 바뀔 수 있다고 답합니다.
이렇게 볼 수 있어요
2차 협업 인터뷰가 문화와 협업 방식을 다루므로 인재상 절의 여섯 가지와 연결한 사례를 이 인터뷰에서 쓰게 됩니다. 기본 전형에서는 오프라인 인터뷰가 두 번이고, iOS·Android·Analytics Engineer처럼 직무 인터뷰까지 대면인 공고는 세 번입니다. 영어로 쓴 태국 Senior Account Manager 공고는 1차(오프라인)와 2차(온라인 또는 오프라인) 두 번이고 바레이저 인터뷰가 없습니다.
바레이저 인터뷰
채용 사이트는 바레이저(Bar-Raiser)를 '인재영입의 기준을 높이는 사람'으로 '현실에 타협하지 않고 조직 내 최고의 인재만을 영입하는 기준을 유지시키는 역할'을 한다고 설명합니다. 분석 시점 채용 사이트의 경력 공고 34건 가운데 33건이 바레이저 인터뷰를 전형에 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
바레이저 인터뷰는 앞 단계에서 나눈 전문성을 다시 확인하는 자리라서, 직무 인터뷰에서 꺼낸 사례의 숫자와 근거를 한 단계 더 깊게 설명할 자료가 있어야 합니다.
개발 직군의 사전 테스트
채용 사이트는 개발 직군에 한해 사전 테스트로 코드 리뷰 테스트나 코딩 테스트를 본다고 적었습니다. 분석 시점에는 백엔드 공고가 서류 뒤에 코드 리뷰 테스트를, 웹 프론트엔드 공고가 직무 인터뷰 안에 코딩 테스트를, Analytics Engineer 공고가 직무 인터뷰와 쿼리 테스트를 함께 적었고, iOS·Android 공고는 콜 스크리닝 인터뷰 뒤 직무 인터뷰를 오프라인으로 진행한다고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 개발 직군이어도 테스트의 종류와 시점이 공고마다 다릅니다. 백엔드는 코드를 읽고 리뷰하는 능력을, Analytics Engineer는 쿼리 작성을 직접 보므로 준비할 연습도 그에 맞춰 달라집니다.
포트폴리오
분석 시점 채용 사이트에서 프로덕트 디자이너와 마케터, 에디터 경력 공고 10건이 서류 지원 때 포트폴리오 제출을 필수로 적었습니다. 그 가운데 퍼포먼스 마케터와 일본 브랜드 마케터·에디터 공고 4건은 '주요 프로젝트별 목표, 전략, 실행 내용, 성과, 본인의 역할을 명확히 기재해 주세요'라고 형식까지 밝혔습니다.
이렇게 볼 수 있어요
이 공고들은 프로젝트마다 다섯 항목을 적어 달라고 정했으므로 팀의 결과와 내 역할을 나눠 적어야 마지막 항목인 '본인의 역할'이 비지 않습니다.
결과 안내와 재지원·중복 지원
FAQ는 전형 결과를 영업일 기준 약 7일 안에 안내하고, 14일 넘게 늦어지면 인재영입팀 메일로 문의하라고 답합니다. 탈락한 뒤에는 지원 시점으로부터 6개월 이후 다시 지원할 수 있고, 다른 포지션에 중복 지원할 수 있으며 내부 검토 뒤 다른 포지션을 추천받을 수도 있습니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 직무의 공고가 여럿이면(PO 공고 세 건처럼) 함께 지원할 수 있지만, 회사가 역량에 맞춰 다른 포지션을 제안할 수 있다고 적었으므로 공고마다 업무 항목에 맞춰 이력서의 강조점을 다르게 두는 편이 낫습니다. 최종합격 뒤에는 처우 확인 자료를 낸 다음 오퍼레터를 받습니다.
병역특례
강남언니 백엔드·웹 프론트엔드·iOS·Android 공고와 병원 운영 솔루션 백엔드 공고는 첫 줄에 '현재 힐링페이퍼는 병역특례를 지원하지 않아요'라고 적고, 병역특례에 해당하는 사람은 추후 별도 공고가 올라오면 지원해 달라고 안내했습니다.
이렇게 볼 수 있어요
이 안내는 분석 시점 채용 사이트 45건 가운데 강남언니 개발 공고 4건과 병원 운영 솔루션 백엔드 공고에만 있었고, AI Foundation·신사업 FDE와 Analytics Engineer 공고에는 없었습니다. 산업기능요원이나 전문연구요원으로 복무하면서 옮기려는 경우 안내가 붙은 공고로는 지원할 수 없습니다.
이 공고만 다른 점
이 공고는 직무 인터뷰와 쿼리 테스트를 오프라인으로 함께 진행합니다.
직무 인터뷰가 온라인이 아니라 대면이고 그 자리에서 쿼리를 직접 작성하게 됩니다. 퍼널 집계나 세그먼트별 지표처럼 업무에 적힌 분석을 SQL로 빠르게 쓰는 연습이 이 단계에 맞습니다.
지원 전 준비할 것
- 1
KPI 마트 설계 사례
직접 설계한 마트 하나를 골라 Fact/Dimension 구조와 그 마트를 쓰는 팀을 정리합니다.
- 2
쿼리 테스트 연습
퍼널 단계별 전환율, 세그먼트별 집계 같은 쿼리를 윈도 함수로 작성하는 연습을 해 둡니다.
- 3
거버넌스 산출물
만들어 본 지표 정의서, 데이터 계약, 명명 규칙이 있다면 예시를 정리해 둡니다.