이 자리가 왜 생겼을까요
숨고는 2025년 3월 「종합 라이프스킬 플랫폼」으로 리브랜딩하며 사람, 정보, 서비스를 연결하는 쪽으로 사업 범위를 넓혔습니다. 이 공고는 고수 분석과 신사업 분석을 End to End로 맡기고, '미래의 동료에게 드리는 한 마디'에서 퀀텀점프를 위해 다방면의 성장전략을 모색하고 있다고 밝혔습니다. 새 사업을 숫자로 판단해 본 경험, 특히 진행하지 않기로 결론 낸 분석까지 있다면 그 판단 근거가 이 공고의 신사업 분석 업무와 직접 연결됩니다.
숨고가 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 숨고 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
고수와 신사업 등 핵심 비즈니스 영역의 분석을 End to End로 담당합니다.
이렇게 볼 수 있어요
분석 대상으로 고객이 아니라 공급자인 고수가 적혀 있습니다. 판매자나 파트너처럼 공급 쪽 이용자를 분석해 본 경험이 있으면 그 대상과 질문을 먼저 밝히는 편이 이 업무와 바로 이어집니다.
전략적 의사결정을 돕는 예측 모델 개발부터 신규 비즈니스 initiative 검증까지 일련의 과정을 수행합니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 회사 Data Scientist 공고의 모델은 매칭·검색·추천 같은 서비스 기능을 향하고, 이 공고의 예측 모델은 전략적 의사결정을 돕는 쪽입니다. 신사업 쪽에서는 Business Strategy Group Leader 공고에 따르면 CEO 직속 사업전략실이 신규 사업을 0에서 1로 만듭니다. 신규 서비스의 시장 규모나 반응을 추정해 진행 여부를 정하는 데 쓴 분석이 있다면 추정 방법과 그 분석으로 내린 최종 결정을 구체적으로 쓰세요.
비즈니스 핵심 지표를 분석해 사업 현황을 진단하고, 이슈를 선제적으로 발견해 개선 인사이트를 도출합니다.
이렇게 볼 수 있어요
이 자리의 분석 영역에 고수가 있어, 활동 고수 수나 응답 속도처럼 공급 쪽 지표가 매출보다 먼저 움직이는 신호를 보는 일이 포함될 수 있습니다. 지표 이상을 먼저 발견해 원인을 밝힌 경험이 있다면 언제 발견했고 그 뒤 어떤 결정이 달라졌는지 적을 수 있습니다.
장기적으로는 데이터 분석 기법을 선제적으로 제안하고, 생성형 AI 에이전트로 분석 업무를 자동화·효율화합니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 회사 Data Scientist 공고는 데이터 분석 분산화를 위한 분석 에이전트 고도화를 바로 맡는 업무로 적었습니다. 숨고 Backend 팀은 개발 노하우를 AI 스킬 29개로 만들어 함께 쓴다고 블로그에 밝혔습니다. 반복 분석을 자동화해 본 경험이 있다면 줄어든 작업 시간과 함께 짧게 언급할 수 있습니다.
2자격 요건
IT 산업의 인하우스 데이터 분석가 경험 1년 이상을 포함해 총 4년 이상의 유관 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
총 4년 안에 인하우스 분석가 경험 1년이 들어 있어야 하는 조건입니다. 컨설팅이나 기획 직무에서 데이터를 다룬 기간이 있다면 그것도 적되, IT 회사 안에서 분석을 맡은 기간과 업무는 따로 구분해 자세히 쓰는 편이 좋습니다.
O2O, 커머스 등 유관 업계 경험이나 그에 준하는 높은 이해도가 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
O2O와 커머스처럼 공급자와 수요자를 함께 다루는 업계를 예로 들었습니다. 업계 경험이 없다면 공급자와 수요자를 함께 다룬 분석 사례로 이해도를 보여 줄 수 있습니다.
비즈니스에 대한 깊은 이해를 바탕으로 임팩트 있는 인사이트를 도출해 본 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
숨고 팀문화의 가치 「성과를 향한 집념」은 성과를 단순한 수치나 지표가 아니라 비즈니스 생태계에 미치는 실질적인 임팩트로 정의합니다. 인사이트를 적을 때는 그 뒤 회사가 무엇을 결정했고 숫자가 어떻게 움직였는지, 고객이나 고수에게 무엇이 달라졌는지까지 이어서 쓰는 편이 정확합니다.
높은 수준의 SQL로 원하는 데이터를 추출하고 분석할 수 있어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
SQL이 필수 자격 요건에 있고 Python은 우대로 빠져 있습니다. 복잡한 조인이나 윈도 함수로 직접 데이터를 만든 경험을 구체적으로 적으면 이 조건을 확인할 수 있습니다.
C-Level과 데이터 비전문가 등 다양한 배경의 이해관계자와 원만하게 커뮤니케이션할 수 있어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
숨고는 2025년 11월 김강세 대표를 선임했습니다. Business Strategy Group Leader 공고에 따르면 CEO 직속 사업전략실을 새로 만들었습니다. 신사업 분석을 맡는 이 자리는 이런 경영진 조직과 숫자를 직접 주고받게 될 수 있습니다. 분석 결과를 경영진 보고서나 회의 자료로 정리해 봤다면 받는 사람이 누구였는지가 있어야 보고 대상의 수준이 전해집니다.
3우대 사항
Python 혹은 R을 활용한 데이터 분석에 능숙하면 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무의 예측 모델 개발은 SQL만으로는 하기 어려운 부분이라 Python·R 같은 분석 언어가 쓰이는 자리입니다. 스택에는 Python·Jupyter와 R이 함께 있습니다. 써 본 언어로 한 작업이 모델링인지 전처리인지를 나눠 적으면 숙련도가 드러납니다.
통계학, 경제학, 산업공학, 수학, 머신러닝 등 관련 전공 학사 이상이거나 그에 준하는 이론적 지식을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 회사 Data Scientist 공고의 우대 조건은 통계·컴공·산업공학·수학 등 관련 전공 석사 이상입니다. 이 공고는 학사 이상에 경제학이 목록에 있으며 그에 준하는 이론적 지식도 함께 우대합니다. 전공이 아니라면 업무의 예측 모델이나 신규 initiative 검증에 쓴 통계 방법을 업무 사례로 보여 줄 수 있습니다.
Redash, Tableau, Power BI 등 BI 툴을 활용해 본 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
Redash·Tableau·Power BI는 이 자리의 스택에 모두 있습니다. 숨고의 FP&A Manager 공고도 같은 세 툴을 우대합니다. 숨고 팀문화 페이지는 가치 「투명한 공유」를 누구나 필요한 정보를 쉽게 확인할 수 있도록 접근성을 높이는 것으로 설명합니다. 직접 만든 대시보드를 누가 어떻게 썼는지를 덧붙이면 툴 이름만 나열하는 것보다 분명합니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2026년 10월 15일
- 고용형태 : 정규직(수습 3개월)
- 근무지 : 서울특별시 강남구 역삼1동 테헤란로 133 HK스퀘어 11-12층 (역삼동, 한국타이어빌딩)
- 경력 조건 : 경력 4년 이상
- 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- SQL
- BigQuery
- Redash
- Tableau
- Amplitude
- Python
- Jupyter
- Git
- Slack
- Notion
- Confluence
- Jira
- R
- Power BI
전형과 지원
숨고 공고는 대부분 서류 전형, 1차 인터뷰, 2차 인터뷰, 처우 협의, 최종 합격 순서를 적었고 공고에 따라 레퍼런스 체크와 과제가 붙습니다. 채용 담당자가 블로그에 단계별 진행 방식을 자세히 공개해 두어 인터뷰 형식과 소요 시간까지 미리 알 수 있습니다.
기본 단계
분석 시점 정규직 공고 13건 가운데 9건이 채용 과정에 레퍼런스 체크 단계를 넣었고, 그 가운데 7건이 서류 전형, 1차 인터뷰, 2차 인터뷰, 레퍼런스 체크, 처우 협의, 최종 합격 순서를 적었습니다. Data Scientist 공고는 서류 뒤에 과제 전형을, Business Strategy Group Leader 공고는 1·2차를 하루에 보는 원데이 인터뷰를 적었고, 나머지 4건은 레퍼런스 체크 단계 없이 같은 순서를 적었습니다. 채용 담당자 블로그는 1차를 직무 인터뷰, 2차를 컬처핏 인터뷰로 설명하고 시니어 이상은 조직핏 인터뷰를 진행한다고 밝혔습니다.
이렇게 볼 수 있어요
블로그에 따르면 모든 인터뷰는 대면이 원칙이고 대부분 70~90분입니다. 1차는 함께 일할 동료가 제출 자료를 바탕으로 묻는 자리라 이력서에 쓴 경험을 숫자까지 다시 확인해 두는 편이 안전합니다.
레퍼런스 체크
분석 시점 정규직 공고 13건 가운데 12건에 인터뷰 전형 이후 레퍼런스 체크가 진행될 수 있고 총 경력 5년 이상이면 필수로 진행한다는 문구가 있었습니다. 블로그는 지원자의 동의를 받고 약 2주 동안 진행하며, 레퍼런스 체크가 최종 합격을 뜻하지는 않는다고 밝혔습니다.
이렇게 볼 수 있어요
총 경력이 5년을 넘으면 레퍼런스 체크까지 염두에 두고 일정을 잡아야 합니다. 채용 사이트는 이전 직장 동료와 상사를 통해 직무 역량과 협업 스타일을 확인한다고 적었으므로, 함께 일했던 전 직장 동료와 상사를 미리 떠올려 두면 일정을 잡을 때 편합니다.
과제와 현장 케이스 스터디
블로그는 개발 직군 등 일부 직무가 인터뷰 전에 SQL 테스트, 시나리오 작성, 코딩 테스트 같은 과제를 진행하고 진행 방식은 공고에 적는다고 밝혔습니다. 분석 시점에는 Data Scientist 공고가 과제 전형을, Performance Marketer (고객 담당) 공고가 1차 인터뷰의 현장 케이스 스터디를 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
과제 유무는 공고마다 다르므로 지원하는 공고의 합류 여정 칸을 먼저 확인해야 합니다. 블로그는 과제 시간이 안내문을 받은 때부터 시작하고, 안내문을 받는 시각은 지원자가 원하는 때로 정할 수 있다고 밝혔습니다.
제출 서류
모든 정규직 공고가 경력 중심의 이력서를 필수 서류로 적었고(Data Scientist 공고는 '경력 중심의 국문 이력서'), 분석 시점에는 Business Analyst, CRM Marketer, Marketing Planning Manager, Performance Marketer (고객 담당), Product Designer 공고가 포트폴리오도 필수 서류로 적었습니다. 채용 사이트는 자유양식의 서류를 받는다고 안내합니다.
이렇게 볼 수 있어요
블로그의 이력서 팁이 '보유한 경험과 역량을 채용 공고와 연계지어 작성해 주세요'였으므로 공고의 업무 항목과 같은 말로 경험을 적는 편이 낫습니다. 서류를 낸 뒤에는 고칠 수 없다고 채용 사이트가 안내합니다.
재지원과 복수 지원
채용 사이트 FAQ는 같은 포지션에 다시 지원하면 결과 안내일 기준 6개월이 지난 뒤 서류를 다시 검토하고, 다른 포지션이면 그 포지션으로 다시 진행하며 재지원에 따른 불이익은 없다고 답합니다. 여러 포지션에 동시에 지원하면 내부 검토를 거쳐 맞는 포지션을 먼저 제안한다고 밝혔습니다.
이렇게 볼 수 있어요
여러 공고에 내더라도 회사가 한 포지션을 먼저 고를 수 있습니다. 전형별 결과는 약 일주일이 걸린다고 채용 사이트가 안내하고, 모든 정규직 공고에 3개월 수습이 적혀 있습니다.
지원 전 준비할 것
- 1
공급자 분석 사례 하나
판매자·파트너·고수처럼 공급 쪽 이용자를 분석한 사례를 하나 골라 질문, 데이터, 결론을 정리합니다.
- 2
신규 사업 검증 경험
새 사업이나 기능의 진행 여부를 데이터로 판단한 사례를 골라 어떤 지표로 판단했는지 적어 둡니다.
- 3
포트폴리오 준비
이 공고는 포트폴리오를 필수 서류로 적었으므로 분석 결과물 두세 개를 골라 문제와 결론 중심으로 정리합니다.