[CJ올리브영] 수요예측 및 물류 데이터분석가
직군
SCM
직무
데이터 분석
경력사항
경력 5년 이상
고용형태
정규직
근무지
CJ올리브영대한민국 서울특별시 용산구 한강대로 372

직무소개

우리팀은 올리브영의 ​최적 ​발주를 ​위해 정확하고 ​신뢰도 높은 수요예측과 이를 ​기반으로 ​한 발주 ​로직 고도화 업무를 ​진행하고 있습니다.

데이터 ​중심의 ​혁신적인 수요예측 ​및 ​발주 ​인프라를 구축·관리하며, AI ​기술을 ​적극 도입해 발주 ​업무 ​효율성과 ​수요예측 정확도를 지속적으로 ​고도화하고 있습니다.

끊임없는 ​AI ​기술 혁신과 ​데이터 분석을 ​통해 ​올리브영의 물류 경쟁력 ​강화에 기여하는 ​핵심 조직입니다.


1. 신규 데이터 발굴 및 수집

- 오라클 / 빅쿼리 등 물류관련 다양한 내부 시스템 및 외부 연동 시스템으로부터 유의미한 데이터를 발굴, 수집, 정제

- 기존 수기관리 데이터 (엑셀 등) DB화 및 분석 자산 전환

2. 수요예측을 통한 물류 인사이트 분석 및 발굴

- 정확한 고객 수요예측과 물류 운영 전반(입고, 출고, 배송, 반품 등)에 대한 데이터를 분석하여 프로세스 개선 및 비용 절감등을 위한 인사이트 도출

- 정기적 분석 결과 리포팅을 통한 데이터 기반 전략적 의사결정 지원

3. 지표 고도화 및 분석 시각화

- 기존 지표 체계를 재정의하거나 정밀도를 높여, 보다 정확하고 신뢰도 높은 지표 생성 및 고도화

- Tableau 등 시각화 도구를 활용한 직관적 대쉬 보드 구성 및 분석 결과 시각화


요구경험 및 역량

[Education]

- 컴퓨터 / 산업공학 / 통계등 관련 학사 이상


[Experience]

- 유관경력 5~12년 보유

- 상세 경력기술서 첨부 필수

- 고객 수요 데이터 분석을 통한 수요예측 모델링 및 수요예측 모델 고도화 경험

- 수요예측 / SCM 재고 및 발주 데이터 분석을 통한 인사이트 도출 및 발주 업무등 업무 고도화/최적화 경험

- 레거시, 클라우드플랫폼 등 다양한 물류 관련 내부 데이터베이스 및 외부 시스템과의 연동/분석 경험

- 비정형 / 수기 관리 데이터(엑셀, CSV 등) DB화 및 데이터 품질 개선 경험

- 기존 KPI 및 운영 지표를 분석 목적에 맞게 재설계및 고도화 경험

- Tableau, 오픈소스 등 다양한 데이터 시각화 도구를 활용한 대시보드 구축 경험

- 분석 결과에 대한 커뮤니케이션 경험


[Skill]

- SQL, Python, R, Tableau 등 데이터 분석 및 자동화 도구 활용 역량

- 데이터 수집부터 정제, 전처리등 데이터파이프라인 전반에 대한 역량

- 다양한 통계 / 데이터 모델링 기법 및 문제 해결 역량


우대사항

- 컴퓨터 / 산업공학 / 통계등 관련 석사 이상

- 오라클, GCP (BigQuery), AWS (Redshift) 등 레거시 및 클라우드 경험 우대

- 헬스&뷰티 (H&B) 분야 실무 경험 우대

- 물류 또는 공급망 관리(SCM) 분야 실무 경험 우대

- 입고, 출고, 배송, 반품 등 물류 운영 전반에 대한 데이터 분석 및 운영 프로세스 개선 프로젝트 수행 경험 우대

- 분석 프로젝트 리딩 경험 우대


전형안내

서류전형 - 1차면접 - 온라인 인성검사 - 2차면접 - Reference Check - 처우전형/건강검진 - 합격


  • 직무 및 상황에 따라 면접 방식이나 전형 순서가 일부 변경될 수 있습니다.
  • 서류 전형 결과는 개별 안내드리며, 동일 기간 내 하나의 공고만 지원 가능합니다. (전형 종료 후 다른 공고 지원 가능 / 6개월 내 재지원은 권장하지 않습니다.)
  • CJAT는 CJ의 경영철학·인재상과의 부합 여부를 확인하는 온라인 인성검사입니다.


지원 및 유의사항

  • 채용에 합격하시는 경우 3개월의 수습기간을 적용합니다.
  • 지원서 내용이 사실과 다른 경우 불이익(채용 취소 등)이 있을 수 있습니다.
  • CJ계열사(자회사 포함)에 재직 중 경우, 본 채용에 지원이 제한됩니다.
  • 병역필 또는 면제로 해외여행에 결격사유가 없는 분에 한해 지원 가능합니다.
  • 국가보훈대상자 및 장애인은 관련 법령에 따라 우대합니다.
  • 전형 중 지원서를 삭제하시는 경우, 전형 포기로 간주됩니다.


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👉채용블로그 바로가기https://career.oliveyoung.com

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[CJ올리브영] 수요예측 및 물류 데이터분석가

직무소개

우리팀은 올리브영의 ​최적 ​발주를 ​위해 정확하고 ​신뢰도 높은 수요예측과 이를 ​기반으로 ​한 발주 ​로직 고도화 업무를 ​진행하고 있습니다.

데이터 ​중심의 ​혁신적인 수요예측 ​및 ​발주 ​인프라를 구축·관리하며, AI ​기술을 ​적극 도입해 발주 ​업무 ​효율성과 ​수요예측 정확도를 지속적으로 ​고도화하고 있습니다.

끊임없는 ​AI ​기술 혁신과 ​데이터 분석을 ​통해 ​올리브영의 물류 경쟁력 ​강화에 기여하는 ​핵심 조직입니다.


1. 신규 데이터 발굴 및 수집

- 오라클 / 빅쿼리 등 물류관련 다양한 내부 시스템 및 외부 연동 시스템으로부터 유의미한 데이터를 발굴, 수집, 정제

- 기존 수기관리 데이터 (엑셀 등) DB화 및 분석 자산 전환

2. 수요예측을 통한 물류 인사이트 분석 및 발굴

- 정확한 고객 수요예측과 물류 운영 전반(입고, 출고, 배송, 반품 등)에 대한 데이터를 분석하여 프로세스 개선 및 비용 절감등을 위한 인사이트 도출

- 정기적 분석 결과 리포팅을 통한 데이터 기반 전략적 의사결정 지원

3. 지표 고도화 및 분석 시각화

- 기존 지표 체계를 재정의하거나 정밀도를 높여, 보다 정확하고 신뢰도 높은 지표 생성 및 고도화

- Tableau 등 시각화 도구를 활용한 직관적 대쉬 보드 구성 및 분석 결과 시각화


요구경험 및 역량

[Education]

- 컴퓨터 / 산업공학 / 통계등 관련 학사 이상


[Experience]

- 유관경력 5~12년 보유

- 상세 경력기술서 첨부 필수

- 고객 수요 데이터 분석을 통한 수요예측 모델링 및 수요예측 모델 고도화 경험

- 수요예측 / SCM 재고 및 발주 데이터 분석을 통한 인사이트 도출 및 발주 업무등 업무 고도화/최적화 경험

- 레거시, 클라우드플랫폼 등 다양한 물류 관련 내부 데이터베이스 및 외부 시스템과의 연동/분석 경험

- 비정형 / 수기 관리 데이터(엑셀, CSV 등) DB화 및 데이터 품질 개선 경험

- 기존 KPI 및 운영 지표를 분석 목적에 맞게 재설계및 고도화 경험

- Tableau, 오픈소스 등 다양한 데이터 시각화 도구를 활용한 대시보드 구축 경험

- 분석 결과에 대한 커뮤니케이션 경험


[Skill]

- SQL, Python, R, Tableau 등 데이터 분석 및 자동화 도구 활용 역량

- 데이터 수집부터 정제, 전처리등 데이터파이프라인 전반에 대한 역량

- 다양한 통계 / 데이터 모델링 기법 및 문제 해결 역량


우대사항

- 컴퓨터 / 산업공학 / 통계등 관련 석사 이상

- 오라클, GCP (BigQuery), AWS (Redshift) 등 레거시 및 클라우드 경험 우대

- 헬스&뷰티 (H&B) 분야 실무 경험 우대

- 물류 또는 공급망 관리(SCM) 분야 실무 경험 우대

- 입고, 출고, 배송, 반품 등 물류 운영 전반에 대한 데이터 분석 및 운영 프로세스 개선 프로젝트 수행 경험 우대

- 분석 프로젝트 리딩 경험 우대


전형안내

서류전형 - 1차면접 - 온라인 인성검사 - 2차면접 - Reference Check - 처우전형/건강검진 - 합격


  • 직무 및 상황에 따라 면접 방식이나 전형 순서가 일부 변경될 수 있습니다.
  • 서류 전형 결과는 개별 안내드리며, 동일 기간 내 하나의 공고만 지원 가능합니다. (전형 종료 후 다른 공고 지원 가능 / 6개월 내 재지원은 권장하지 않습니다.)
  • CJAT는 CJ의 경영철학·인재상과의 부합 여부를 확인하는 온라인 인성검사입니다.


지원 및 유의사항

  • 채용에 합격하시는 경우 3개월의 수습기간을 적용합니다.
  • 지원서 내용이 사실과 다른 경우 불이익(채용 취소 등)이 있을 수 있습니다.
  • CJ계열사(자회사 포함)에 재직 중 경우, 본 채용에 지원이 제한됩니다.
  • 병역필 또는 면제로 해외여행에 결격사유가 없는 분에 한해 지원 가능합니다.
  • 국가보훈대상자 및 장애인은 관련 법령에 따라 우대합니다.
  • 전형 중 지원서를 삭제하시는 경우, 전형 포기로 간주됩니다.


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