✔️ 사업 확장에 따른 채용이에요!
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왜 광고비는 늘어나는데, 매출은 쌓이지 않을까?
광고를 멈추는 순간 매출도 멈춥니다. 이건 성장이 아니라 ‘생존을 위한 지출’일 뿐입니다.
챌린저스는 브랜드가 광고비를 낭비하며 커머스 플랫폼의 '간택'을 기다리는 소모적인 구조를 깨고,
스스로 생존하고 성장할 수 있는 새로운 질서를 설계합니다.
- B2C - 유저는 돈 걱정 없이, 압도적으로 저렴한 가격에 제품을 '득템'합니다.
- B2B - 브랜드는 어떤 마케팅도 약속하지 못했던 '매출 보장'이라는 가치를 보장 받습니다.
숫자로 증명하고, 글로벌로 확장합니다
• 독보적인 솔루션 : 구글·메타·아마존이 증명한 '커머스 노출 최적화'라는 수백조 규모의 시장에서 독보적인 전략을 구축합니다.
• 매출 J커브 : 매년 가파르게 성장(57억 → 147억 → 273억)중이며, 이제 글로벌(일본/미국) 시장으로 나아갑니다.
• 3년 연속 흑자 : 2023년 흑자 전환 이후, 2025년까지 3년 연속 흑자 성장을 이어가고 있습니다.
팀 화이트큐브를 소개합니다.
• 목표 달성에 대한 집요함과 간절함이 있는 동료들 (이렇게까지 해야 해? 가 지겨우신 분!)
• 팀원들의 남다른 노력과 성과에 대한 충분한 보상 (매년 6월, 12월 연봉 인상)
• 신뢰를 바탕으로 한, 일에 대한 온전한 결정 권한 (시도와 비용은 담당자가 직접 결정)
더 알아보기
• [인터뷰] 습관에서 뷰티득템으로! : teamchallengers.oopy.io/v2
• [인터뷰] 15억 프로젝트 2번 실패하고 배운 제품 성장 방법론 : youtube.com/watch?v=kyievAKkXEU
• [기사] 챌린저스, 2024년 연 매출 150억원 달성! : platum.kr/archives/249818
• [기사] 챌린저스, 광고사업서 돌풍 : mk.co.kr/news/business/10926902
• [포스팅] 이번엔, 전사 허먼밀러 의자입니다. : linkedin.com/feed/update/7280806408080498688/
주요업무
- 유저의 구매 여정(클릭, 검색, 전환 등) 데이터와 외부 플랫폼 지표 간 관계 분석
- 특정 플랫폼별 목표 순위권 달성을 위한 주요 변수 분석 및 예측 로직 설계
- 브랜드 캠페인 집행 시, ‘추종구매로 인한 임팩트’를 예측하는 모델 개발
- 커머스 플랫폼별로 서로 다른 노출 로직 분석, 모델링 및 검증 체계 설계
- 실험 데이터를 기반으로 캠페인 성과 향상을 위한 최적의 시나리오 도출
- 팀의 초기 멤버로서, 특정 기술에 얽매이지 않고 비즈니스 상황에 가장 적합한 모델링 방식을 주도적으로 제안하고 검증합니다.
자격요건
- 데이터 사이언스 또는 머신러닝 관련 실무 경험 5년 이상을 보유한 분
- 복잡하고 정의되지 않은 비즈니스 문제를 데이터와 모델로 구조화하는 데 익숙한 분
- 단순한 데이터 추출 및 분석을 넘어, 예측 모델 또는 머신러닝 모델을 직접 설계·학습·평가해 본 분
- 시계열 또는 정형 데이터 기반 예측 모델링 경험을 보유한 분
- Python 등 익숙한 언어와 도구를 활용해 실제 운영 가능한 ML 시스템을 구축해 본 분
- 진짜 성공을 만들고자 하는 열망이 강한 분
- 정해진 환경이나 기존 레거시에 기대기보다, “이 문제를 풀려면 어떤 기술과 구조가 가장 효율적일까?“를 고민하며 최적의 기술 스택을 스스로 탐색하고 도입할 수 있는 분
우대사항
- 커머스/광고 도메인의 랭킹 및 추천 시스템에 대한 이해가 깊은 분
- 실험 설계 및 인과 추론(Causal Inference) 경험이 있는 분
- 캠페인 집행 효과 분석 또는 구매 전환 영향도 분석 경험을 보유한 분
- 초기 스타트업 또는 신규 조직에서 데이터 파이프라인, ML 인프라, MLOps 환경을 구축해 본 분
- 기술 그 자체의 개선보다, 기술을 통해 고객 중심의 비즈니스 문제를 해결해본 적이 있는 분
- 특정 프레임워크나 클라우드에 종속되지 않고, 시스템의 확장성과 운영 효율성을 고려하여 아키텍처를 설계해 보신 분
화이트큐브 프로덕트가 일하는 방식
- 기능 개발에 필요한 작업을 작은 단위로 나눠서 진행합니다.
- 이슈가 발생하는 상황에서도, 다같이 해결할 수 있는 동료들이 모여있습니다.
- (범인을 찾지 않고, 문제해결에 집중하는 동료들이 모여있어요.)