[아임웹 소개]
아임웹은 브랜드 빌더입니다. 브랜드의 시작과 성장, 그 모든 과정에 필요한 것을 제공함으로써 더욱 다채로운 브랜드들이 만들어지는 세상을 꿈꿉니다. 웹 빌더로 시작해 주문관리, CRM, 결제·정산, AI 기반 기능까지, 지금은 누적 110만 사이트, 7조 원이 넘는 거래를 지원하는 서비스가 됐습니다. 🚀
하지만 아직 풀어야 할 문제는 많아요. 사이트를 만들고, 고객을 모으고, 주문을 처리하고, 데이터를 분석하는 모든 과정에서 수많은 기술적 허들이 생깁니다. 아임웹은 이 허들을 없애주는 역할이고, 그 말은 고객이 겪는 어려움을 우리가 대신 풀어야 한다는 뜻이에요. 100만 개 사이트 뒤에는 각자의 꿈을 가진 고객들이 있고, 여러분의 하나의 결정이 그들의 성장에 직접 닿아 있습니다.
이렇게 어려운 문제를 풀려면, 적당히 해서는 안 됩니다. 아임웹에는 욕심이 필요해요. 더 많이 가지려는 욕망이 아니라, 기준을 낮추지 않으려는 선택. 더 나은 답을 찾기 위해 한 번 더 고민하고, 어렵더라도 끝까지 해내려는 태도입니다. 그리고 그 욕심이 발휘될 수 있도록, 누가 시킨 일을 하는 게 아니라 스스로 제안하고 결정하는 자율이 있고, 구성원이 실행에 온전히 몰입할 수 있는 환경을 제공하고 있어요.
아임웹은 '착하고 좋은 사람들'로만 이루어진 팀이 아닙니다. 전문성과 책임을 바탕으로 서로에게 기대하고, 요구하고, 피드백하는, 건강한 충돌과 논의를 망설이지 않는 동료가 있어요. 정의되지 않은 영역에서 스스로 길을 만들어가는 분, "이 정도면 됐다"에서 멈추지 않는 분, 솔직한 대화가 팀을 더 강하게 만든다고 믿는 분이라면, 아임웹에서의 시간은 "내가 또 이렇게까지 치열하게 일할 수 있을까?" 싶을 만큼 밀도 높은 경험이 될 거예요. 반대로, 안정적이고 예측 가능한 환경을 선호하시거나, 명확한 지시를 받고 일하는 방식이 편하시거나, 적당한 결과에 만족하시는 분이라면 아임웹의 속도와 문화가 맞지 않을 수 있어요. 아임웹은 더 위대한 일을 하기 위해 불편하더라도 필요한 의견을 명확하게 개진하는 팀입니다.
아임웹만의 속도와 문화 속에서 이 문제를 함께 풀어갈 분을 찾고 있습니다.
[아임웹 팀 소개]
Data Team은 이렇게 일하고 있어요
매일 수백만 사용자가 수십만 개 고객 사이트를 통해 상품을 매매하는 아임웹 서비스의 데이터를 분석하여 고객사의 매출을 증대하고, 고객사의 고객이 원하는 상품을 빠르고 쉽게 구매하도록 돕는 팀이에요. Data Team은 아임웹 서비스의 효율을 높여서 글로벌 서비스로 확장할 수 있도록 주도적인 역할을 담당해요.
Data Analytics Engineer와 함께 해결하고 싶은 문제
- 아임웹은 단순히 홈페이지를 제공하는 회사가 아니라, 고객사가 온라인에서 사업을 운영하는 데 필요한 다양한 도구를 제공하고 있어요. 그만큼 아임웹에는 폭넓고 풍부한 데이터가 축적되어 있습니다.
- 이 데이터들은 내부 팀이 더 나은 의사결정을 내리고 더 좋은 제품을 만들기 위한 분석 용도로 활용될 뿐만 아니라, 특히 고객사에게 **통계 데이터 제품을 만드는 데에도 사용되고 있어요. 아임웹은 단순히 사업 지표를 나열하는 데서 그치지 않고, 다양한 데이터를 기반으로 고객사가 성장할 수 있도록 인사이트와 실행 전략을 제시하는 것을 목표로 합니다.
**통계 데이터 제품이란? 고객이 자신의 비즈니스 데이터 (매출, 고객 등) 및 지표를 자유롭게 탐색할 수 있는 통계 제품이에요. 이 기능을 통해 조회한 데이터나 인사이트 기반으로 마케팅 또는 실제 매출 성장에 도움이 되는 액션을 결정하도록 도와요. 최근에는 조회한 지표를 해석해 insight를 제공하는 AI Agent 를 추가했으며, 앞으로는 "재구매율을 늘리려면 어떻게 해야 하지?" 같은 질문에 대해 실행 가능한 제안을 하거나, 지표를 직접 고르지 않아도 현재 상황을 진단하고 개선 방향을 제시하는 기능까지 확장하고 있어요. 올해 아임웹의 전사 목표를 실현하는 데 중요한 역할을 맡고 있는 핵심 제품 중 하나로, 고객이 자신의 비즈니스 상태를 더 잘 이해하고 더 나은 결정을 내리도록 돕는 만큼 고객에게도 큰 임팩트를 제공할 수 있는 제품이에요.
- Data Analytics Engineer는 분석가들이 빠르고 정확하게 인사이트를 도출할 수 있도록 분석용 데이터 마트를 설계하고 데이터 품질을 관리하는 역할을 맡습니다. 또한 데이터 제품을 만드는 팀과 긴밀하게 협업하며, 통계 및 인사이트 제품에 활용될 데이터 구조를 설계하고 이를 실제 제품에 연결합니다.
[주요 업무] 이런 역할을 기대하고 있어요
- 원천 데이터의 구조를 파악하고, 분석 목적에 맞게 정제·모델링해요
- Spark, SQL 기반으로 데이터 변환 로직을 구현하고 관리해요
- 데이터 파이프라인을 운영·모니터링해요
- 데이터 품질(정확성·일관성·적시성)을 기준으로 관리하고 개선해요
- 분석 및 의사결정을 위한 Data Mart와 지표 테이블을 설계·운영해요
- 분석가와 협업해 지표 정의를 구조화하고, 반복 분석이 가능한 데이터 모델로 정리해요
[자격 요건] 이런 분을 찾고 있어요
- Data Analytics Engineer, Data Engineer 또는 Data Analyst 실무 경험 3년 이상이신 분
- SQL을 활용해 복잡한 비즈니스 지표와 로직을 설계·구현해본 경험이 있으신 분
- Python 등 프로그래밍 언어를 활용한 데이터 처리·자동화 경험이 있으신 분
- 분석가·엔지니어와 협업하며 데이터 기준과 구조를 정리해본 경험이 있으신 분
- “이 데이터가 어떤 의사결정에 쓰이는지”를 항상 함께 고민하시는 분
[우대 사항] 이런 경험이 있다면 더 좋아요
- Databricks, AWS 등 클라우드 기반 데이터 분석 환경 경험이 있으신분
- Kafka 기반 데이터 파이프라인을 활용한 분석 데이터 구축 경험이 있으신분
- Airflow 등 워크플로우 관리 도구 운영 경험이 있으신분
- Spark 기반 데이터 처리 환경에 대한 이해와 실무 경험이 있으신 분
- 데이터 카탈로그, 지표 정의서, 메트릭 레이어 구축 경험이 있으신 분
- 데이터 품질 자동화 도구(Great Expectations, dbt 등)를 활용한 데이터 검증 체계 구축 경험이 있으신 분
- SaaS 또는 이커머스 서비스 데이터 구조에 대한 이해가 있으신 분
[툴, 환경] 데이터 팀은 이런 환경에서 일해요
- 클라우드 인프라: AWS
- 데이터 수집, CDC: Kafka
- 데이터 처리, 변환: SQL, Python, Databricks
- 파이프라인, 오케스트레이션: Databricks Jobs, Airflow
- BI 대시보드: Tableau, Databricks Dashboard