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무신사

Data Scientist (Platform Business Operation)
Type
무신사
Job
Data Science
Experience Level
Experienced 5 years or more
Job Types
Full-time
Locations
무신사 오피스 성수대한민국 서울특별시 성동구 성수동2가 277-47, 무신사 성수

[무신사 테크 ​소개]

팀 ​무신사 ​테크 조직은 ​혁신의 원동력이자 변화를 선도하는 ​핵심 ​기술 조직입니다. ​고객과 입점 브랜드가 ​각자의 고유한 ​개성을 ​자유롭게 표현할 ​수 ​있도록, ​데이터와 기술을 기반으로 ​한 ​개인화된 경험을 제공합니다. ​무신사 ​테크는 ​새로운 도전을 두려워하지 ​않으며, 항상 ​새로운 ​영역에서의 성공을 ​꿈꿉니다.

무신사는 ​한국을 ​넘어 글로벌 시장에서도 ​경쟁력 있는 ​서비스를 선보이고자 OCMP(One Core Multi Platform)를 구축하고 있습니다. 이를 통해 전체 비즈니스의 폭발적 성장을 지원하며 무신사 테크는 끊임없는 도전과 혁신으로 고객에게 더 나은 가치를 제공하고자 합니다.



[조직 소개]

무신사 플랫폼 비즈니스 오퍼레이션 조직은 국내외 물류 서비스, 재고 관리, 스토어 운영을 위한 물류 프로덕트를 구축하고 다양한 오프라인 비즈니스 모델에 맞춘 스토어 관리 시스템을 개발·고도화하고 있습니다.

또한, 무배당발 서비스를 포함한 무신사의 차별화된 고객 경험을 브랜딩하고 확장할 수 있는 멤버십 구조를 설계하며, 온·오프라인을 넘나드는 통합 커머스 경험을 기술로 실현하고 있습니다.


[팀 소개]

PBO의 SCM Autonomation 팀은 SCM 영역의 핵심 운영을 데이터 기반으로 자동화·지능화하여, 수요예측 정확도 향상과 재고 효율성 극대화를 목표로 하는 조직입니다. 이 팀은 발주 자동화, 재고 건전성 분석, 공급계획 최적화 등 생산-MD-물류-매장 운영 간 연결고리 역할을 수행합니다.


[담당 업무]

  • 상품별 이벤트, 세일즈 플랜, 재고 회전율, 지역별 수요 특성을 반영한 수요 예측 모델을 설계·개발합니다.
  • 무신사 스탠다드 상품별 적정 생산량 산출 및 최적 생산처 추천 자동화를 추진합니다.
  • 국내 및 글로벌 물류센터/매장 간의 재고 배분·리밸런싱·이동 시뮬레이션 모델을 개발하고, 재고 공급 계획을 최적화합니다.
  • Fulfilment 센터의 capacity 관리, 배송 SLA, 리드타임 변동성 등을 고려한 공급 및 출고 최적화 로직을 설계합니다.
  • 결품·저회전·과잉재고 식별 등 재고 건전성 분석 & 모니터링 체계를 구축하고 자동화된 Alert 시스템을 운영합니다.


[자격 요건]

  • 룰기반, ML/DL, LLM 기반 등 다양한 예측 알고리즘을 활용한 예측 모델 설계, 개발 및 운영 경험이 있으신 분
  • 모델 성능 모니터링, EDA 및 Feature Engineering 등을 통한 지속적인 모델 고도화 경험을 해보신 분
  • 통계적 기법 및 ML/DL 방법론을 활용하여 실제 비즈니스 문제를 분석·해결한 경험이 있으신 분
  • SQL/PySpark 기반 대규모 데이터 처리 및 분석 경험이 있으신 분
  • 사업부, 엔지니어링, 파트너 조직 등 다양한 내부 이해관계자와 긴밀하게 협업하고 조율하는 커뮤니케이션 역량이 있으신 분


[우대 사항]

  • 커머스 및 물류/SCM 분야에 대한 깊은 도메인 이해 또는 관련 경험을 보유하신 분
  • 시계열 예측 모델(TFT, LSTM/GRU, XGBoost 등) 구축 및 운영 경험이 있으신 분
  • RAG 기반 예측/분석 시스템 또는 AI Agent 개발 경험을 보유하신 분
  • 재고 재배치, 물류센터 운영 최적화 등 물류 운영 문제를 데이터 기반으로 해결한 경험을 보유하신 분
  • 복잡한 문제를 구조화하여 정의하고, 깊이 있게 분석해 해결할 수 있는 사고력을 보유하신 분


[지원 서류]

  • 이력서 / 포트폴리오 (선택)
  • (참고) 이력서/포트폴리오 작성 팁

이력서/포트폴리오에는 왜 해당 문제를 해결해야 했는지, 어떤 전략을 세웠는지, 어떤 성과가 있었는지 등에 대한 문제 정의, 문제 해결, 성과에 대한 전반적인 내용을 담아주세요. 프로젝트의 성공과 실패를 떠나, 1차 면접에서 인터뷰어와 심도있는 이야기를 나눌 수 있도록 프로젝트의 이해도가 높은 이력서로 구성해주세요. (프로젝트별 기여도 표시)


[근무 조건]

  • 정규직


[전형 절차]

  • 접수 기간 : 상시지원
  • 전형 절차 : 서류 전형 - 라이브 코딩 테스트 - 1차 직무 인터뷰 - 2차 인터뷰 -처우 협의 - 최종합격
  • 문의사항 : [email protected]


[기타사항]

  • 본 포지션은 수시 진행으로 우수 인재 채용 시 마감될 수 있습니다.
  • 적합한 지원자에게 채용 담당자가 개별 연락 예정이며, 내부 규정에 따라 각 전형 단계별 개별 피드백은 제공하지 않습니다.
  • 최종 합격자는 3개월간의 수습기간이 적용되며, 해당 기간 중 급여는 100% 지급됩니다.
  • 입사 지원 서류에 허위사실이 발견될 경우, 채용 확정 이후라도 채용이 취소될 수 있습니다.
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Data Scientist (Platform Business Operation)

[무신사 테크 ​소개]

팀 ​무신사 ​테크 조직은 ​혁신의 원동력이자 변화를 선도하는 ​핵심 ​기술 조직입니다. ​고객과 입점 브랜드가 ​각자의 고유한 ​개성을 ​자유롭게 표현할 ​수 ​있도록, ​데이터와 기술을 기반으로 ​한 ​개인화된 경험을 제공합니다. ​무신사 ​테크는 ​새로운 도전을 두려워하지 ​않으며, 항상 ​새로운 ​영역에서의 성공을 ​꿈꿉니다.

무신사는 ​한국을 ​넘어 글로벌 시장에서도 ​경쟁력 있는 ​서비스를 선보이고자 OCMP(One Core Multi Platform)를 구축하고 있습니다. 이를 통해 전체 비즈니스의 폭발적 성장을 지원하며 무신사 테크는 끊임없는 도전과 혁신으로 고객에게 더 나은 가치를 제공하고자 합니다.



[조직 소개]

무신사 플랫폼 비즈니스 오퍼레이션 조직은 국내외 물류 서비스, 재고 관리, 스토어 운영을 위한 물류 프로덕트를 구축하고 다양한 오프라인 비즈니스 모델에 맞춘 스토어 관리 시스템을 개발·고도화하고 있습니다.

또한, 무배당발 서비스를 포함한 무신사의 차별화된 고객 경험을 브랜딩하고 확장할 수 있는 멤버십 구조를 설계하며, 온·오프라인을 넘나드는 통합 커머스 경험을 기술로 실현하고 있습니다.


[팀 소개]

PBO의 SCM Autonomation 팀은 SCM 영역의 핵심 운영을 데이터 기반으로 자동화·지능화하여, 수요예측 정확도 향상과 재고 효율성 극대화를 목표로 하는 조직입니다. 이 팀은 발주 자동화, 재고 건전성 분석, 공급계획 최적화 등 생산-MD-물류-매장 운영 간 연결고리 역할을 수행합니다.


[담당 업무]

  • 상품별 이벤트, 세일즈 플랜, 재고 회전율, 지역별 수요 특성을 반영한 수요 예측 모델을 설계·개발합니다.
  • 무신사 스탠다드 상품별 적정 생산량 산출 및 최적 생산처 추천 자동화를 추진합니다.
  • 국내 및 글로벌 물류센터/매장 간의 재고 배분·리밸런싱·이동 시뮬레이션 모델을 개발하고, 재고 공급 계획을 최적화합니다.
  • Fulfilment 센터의 capacity 관리, 배송 SLA, 리드타임 변동성 등을 고려한 공급 및 출고 최적화 로직을 설계합니다.
  • 결품·저회전·과잉재고 식별 등 재고 건전성 분석 & 모니터링 체계를 구축하고 자동화된 Alert 시스템을 운영합니다.


[자격 요건]

  • 룰기반, ML/DL, LLM 기반 등 다양한 예측 알고리즘을 활용한 예측 모델 설계, 개발 및 운영 경험이 있으신 분
  • 모델 성능 모니터링, EDA 및 Feature Engineering 등을 통한 지속적인 모델 고도화 경험을 해보신 분
  • 통계적 기법 및 ML/DL 방법론을 활용하여 실제 비즈니스 문제를 분석·해결한 경험이 있으신 분
  • SQL/PySpark 기반 대규모 데이터 처리 및 분석 경험이 있으신 분
  • 사업부, 엔지니어링, 파트너 조직 등 다양한 내부 이해관계자와 긴밀하게 협업하고 조율하는 커뮤니케이션 역량이 있으신 분


[우대 사항]

  • 커머스 및 물류/SCM 분야에 대한 깊은 도메인 이해 또는 관련 경험을 보유하신 분
  • 시계열 예측 모델(TFT, LSTM/GRU, XGBoost 등) 구축 및 운영 경험이 있으신 분
  • RAG 기반 예측/분석 시스템 또는 AI Agent 개발 경험을 보유하신 분
  • 재고 재배치, 물류센터 운영 최적화 등 물류 운영 문제를 데이터 기반으로 해결한 경험을 보유하신 분
  • 복잡한 문제를 구조화하여 정의하고, 깊이 있게 분석해 해결할 수 있는 사고력을 보유하신 분


[지원 서류]

  • 이력서 / 포트폴리오 (선택)
  • (참고) 이력서/포트폴리오 작성 팁

이력서/포트폴리오에는 왜 해당 문제를 해결해야 했는지, 어떤 전략을 세웠는지, 어떤 성과가 있었는지 등에 대한 문제 정의, 문제 해결, 성과에 대한 전반적인 내용을 담아주세요. 프로젝트의 성공과 실패를 떠나, 1차 면접에서 인터뷰어와 심도있는 이야기를 나눌 수 있도록 프로젝트의 이해도가 높은 이력서로 구성해주세요. (프로젝트별 기여도 표시)


[근무 조건]

  • 정규직


[전형 절차]

  • 접수 기간 : 상시지원
  • 전형 절차 : 서류 전형 - 라이브 코딩 테스트 - 1차 직무 인터뷰 - 2차 인터뷰 -처우 협의 - 최종합격
  • 문의사항 : [email protected]


[기타사항]

  • 본 포지션은 수시 진행으로 우수 인재 채용 시 마감될 수 있습니다.
  • 적합한 지원자에게 채용 담당자가 개별 연락 예정이며, 내부 규정에 따라 각 전형 단계별 개별 피드백은 제공하지 않습니다.
  • 최종 합격자는 3개월간의 수습기간이 적용되며, 해당 기간 중 급여는 100% 지급됩니다.
  • 입사 지원 서류에 허위사실이 발견될 경우, 채용 확정 이후라도 채용이 취소될 수 있습니다.