[TES물류기술연구소] 'Data Scientist' 경력사원 모집

• 직무소개

CJ대한통운 TES물류기술연구소 데이터분석팀은 이름 때문에 오해를 자주 받습니다. "분석팀"이라는 단어를 보고 대시보드 만들고 리포트 뽑는 팀을 떠올린다면, 우리 팀이 아닙니다. 우리는 물류 현장의 구조적 문제를 데이터로 정의하고, 분석과 모델로 답을 만들어 현장에 붙입니다. DA와 DS의 경계를 굳이 긋지 않습니다. 인사이트를 도출하는 것과 그 인사이트를 작동하는 시스템으로 만드는 것, 둘 다 우리 일입니다.

우리 팀은 이렇게 일합니다
분석은 질문에서 시작합니다. "이 데이터로 무엇을 볼 수 있는가"가 아니라 "이 현장의 문제가 무엇인가"부터 짚습니다.
성과는 수치로 이야기합니다. "원가 산출 정확도가 X%에서 Y%로 올랐고, 이를 통해 수익 구조 개선의 방향이 명확해졌다"처럼 맥락이 있는 숫자를 씁니다.
DA와 DS의 경계를 허뭅니다. 분석가가 모델을 만들고, 모델을 만든 사람이 현장 피드백을 직접 반영합니다. 역할 사이에 벽을 두지 않습니다.
프로젝트마다 오너가 명확합니다. 팀이 함께 풀지만, 처음부터 끝까지 책임지는 사람이 정해져 있습니다. 기획부터 분석·모델링·현장 적용·효과 측정까지 본인 이름이 붙습니다.
분석 결과가 현장에서 실제로 쓰이기 전까지 완료로 보지 않습니다.
열린 토론을 중요하게 여깁니다. 직급보다 논거가 이기는 팀입니다.

우리는 이런 문제들을 풀고 있습니다

• 원가 구조부터 라스트마일까지 택배 운영 전반
  택배·풀필먼트의 원가를 구조적으로 분해해 수익 구조 개선의 근거를 만듭니다. 터미널 공정 데이터를 분석해 인력 투입 의사결정을 자동화하고, 전국 운송 네트워크의 운영 구조를 시뮬레이션으로 검증해 최적 설계로 연결합니다. 배송 권역별 난이도·특성 분석을 통해 라스트마일 운영 효율화까지 아우릅니다.

• 물류센터의 입고부터 배송까지 전 공정
  센터 내 모든 공정의 생산성과 원가 구조를 분석해 비효율의 위치와 원인을 찾습니다. 분석 결과를 실시간 관제 시스템으로 연결하고, 신규 센터 설계나 공정 개선 시나리오를 시뮬레이션으로 사전 검증합니다. 분석이 의사결정 도구가 되는 구조를 직접 만듭니다.

• 전사 AI 혁신을 통해 임직원의 일하는 방식을 바꿉니다
  단순한 챗봇이나 조회 도구가 아닙니다. 여러 Agent가 협력해 복잡한 업무 흐름을 자율적으로 처리하는 Multi-Agent 시스템을 설계하고 실운영합니다. 개별 도구 도입이 아니라, CJ대한통운 임직원이 일하는 방식 자체를 AI 중심으로 전환하는 것이 우리가 만들려는 변화입니다.

• 데이터 기반 의사결정 구조 설계
  현장에서 반복적으로 발생하는 판단 문제들을 데이터 구조로 정의하고, 분석 모델과 시뮬레이션을 통해 의사결정 프로세스 자체를 바꿉니다. 일회성 분석이 아니라 지속적으로 작동하는 구조를 만드는 것이 우리의 기준입니다.

• 지원자격

이런 분과 함께하고 싶습니다

• 데이터 분석을 직접 해온 분. 리포트 정리·외주 관리·기획이 아닌, 직접 쿼리 짜고 모델 만들고 인사이트 낸 경력 기준 5년 이상 (석·박사 학위 취득 기간 포함)

• 문제를 정의하고 성과로 연결한 경험이 있는 분. 이력서에 "어떤 질문을 세웠고, 무엇이 바뀌었는가 (before → after)"가 담겨 있는 분

• 프로젝트를 자기주도로 완주한 경험이 있는 분. 분석 요청을 받아서 처리하는 방식이 아니라, 문제를 직접 발굴하고 현장에 적용까지 해본 경험

• 분석 결과를 현장 또는 시스템에 연결해본 분. 분석으로 끝난 것이 아니라, 실제 의사결정이나 운영 변화로 이어진 경험

• 우대사항

이런 분을 우대합니다

• 분석 결과를 실운영 시스템에 연결해본 경험이 있는 분 (분석과 엔지니어링 사이를 스스로 넘어본 경험)

• DA와 DS 중 어느 쪽으로 분류되든 두 역할을 모두 해온 분

• 물류·커머스·제조 도메인에서 운영 데이터를 다뤄본 경험이 있는 분

• 여러 Agent가 협력해 복잡한 업무 흐름을 처리하는 Multi-Agent 시스템을 설계·구현해본 분

• AI가 업무 보조 도구가 아니라 업무 자체가 되는 시스템을 실제로 만들어본 경험

• 시뮬레이션 모델을 설계하고 실제 데이터로 검증해본 경험이 있는 분

• 이론이 코드에 묻어나는 분. 방법론을 선택한 이유를 설명할 수 있는 분

• 최적화 문제를 수리모델로 접근해본 경험 (OR 기초 이해 수준) 및 시뮬레이션 결과를 해석하고 개선 방향을 도출해본 경험

• AI·자동화 관련 AWS / GCP / Azure 등 클라우드 환경에서 데이터·ML 작업을 수행해본 경험, Multi-Agent 시스템을 설계하고 실운영한 경험

기술 Skill set

• 분석·모델링: SQL 능숙 (복잡한 집계·윈도우 함수·다단계 서브쿼리를 자유롭게 씀) 및 Python 기반 데이터 분석·모델링 실무 수준

• 통계 기반 분석 설계: A/B Testing·인과추론·시계열 분석 등 목적에 맞는 방법론을 선택하고 설계할 수 있는 수준

• ML 모델링: 지도·비지도 학습 모델을 직접 구현하고 실제 운영 환경에 배포한 경험

• 데이터 인프라: Spark 등 대용량 분산 처리 환경에서 데이터를 다뤄본 경험, Airflow 또는 유사 워크플로우 오케스트레이션 도구로 파이프라인을 구성·운영한 경험

※ 우리 팀과의 핏 확인

아래 항목을 읽으면서 "맞다"가 많을수록 우리 팀과 잘 맞습니다. 반대로 대부분이 낯설거나 불편하다면, 서로를 위해 지원 전에 한 번 더 생각해보길 권합니다.

• 분석 프로젝트에서 내가 세운 질문이 시작점이었던 경험이 있다.

• 요청을 받아서 시작한 게 아니라. 내 분석 결과가 실제 의사결정이나 현장 운영에 반영된 사례를 before → after로 설명할 수 있다

• SQL과 Python 둘 다 쓴다. 하나만 쓴다는 게 어색하다

• "이 분석이 맞냐"는 질문을 받으면 방법론 선택 이유부터 설명한다

• 대시보드 구축이 주업무인 역할은 하고 싶지 않다. 그게 끝이 아니라 시작이어야 한다

• DA인지 DS인지 구분이 별로 의미 없다고 생각한다. 문제가 요구하는 걸 하면 된다

• 모델을 만들고 "돌아간다"에서 멈추지 않는다. 현장에서 쓸 수 있는지까지 본다

• 어려운 문제를 앞에 두고 '이 정도면 됐다'고 타협한 적이 거의 없다

• 기타 안내사항

※ 해당 채용은 수시채용 건으로 영입 완료 시 조기 마감될 수 있습니다.

전형절차서류전형 - 1차면접(직무면접&직무 특성화 검증) - TEST(인성검사) - 2차면접(임원면접) - 평판조회, 채용검진, 학력/경력검증 - 처우안내/동의 - 입사

• 전형절차는 상기와 같이 진행되며, 최종 채용 결정은 모든 전형절차 완료 후 이루어집니다.

• 전형절차 및 일정은 상황에 따라 변동될 수 있습니다.

기타사항

• 필요 시, 추가 서류(포트폴리오, 경력기술서 등)는 하단의 '첨부파일' 기능을 통해 업로드 바랍니다.

• 기본자격요건 : 남성의 경우, 병역 필 또는 면제자 /해외 여행에 결격사유 없는 자

• 적합역량을 보유한 취업보호 대상자(보훈, 장애인 등)는 관계법령에 의거하여 우대합니다.

• 채용절차의 공정화에 관한 법률 11조에 따른 채용 서류 반환 절차는 채용 홈페이지 공지사항을 참고해주시기 바랍니다.

• 지원서 및 전형절차 중 확인된 내용이 사실과 다르거나, 허위 서류를 제출하신 경우 채용이 취소될 수 있습니다.

• CJ대한통운 채용 정보는 공식 채용 홈페이지에서 확인해 주시기 바랍니다.

• CJ대한통운 채용 홈페이지 : https://cjlrecruit.com