PMI

PMI(Project Management Institute)는 프로젝트 및 프로그램 관리 분야의 교육과 전문성 개발에 주력하는 글로벌 비영리 전문 협회입니다. PMI는 PMBOK 가이드를 비롯한 업계 표준과 지침을 개발하며, PMP, CAPM, PMI-ACP, PMI-CPMAI 등의 자격 인증을 제공합니다. 또한 프로젝트 전문가를 위해 교육, 행사, 연구, 사상 리더십, PMI Infinity와 같은 디지털 도구, 기업 솔루션 및 회원 서비스를 제공합니다.

기업 채용공고

마케팅 데이터 분석 매니저

PMI의 마케팅 데이터 분석을 이끌며 데이터 아키텍처, 지표 거버넌스, 예측 모델링, 경영진 보고를 총괄합니다.\n분석가를 관리하고 엔지니어링 팀과 협력해 신뢰할 수 있는 마케팅 데이터 제품을 구축합니다.

6일 전

미국 원격 풀타임 시니어 리드 필수 언어: 영어 데이터 분석가

ETL Python SQL 클라우드

설명

마케팅 부문의 관리형 시맨틱 계층을 위한 핵심 지표와 비즈니스 규칙을 정의합니다
여러 영역에 걸친 복잡한 마케팅 요구에 맞춰 시맨틱 모델을 지정하고 Snowflake 구현을 검토합니다
팩트, 차원, 세분성, 관계, 계층 구조, 일치 차원을 포함한 마케팅 데이터 아키텍처를 책임집니다
고객 획득, 참여, 전환, 인증, 멤버십, 갱신, 매출을 포괄하는 분석 모델을 구축합니다
고급 SQL로 데이터를 프로파일링하고 소스를 검증하며 지표를 대조하고 재사용 가능한 데이터 세트를 만들어 복잡한 질문에 답합니다
소스와 지표 간 매핑, 데이터 계보, 문서, 엔터티 설명, 승인된 용도, 알려진 데이터 한계를 관리합니다
Cortex Analyst 및 자연어 분석용 Verified Query Repository에서 비즈니스 질문, 예상 결과, 동의어 용어집을 관리합니다
Snowflake, BI, Adobe Analytics, 마케팅 플랫폼, 재무 보고서, 운영 시스템 간의 불일치를 조사합니다
소스 데이터, ID 확인, 이벤트 구조, 차원 일관성의 공백을 파악합니다
소스 시스템, 엔지니어링된 데이터 제품, 시맨틱 모델, 보고 계층 간 책임을 명확히 합니다
3~4명의 분석가를 이끌고 코칭하며 성장시킵니다
마케팅 분석 로드맵을 수립하고 리소스를 배정하며 업무 접수와 우선순위 지정을 총괄합니다
SQL 품질, 동료 검토, 테스트, 문서화, 재사용, 모델링, 분석 엄밀성에 대한 기준을 수립합니다
모델, 쿼리, 분석 결과를 이해관계자와 공유하기 전에 검토합니다
팀 성과, 채용, 개발 계획을 총괄합니다
매출, 전환, CAC, CPA, ROAS, 유지율, 퍼널 진행, 진행 속도, 채널 효율 등의 마케팅 KPI를 정의하고 관리합니다
월간 비즈니스 리뷰와 QBR 분석을 포함한 정기 경영진 보고의 정확성과 명확성을 보장합니다
플랫폼, 어트리뷰션 모델, 재무, 증분 효과 연구에서 보고하는 지표를 대조합니다
어트리뷰션, 코호트, 증분 효과, 예측 모델링, 세분화, 라이프사이클, 유지율 분석을 주도합니다
예측 모델의 특성, 목표, 검증 방법, 성능 임계값, 갱신 일정, 드리프트 모니터링, 활성화 제어를 설정합니다
A/B 테스트, 홀드아웃, 지역 실험, 전환 상승효과 연구의 기준을 수립합니다
퍼널, 고객 상태, 라이프사이클 단계, 행동 신호에 관해 제품 및 마케팅 팀과 협력합니다
엔터프라이즈 BI 및 시각화 플랫폼 전반에서 마케팅 분석 제품을 관리합니다
Adobe Analytics와 Adobe Experience Platform, CRM, 커머스, 유료 미디어 시스템의 데이터를 활용해 디지털 행동과 전환을 분석합니다
디지털 계측, 태깅, ID, 스키마 전문성을 적용해 측정 및 아키텍처 문제를 파악합니다
Snowflake, BI, 자연어 도구 전반에서 관리형 셀프서비스 분석과 AI 지원 분석을 확대합니다
AI 에이전트와 자연어 도구의 접근, 데이터 세분성, 정확도, 평가 통제를 설정합니다
데이터 엔지니어링, 데이터 아키텍처, 데이터 거버넌스와의 분석 업무에서 마케팅 부문을 대표합니다
비즈니스 질문을 분석 요구사항과 데이터 제품 사양으로 전환합니다
엔지니어링 팀과 변환 로직, 데이터 계약, 소스 통합, 모델 설계, 데이터 품질을 협의합니다
마케팅 팀과 측정 요구 및 우선순위를 조율합니다
분석 결과, 성과 추세, 권고 사항을 고위 리더에게 발표합니다

지원 자격

마케팅 분석, 고객 분석, 분석 엔지니어링 또는 관련 분야에서 10년 이상의 경력이 있으며 분석 팀을 이끈 경험이 있어야 합니다
기술 실무 능력을 유지하면서 분석 팀을 이끌고 성장시킨 경험이 있어야 합니다
ETL 및 ELT 개념, 변환 파이프라인, 데이터 종속성, 데이터 품질 통제에 대한 실무 지식이 있어야 합니다
계층형, 차원형 또는 메달리온 데이터 아키텍처 경험이 있어야 합니다
CRM, 마케팅, 디지털, 커머스, 거래 시스템의 데이터를 통합하고 분석한 경험이 있어야 합니다
ID 확인, 이벤트 스키마 설계, 오디언스 활성화를 포함한 고객 데이터 플랫폼 아키텍처 경험이 있어야 합니다
어트리뷰션, 실험, 증분 효과, 전환, CAC, CPA, ROAS 전반의 마케팅 측정 경험이 있어야 합니다
이탈 또는 유지율 모델 등 예측 및 성향 모델을 구축하거나 이끈 경험이 있어야 합니다
대규모 데이터 세트에서 복잡한 조인, CTE, 윈도 함수, 변환, 데이터 프로파일링, 대조, 검증을 수행하는 고급 SQL 역량이 있어야 합니다
Snowflake 또는 다른 최신 클라우드 데이터 플랫폼의 실무 경험이 있어야 합니다
비즈니스 및 분석 데이터 모델을 설계하고 엔지니어링 팀을 위한 사양을 작성한 경험이 있어야 합니다
팩트, 차원, 세분성, 카디널리티, 천천히 변하는 차원, 계층 구조, 일치 차원을 포함한 차원 모델링 지식이 있어야 합니다
여러 엔터프라이즈 시스템에 걸쳐 지표, 데이터 계보, 대조를 관리한 경험이 있어야 합니다
분석을 설득력 있게 설명하고 경영진과 소통하는 역량이 뛰어나야 합니다
Snowflake Semantic Views, Cortex Analyst, Cortex Search, dbt Semantic Layer, Looker 등의 시맨틱 계층 및 컨텍스트 도구에 익숙하면 우대합니다
엔터프라이즈 웹 분석 플랫폼 경험이 있으면 우대합니다
dbt 또는 이에 준하는 SQL 변환 프레임워크 경험이 있으면 우대합니다
고급 분석, 자동화, 모델링에 Python 또는 R을 사용한 경험이 있으면 우대합니다
Git 및 버전 관리를 사용해 분석을 개발한 경험이 있으면 우대합니다
데이터 테스트 및 관측성 프레임워크 경험이 있으면 우대합니다
마케팅 믹스 모델링, 지역 실험, 전환 상승효과, 인과 추론 또는 이탈·성향·고객 생애 가치 분석을 위한 머신러닝 지식이 있으면 우대합니다
필요한 경우 최대 10%까지 출장할 수 있어야 합니다