| 채용공고 | [패스오더] Data Analyst(산업기능요원/보충역/전직) |
|---|---|
| 등록일자 | 2026-07-21 |
병역지정업체정보
| 업체명 | (주)페이타랩
|
||
|---|---|---|---|
| 업종 | 정보처리 | 전화번호 | 070-4895-6476 |
| 주소 | 서울특별시 강남구 영동대로85길34, 601호 (대치동) | ||
| 홈페이지 | http://recruit.passorder.co.kr/ | 내일터추천횟수 | |
근무조건
| 요원형태 | 보충역 | 고용형태 | 산업기능요원 |
|---|---|---|---|
| 자격요원 | 신입/경력 | 급여조건 | 3000~3200만원 |
| 최종학력 | 고등학교졸업 이상 | 전공계열 | |
| 담당업무 | CRM 캠페인·고객 데이터를 SQL·Python으로 분석, 데이터 마트·세그먼트·실험 사이클을 설계해 LTV·CAC·ROI 지표 개선 | 전직자 채용가능 | 예 |
| 근무형태 | 주5일 | 출퇴근시간 | 09:30 ~ 18:30 |
| 특근·잔업 | 없음 | 교대근무 | 없음 |
| 수습기간 | 3개월 이상 | 군사훈련교육 소집기간 급여 |
없음 |
| 퇴직금지급 | 업체사정에 따름 | 식사(비)지급 | 중식비 지급 |
| 현역배정인원 | 0명 | 현역편입인원 | 0명 |
| 보충역배정인원 | 9999명 | 보충역편입인원 | 0명 |
| 모집인원 | 3명이상 | 지원보험 | 건강보험, 산재보험, 고용보험, 국민연금 |
| ※ 배정인원이란: 산업기능요원 등으로 편입할 수 있는 인원(T/O)(단,보충역은 지방청별 총 배정인원 범위 내 선착순 편입) ※ 채용공고 상세근로조건 정보제공 확대로, 기존에 게시한 업체와 채용공고 항목이 상이함을 알려드립니다. |
|||
우대사항 및 복리후생
| 외국어 | 자격증 | ||
|---|---|---|---|
| 복리후생 | |||
접수방법
| 접수기간 | 2026-09-19 | 접수방법 | 홈페이지 |
|---|---|---|---|
| ㅇ 병역일터 이력서 등록 : 병역의무(예정)자 [로그인] - 구직/병역의무(예정)자* – 구직관리 - 이력서 관리[신규][등록] (* 메인화면 상단 가운데) ㅇ 병역일터 이력서 발송 : 병역의무(예정)자[로그인] – 구직/병역의무(예정)자 – 채용정보 - 통합조건별 조회 - 채용공고 클릭 – [이력서 발송] | |||
| * 이력서는 한 번 등록하면 계속 사용(발송) 가능. | |||
|                                                                                                                                | |||
담당자정보
| 담당자 | 김지* | 참 고 | |
|---|---|---|---|
| 전화번호 | 070-4895-6476 | 팩스번호 | 0504-430-8287 |
비 고
| ★ 페이타랩(채용 홈페이지) https://recruit.passorder.co.kr/로 꼭! 지원 접수해주세요.★ 페이타랩의 문화, 업무, 채용 프로세스, 복지 등에 대한 자세한 내용은 '채용 홈페이지'에서 확인 부탁드립니다! 【대한민국 No. 1 카페 주문 플랫폼 - 패스오더】 페이타랩은 대한민국 No.1 커피 주문 플랫폼인 ‘패스오더’를 운영하고 있는 스타트업입니다. 투자 혹한기에도 불구하고 시장에서 우리의 경쟁력과 성장성을 인정받아 22년 1월, Series B에서 121억 원이라는 투자 유치에 성공했고 약 1년 반 만인 23년 9월, 또 한 번 성공적으로 투자를 유치해 누적 투자 금액 200억 원을 달성했습니다. 페이타랩은 올 한해도 빠르게 성장하여 지난 1년 동안 달성했던 지표를 3개월 만에 달성하며 지금 이 순간에도 우리가 세운 기록을 계속해서 경신하며 무섭게 성장하고 있습니다! 【 오시면 이런 업무를 하게 되실 거예요! 】 • CRM 성과 분석을 통해 캠페인·메시지별 전환과 반응을 측정하고, LTV·CAC·ROI 등 핵심 지표를 기반으로 성과를 평가하며 개선 방향을 도출 • 타겟팅 고도화를 위해 행동·가치 데이터를 기반으로 세그먼트를 정의하고, 각 세그먼트별 개인화된 소구점·발송 채널·타이밍을 제안 • 목표 달성을 위한 가설을 수립하고, 정성·정량 데이터를 활용한 실험으로 성과를 검증하며 지속적으로 개선하는 실험 사이클을 주도 • SQL과 Python을 활용해 대용량 데이터를 추출·정제·가공·분석 • 비즈니스 목적에 맞는 데이터 마트를 설계하고 구축 • 모바일 서비스의 고객 행동 분석(Retention, Cohort, 세그먼트)과 마케팅 효율 지표(CAC, ROAS, ROI) 분석 |

