Sr~Staff Data Analyst (Coupang Eats)

Benefits

Parental leave

Not verified

Non-birth-parent leave

Not verified

Family-building benefits

• Fertility benefits: Not verified
• Adoption assistance: Not verified
• Surrogacy assistance: Not verified

Mental health support

Not verified

Relocation assistance

Not verified

Childcare support

Not verified

Learning budget

Not verified

Verification

Not verified

Salary

Not verified

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Market context

U.S. role benchmark (BLS OEWS)

$111,944 U.S. median for this role

Projected growth (BLS Employment Projections)

+13.7% - Much faster than average

Matched to SOC 15-1252 - Data and ML aggregate by role bucket.

Source: U.S. Bureau of Labor Statistics, OEWS, May 2024 and Employment Projections, 2024-2034.

Role

Role function

Data From the posting source checked Jun 20, 2026

Seniority

Staff Plus From the posting source checked Jun 20, 2026

Schedule

Shift type

Not verified

Weekend work

Not verified

Company

Equity

Offered Verified - SEC 10-K source checked Jun 20, 2026

Application

Cover letter

Not verified

Assessment

Required From the posting source checked Jun 20, 2026

Deadline

Not stated

Where they hire

State eligibility is not yet verified.

About this role

Sr~Staff Data Analyst (Coupang Eats) Seoul, South Korea Eats Analytics 팀 소개 🚀 Eats Analytics 팀의 비전은 데이터, 분석, 그리고 적용형 AI를 통해 복잡한 비즈니스 문제를 해결함으로써 , Coupang Eats의 모든 의사결정이 데이터에 기반하고 실질적인 임팩트를 창출하도록 만드는 것입니다. 우리 팀은 단순한 리포팅이나 운영 지원을 넘어섭니다. 비즈니스, 프로덕트, 운영 리더들과 긴밀하게 협업하여 문제를 정의하고, 분석 및 데이터 모델을 구축하며, 인사이트를 대규모로 운영에 적용합니다. Coupang Eats의 데이터 분석은 비즈니스 전략, 실험(Experimentation), 예측(Forecasting), 그리고 AI 기반 의사결정 전반에 걸쳐 있으며, 팀원들은 Data Science, Machine Learning, 혹은 고급 비즈니스 애널리틱스 역할로 성장할 수 있는 기회를 얻게 됩니다. Data Analyst로서 당신은 문제 정의부터 모델 기반 인사이트 도출, 실제 운영 실행까지 엔드투엔드로 관여 하게 되며, 대규모 데이터, 실험 플랫폼, AI 기반 비즈니스 활용 사례를 폭넓게 경험하게 됩니다. 주요 업무 🚀 - 배달 운영, 머천트 생태계, 고객 성장, 마켓플레이스 구조 전반에 걸쳐 데이터·분석·적용형 AI를 활용하여 다양한 비즈니스 문제 해결 - 모호한 비즈니스 질문을 분석 프레임워크와 데이터 모델로 구조화하기 위해 비즈니스 및 프로덕트 리더와 협업 - 대규모 A/B 테스트와 실험을 설계, 실행, 분석하며 단기 성과와 장기 비즈니스 영향 평가 - 운영 및 전략적 의사결정을 지원하는 분석 데이터셋, 파이프라인, 모델(예: 예측, 최적화, 세그멘테이션) 개발 및 유지 - 통계 분석, 모델링, 실험을 통해 배달 시간, 비용 효율, 수요-공급 균형, 고객 유지율 등 핵심 비즈니스 지표 최적화 - 모델과 인사이트를 일상적인 의사결정 프로세스에 적용하여 운영 효율성을 높이고, 분석 방법론을 지속적으로 개선 - 단순한 과거 리포팅이 아닌 미래지향적 인사이트 제공 과 핵심 지표 오너십 확보 - 고객, 머천트, 운영 데이터를 심층 분석하여 확장 가능한 성장 기회 발굴 - 기술적 배경이 없는

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