회사/산업 · 티빙 / 데이터분석가
CJ enm tving의 데이터 분석가가 하는 프로젝트는 어떤게 있는지 간략하게라도 알고싶습니다. 직접 기획부터 하는건지, 다른팀과 함께 협업하는 분석을 하는건지 궁금합니다. 또한 OTT 데이터 관련 내부에서 중요하게 보는 최근 이슈가 뭔지 궁금합니다 면접을 앞두고 있어 현직자들의 정보를 얻고 싶습니다.
2025.11.11
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스타트업 지원하려고 하는데 인재상이 나오지 않아서 키워드 잡기가 힘드네요 저는 동반 성장 키워드로 하려고 하는데 지원동기에 동반 성장 이외에 뭐가 좋을까요?
안녕하세요, 공기업 공공기관 쪽 생각하고 있는 멘티입니다 ^^ 기초적인 질문도 양해부탁드립니다 ! 저는 28/국숭광명 3.2/어문전공/항공사 5년 /hsk6/tsc6/토익830 에 한국사와 컴활이 준비하려합니다. 제가 궁금한 것은 공기업공공기관의 1.여자 나이에 대한 암묵적인 상한선이 있는지? 입사자들의 평균 나이가 궁금합니다. 2.평균 준비기간이 어느정도되는지? 3.관계없는 직종에 근무했어도 관계없는지? 관련직종 인턴 등을 선호하는지. 궁금합니다 ^^ 현실적으로 전혀다른 분야에 근무하던 제가 준비를 한다면 가능한것인지. .궁금합니다
안녕하세요 서울 중하위권 전자공학 전공하는 26살 남자입니다. 현재 학점이 3.23되고요.. 막학기에 재수강 하고 나면 3.3대로 올릴 수 있을 것 같긴합니다. 영어는 토익스피킹 레벨6 하나 있습니다. 정보처리기사는 실기 다시 준비중이고요. 이번에 KT IT컨설팅 직무에 지원하려고 합니다. 낮은 학점을 뒤집을 수 있는 것이 무엇일 있을까요...?
스타트업 지원하려고 하는데 인재상이 나오지 않아서 키워드 잡기가 힘드네요 저는 동반 성장 키워드로 하려고 하는데 지원동기에 동반 성장 이외에 뭐가 좋을까요?
안녕하세요, 공기업 공공기관 쪽 생각하고 있는 멘티입니다 ^^ 기초적인 질문도 양해부탁드립니다 ! 저는 28/국숭광명 3.2/어문전공/항공사 5년 /hsk6/tsc6/토익830 에 한국사와 컴활이 준비하려합니다. 제가 궁금한 것은 공기업공공기관의 1.여자 나이에 대한 암묵적인 상한선이 있는지? 입사자들의 평균 나이가 궁금합니다. 2.평균 준비기간이 어느정도되는지? 3.관계없는 직종에 근무했어도 관계없는지? 관련직종 인턴 등을 선호하는지. 궁금합니다 ^^ 현실적으로 전혀다른 분야에 근무하던 제가 준비를 한다면 가능한것인지. .궁금합니다
안녕하세요 서울 중하위권 전자공학 전공하는 26살 남자입니다. 현재 학점이 3.23되고요.. 막학기에 재수강 하고 나면 3.3대로 올릴 수 있을 것 같긴합니다. 영어는 토익스피킹 레벨6 하나 있습니다. 정보처리기사는 실기 다시 준비중이고요. 이번에 KT IT컨설팅 직무에 지원하려고 합니다. 낮은 학점을 뒤집을 수 있는 것이 무엇일 있을까요...?
답변 2
멘티님, CJ ENM TVING 데이터 분석가는 사용자 시청 패턴 분석, 추천 알고리즘 고도화, 콘텐츠 시청률 예측 등 서비스 개선 프로젝트를 수행합니다. 대부분의 프로젝트는 마케팅, 서비스기획, 개발팀과 협업하며 비즈니스 요구에 맞춰 분석 방향을 설정하는 경우가 많습니다. 내부 주요 이슈로는 시청자 이탈률 감소, 맞춤형 추천 고도화, 결제·이용 전환율 향상 등이 강조되고 있습니다. 직접 기획하는 일이 일부 있지만 데이터 기반 의사결정 지원이 핵심 역할입니다. 최근에는 AI 기반 추천, 실시간 트래픽 분석, 신규 콘텐츠ROI 분석도 중요하게 다룹니다. 채택부탁드리며 파이팅입니다!
안녕하세요. 멘티님. 반갑습니다. 티빙 데이터 분석가는 가입자 행동부터 콘텐츠 소비 패턴, 마케팅 캠페인 효과, 추천 알고리즘 개선까지 여러 프로젝트를 맡고 있습니다. 보통 분석가는 기획 단계부터 단독으로 진행하는 것보다 콘텐츠 기획 마케팅 개발팀과 긴밀히 소통하며 협업하는 경우가 많습니다. 데이터를 기반으로 인사이트를 도출하면 관련 부서와 함께 전략을 조율하는 역할이 큽니다. 면접 준비할 때는 데이터가 비즈니스 목표에 어떻게 연결되는지 명확히 이야기할 수 있도록 해보시구요. 최근 OTT 업계에서는 구독자 이탈률과 신규 가입자 확보가 관건이라 내부에서 이 부분에 집중하는 분위기입니다. 또 콘텐츠 소비 데이터에 기반한 개인화 추천 알고리즘 품질 개선도 핵심 이슈 중 하나입니다. 데이터 분석가는 이런 트렌드와 실제 사용자 행동 데이터를 연결해서 의미 있는 결과를 내는 역량을 갖추면 좋을 듯합니다. 모쪼록 도움이 되셨다면 채택부탁드립니다. 감사합니다.
