Data to Value.

불확실한 직관을 데이터로 검증하고 · 적절한 기술로 최적의 해답을 제시합니다.
Data Analyst 김 범 수

Profile

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Personal Info
NameKim Beom-Soo Phone010-3226-2045 E-mailucanbsk@naver.com LocationSeocho, Seoul
WORK EXPERIENCE
2025.02 ~ PRESENT
(주)인라이플 서비스고도화실 연구원 · 데이터 분석가
2024.07 ~ 2025.01
(주)쿡앱스 데이터팀 인턴 · 데이터 분석가
2023.07 ~ 2023.08
(주)리테일앤인사이트 B2C기획팀 팀원 · 데이터 분석가
2022.12 ~ 2023.06
GfK Korea Ltd. Retail Service Team 팀원 · 데이터 분석가
CAREER PIVOT
2020.01 ~ 2022.06
플랫리얼티(주) 영업관리부 사원 · 영업 관리
EDUCATION
2023.12 ~ 2024.06
주식회사팀스파르타 실무형 데이터분석가 양성 과정
2022.07 ~ 2022.11
패스트캠퍼스 데이터 분석 MASTER CLASS
2016.03 ~ 2022.02
건국대학교 응용통계학과 ( GPA 3.65 / 4.5 )
SKILLS
Python
SQL
HTML
MLOps
Airflow
MLflow
Docker
Spark
Tableau
API

Career

2020.01 ~ 2022.06

플랫리얼티(주)

부동산 현장·상권 조사
근거 기반 판단의 필요

플랫리얼티(주) 2020.01 ~ 2022.06

Field Sense
& Communication.

학업과 병행하며 현장에서 판단의 근거를 직접 확인해야 했습니다.
임차인 관리부터 경매 매물의 현장·상권 조사까지 직접 수행했습니다.

주요 업무
  • -회사 소유 부동산의 임차인 및 관리사무소 연락 담당
  • -회사 소유 부동산의 정기 시설점검 스케쥴 관리 및 점검 동행
  • -회사의 관심 경매/공매 매물에 대한 현장조사 및 상권조사
핵심 성장
  • 현장 감각데이터가 어떤 현장에서 만들어지는지 몸으로 아는 관점 확보
  • 이해관계 조율서로 다른 목적을 가진 상대와 합의를 만드는 기준 정립
"현장을 뛰며 판단에는 근거가 필요하다는 것을 배웠고,
그 근거를 숫자로 다루기 위해 데이터 분석으로 방향을 정했습니다."
2022.07 ~ 2022.11

MASTER CLASS

분석 도구와 통계 실습
직무 전환 기초 역량 확보

데이터 분석 MASTER CLASS 2022.07 ~ 2022.11

Career Pivot
& Fundamentals.

현장의 판단 근거를 숫자로 다룰 도구가 제게는 없었습니다.
채용공고를 분석해 부족한 실무 역량을 특정하고 교육을 선택했습니다.

주요 학습
  • -데이터 분석가의 기본적인 소양 및 필수적인 스킬 파악
  • -분석가 직무의 특성과 프로젝트 협업 방식에 대한 이해
  • -다양한 문제 상황에서 활용 가능한 분석 기법과 결과 전달 방식 체득
핵심 성장
  • 분석 기법 적용문제 상황에 맞는 분석 기법을 스스로 고를 수 있는 판단력 학습
  • 통계학 및 코딩스킬통계 개념을 코드로 옮겨 직접 검증하는 능력 습득
"분석가에게 필요한 도구와 사고방식을 갖췄고,
다만 실제 데이터를 다뤄본 적이 없다는 점이 과제로 남았습니다."
2022.12 ~ 2023.06

GfK Korea Ltd.

POS 데이터 정합성 검증
실데이터 처리 기준 확립

GfK Korea Ltd. 2022.12 ~ 2023.06

Data Integrity
& Global Collaboration.

교육으로 익힌 도구를 실제 데이터에 적용해 본 적이 없었습니다.
첫 지원에서 합격해 가전 시장 POS 데이터의 수집과 검증을 맡았습니다.

주요 업무
  • -가전제품 제조/유통 파트너사의 POS데이터 수집과 정합성 검증
  • -정기 리포트 및 Ad-hoc 요청 리포트 인입 시 데이터 추출 수행
  • -한국 및 글로벌 가전제품 시장 데이터 분석 및 분석 리포트 작성
핵심 성장
  • 데이터 신뢰성숫자를 쓰기 전에 그 숫자를 믿을 수 있는지 먼저 따지는 기준 정립
  • 글로벌 협업영어로 데이터 정의를 합의하고 문서로 남기는 실무 경험
"데이터의 정합성을 책임지는 기준을 세웠고,
무엇을 볼지 스스로 정하는 자리로 옮기고자 했습니다."
2023.07 ~ 2023.08

(주)리테일앤인사이트

분석 전 과정 단독 수행
문제 정의부터의 주도권

(주)리테일앤인사이트 2023.07 ~ 2023.08

End-to-End Analysis
& Ownership.

검증이 아니라 무엇을 볼지부터 스스로 정하고 싶었습니다.
입사 첫날부터 추출·전처리·분석·대시보드를 혼자 완주했습니다.

주요 업무
  • -자사 ‘네이버 장보기’ 입점매장 특징 분석 및 신규매장 대상 전략 수립
  • -정부지원사업의 총예산 및 매장 소진액 현황 대시보드 구현
  • -제휴 쿠폰사업 관련 영업부서 및 파트너사의 업무 자동화 지원
핵심 성장
  • 문제 정의현업의 요청을 분석 가능한 질문으로 바꾸는 역량 확보
  • 의사결정 지원대시보드로 현업이 스스로 판단하게 만드는 관점 체득
"가장 짧았지만 분석의 전 과정을 처음으로 혼자 완주했고,
회사 사정으로 근무는 조기에 마무리되었습니다."
2023.12 ~ 2024.06

분석가 부트캠프

프로젝트 전 과정 설계
분석 업무 프로세스 체계화

실무형 데이터분석가 양성 과정 2023.12 ~ 2024.06

Process Design
& Project Leading.

혼자 완주는 했지만 매번 처음부터 다시 설계하고 있었습니다.
당장의 취업보다 반복 가능한 업무 체계를 만드는 쪽을 선택했습니다.

주요 학습
  • -프로젝트 목적을 정의하고 데이터 분석 전 과정을 직접 기획 및 설계
  • -문제 상황을 정확하게 인지하고 통계적/기술적 해결 방법론 탐색
  • -프로젝트 진행 중 발생하는 돌발 변수에 대처하고 해결하는 절차 수립
핵심 성장
  • 업무 프로세스프로젝트를 매번 같은 품질로 굴릴 수 있는 절차 정립
  • 프로젝트 리딩기획부터 분석·보고·발표까지 전 과정을 책임지는 경험 축적
"저만의 분석 업무 프로세스를 정립했고,
이 체계를 대규모 실데이터에 적용해보고자 했습니다."
2024.07 ~ 2025.01

(주)쿡앱스

앱이벤트 로그 데이터 분석
반복 업무 자동화 구현

(주)쿡앱스 2024.07 ~ 2025.01

Log Data
& Task Automation.

정립한 체계를 실시간으로 쌓이는 데이터에 적용해야 했습니다.
게임별 앱이벤트 분석과 data.ai API 기반 대시보드 자동화를 수행했습니다.

주요 업무
  • -자사 서비스 게임별 앱이벤트 기반 유저 관련 데이터 분석 수행
  • -신규 FGT 게임의 초기 앱이벤트 설계 보조 및 플레이 유저 데이터 분석
  • -data.ai API 기반 데이터 추출·전처리 및 태블로 대시보드 자동화 구현
핵심 성장
  • 로그 데이터 처리실시간으로 쌓이는 데이터를 분석 목적에 맞게 설계하는 방법 학습
  • 자동화 설계사람이 반복하던 작업을 파이프라인으로 옮기는 기술 습득
"수작업으로 반복되던 추출과 리포팅을 자동화했고,
판단 로직은 여전히 사람이 정한 룰이라는 한계를 확인했습니다."
2025.02 ~ PRESENT

(주)인라이플

송출 로직 개발·고도화
데이터 분석부터 상품화까지

(주)인라이플 2025.02 ~ PRESENT

Logic Development
& Data Products.

자동화로 손은 덜었지만 판단의 기준은 여전히 사람의 룰이었습니다.
데이터 분석가로서 광고 송출 로직의 신규 개발과 고도화를 맡고 있습니다.

주요 업무
  • -로그데이터 분석을 통한 기존 송출 로직의 문제 진단 및 개선 방향 도출
  • -신규 송출 로직·알고리즘 개발 및 기존 룰베이스 로직의 고도화
  • -MLOps 파이프라인 E2E 구축 및 A/B 테스트 수행 - 성과 도출까지
핵심 성장
  • 로직 고도화데이터로 판단하여 알고리즘 또는 ML 모델을 활용해 로직을 고도화한 경험
  • 인사이트의 상품화분석에서 발견한 작은 신호를 실제 서비스 상품으로 만들어낸 성과
"분석으로 문제를 찾고 로직과 ML로 직접 풀어 성과를 만들었고,
이제는 갖춰진 체계 안에서 더 큰 문제를 다루고 싶습니다."
COMING SOON

NEXT STEP

Data Analyst

Next Step ~ Future

Data Analyst
& Greater Scale.

혼자 전부 감당하며 할 수 있는 일의 크기에 한계를 느꼈습니다.
잘 갖춰진 환경에서 더 많은 데이터와 더 어려운 문제를 다루고자 합니다.

주요 강점
  • -분석 역량: 로그데이터에서 인사이트를 도출하고 신규 상품으로 연결한 경험
  • -개발 역량: MLOps 파이프라인 E2E 구축 및 A/B 테스트 수행과 평가까지 수행
  • -확장 역량: 분석과 엔지니어링의 경계 없이 문제에 맞는 방법을 고르는 유연함
지향점
  • 잘 갖추어진 시스템정제된 데이터 구조와 시스템화된 프로세스 위에서 한 단계 높은 업무 수행
  • 동료와 함께 크는 성장혼자 감당하는 대신 뛰어난 동료에게 배우며 제 기준을 높이는 성장
"현장의 감을 숫자로, 숫자를 자동화된 판단으로 옮겨왔고,
이제 그 경험을 더 큰 무대에서 증명하고 싶습니다."

Projects

Project 01
BootCamp : Modeling

개인 소득 예측

배경 : 개인 특성 데이터 기반 소득 예측 및 고소득자 식별 필요

목적 : 신규 클러스터링 그룹 기반 세그먼트별 소득 수준 예측

결과 : R² 0.667 달성 & 신규 세그먼트 도출 & 대시보드 구현


python . R . Tableau
Project 02
BootCamp : Strategy

게임 유저 분석

배경 : 매출 하락 및 게임 규제 등 신규 수익원 발굴 필요성 대두

목적 : 새로운 수익 모델 생성 및 글로벌 시장 진출 가능성 확인

결과 : 유저 이탈 방지 & 유저 단계별 맞춤 전략 & 신규 시장 발굴


python . R . Tableau
Project 03
CookApps : Analysis

대만 유저 분석

배경 : 대만 시장 내 자사 idle RPG 장르의 지속적인 성과 저조

목적 : 주요 4개국(한/미/일/대) 비교 분석을 통한 대만 유저 특징 식별

결과 : 대만 유저의 양극화 특성 파악 & 대만 유저 특성 대응 방안 제시


python . SQL . API
Project 04
CookApps : Analysis

유저 퍼널 분석

배경 : FGT 게임의 실제 플레이한 유저 분석을 통한 인사이트 도출

목적 : 유저 퍼널 분석을 통해 유저 이탈 구간 수치화 및 원인 확인

결과 : 저조한 D7 리텐션 & 유저 이탈 구간 식별 & 컨텐츠 한계 확인


python . SQL . Tableau
Project 05
CookApps : Engineering

자동화 파이프라인 구축

배경 : 수작업으로 진행되던 장르별 인구통계 데이터 추출 자동화 필요

목적 : data.ai의 API 연동으로 완전 자동화 데이터 파이프라인 구축

결과 : 선택 장르별 인구통계 데이터 자동추출 & 실시간 태블로 대시보드 구축


python . API . Tableau
Project 06
Enliple : Analysis

소재그룹 노출량 최적화

배경 : 기존 룰베이스 알고리즘에 단일 기댓값 기반 로직 추가 필요

목적 : 통계적 분석을 통해 소재그룹별 단일 기댓값 도출 가능 여부 확인

결과 : 소재그룹별 단일 기댓값 도출 불가 & 기존 로직에 추가 분기 적용


python . SQL . figma . HTML
Project 07
Enliple : Algorithm

유저그룹 분류 로직 개발

배경 : A/B 테스트를 위한 기존의 유저그룹 분리 로직의 비정상성 확인

목적 : 통계적/시계열적으로 강건한 유저그룹 분리 로직 신규 개발

결과 : A/B 테스트 목적에 맞는 유저그룹 분리 자동화 알고리즘 구현 완료


python . SQL . HTML
Project 08
Enliple : MLOps

광고 송출 로직 개발

배경 : 기존 알고리즘의 불명확한 광고프레임 송출 로직 전면 재점검

목적 : 기존 로직의 문제점을 개선한 머신러닝 기반 신규 로직 개발

결과 : 완전 자동화 MLOps 파이프라인 구축 & 실제 CTR 지표 개선


python . airflow . MLflow . docker . spark
Project 09
Enliple : Analysis

광고주 로그데이터 분석

배경 : 광고주의 성과지표별 자사 로그데이터 분석 리포트 요청

목적 : 로그데이터 기반 채널별 비교분석 및 모비온 실제 성과 도출

결과 : 모호했던 효율을 증명하여 최종적으로 증액으로 이어짐


python . SQL . airflow . HTML
Project 10
Enliple : Strategy

신규 타겟팅 상품 개발

배경 : 타 프로젝트 진행 중 높은 성과를 보인 특정 커스텀 타겟팅 발견

목적 : MMP 로그데이터 기반 가설수립 및 광고주별 실데이터 검증

결과 : 활성유저 타겟팅 개발 및 활성유저 캠페인 영업 활동으로 매출 증대


python . SQL . airflow . HTML
Project Report
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