Data Scientist 경력사원 (경력)

• 원가 구조부터 라스트마일까지 택배 운영 전반: 택배·풀필먼트의 원가를 구조적으로 분해해 수익 구조 개선의 근거를 만듭니다. 터미널 공정 데이터를 분석해 인력 투입 의사결정을 자동화하고, 전국 운송 네트워크의 운영 구조를 시뮬레이션으로 검증해 최적 설계로 연결합니다. 배송 권역별 난이도·특성 분석을 통해 라스트마일 운영 효율화까지 아우릅니다.
• 물류센터의 입고부터 배송까지 전 공정: 센터 내 모든 공정의 생산성과 원가 구조를 분석해 비효율의 위치와 원인을 찾습니다. 분석 결과를 실시간 관제 시스템으로 연결하고, 신규 센터 설계나 공정 개선 시나리오를 시뮬레이션으로 사전 검증합니다. 분석이 의사결정 도구가 되는 구조를 직접 만듭니다.
• 전사 AI 혁신을 통해 임직원의 일하는 방식을 바꿉니다: 단순한 챗봇이나 조회 도구가 아닙니다. 여러 Agent가 협력해 복잡한 업무 흐름을 자율적으로 처리하는 Multi-Agent 시스템을 설계하고 실운영합니다. 개별 도구 도입이 아니라, CJ대한통운 임직원이 일하는 방식 자체를 AI 중심으로 전환하는 것이 우리가 만들려는 변화입니다.
• 데이터 기반 의사결정 구조 설계: 현장에서 반복적으로 발생하는 판단 문제들을 데이터 구조로 정의하고, 분석 모델과 시뮬레이션을 통해 의사결정 프로세스 자체를 바꿉니다. 일회성 분석이 아니라 지속적으로 작동하는 구조를 만드는 것이 우리의 기준입니다.