๋ฐ๋์ ์ฒจ๋ถ๋ โ์ฌ๋ด๊ณต๋ชจ์ง์์โฏ์์โ์ ์์ฑ ํ ์ ์ถํ์ฌ ์ฃผ์๊ธฐ ๋ฐ๋๋๋ค.
Please complete the attached Internal TransferโฏRequest Formโฏand submit.
๋ฐ๋์ ์ฟ ํก ์ด๋ฉ์ผ ๊ณ์ ์ผ๋ก ์ง์ํด ์ฃผ์๊ธฐ ๋ฐ๋๋๋ค.
Please make sure to apply with your Coupang e-mail address.
ํ์ฌ ์๊ฐ
์ฟ ํก์ ๊ณ ๊ฐ ๊ฐ๋ ์คํ์ ์ํด ์กด์ฌํฉ๋๋ค. ๊ณ ๊ฐ๋ค์ด "์ฟ ํก ์์ด ๊ทธ๋์ ์ด๋ป๊ฒ ์ด์์๊น?" ๋ผ๊ณ ๋งํ ๋, ๋น๋ก์ ์ฐ๋ฆฌ์ ๋ฏธ์
์ ์คํํ๊ณ ์์์ ์ ์ ์์ต๋๋ค. ๊ณ ๊ฐ๋ค์ ์ผํ๊ณผ ์์ฌ, ์ํ ์ ๋ฐ์ ํธํ๊ฒ ๋ง๋ค๊ฒ ๋ค๋ ์ ์ผํ ์ง๋
์ผ๋ก ์ฟ ํก์ ์์ต ๋ฌ๋ฌ ๊ท๋ชจ์ ์ด์ปค๋จธ์ค ์ฐ์
์ ๋ฐ์ ํ์ ์ ์ด๋๊ณ ์์ต๋๋ค. ์ฟ ํก์ ๊ฐ์ฅ ๋น ๋ฅด๊ฒ ์ฑ์ฅํ๋ ์ด์ปค๋จธ์ค ๊ธฐ์
์ค ํ๋๋ก, ๊ตญ๋ด ์ปค๋จธ์ค ์
๊ณ์์์ ๋
๋ณด์ ์ธ ์
์ง์, ๊ณ ๊ฐ ์ ๋ขฐ๋ฅผ ๊ตฌ์ถํ์ต๋๋ค.
์ฟ ํก์ ์คํํธ์
๋ฌธํ๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก ํ ๊ธ๋ก๋ฒ ๋ํ ์์ฅ์ฌ๋ผ๊ณ ์๋ถํฉ๋๋ค. ์ด๊ฒ์ด ์ฐฝ๋ฆฝ ๋น์์ ๊ธฐ๋ฏผํจ์ ์ ์งํ๋ฉฐ, ์ ๊ท ์๋น์ค๋ฅผ ๋์์์ด ์ถ์ํ๋ฉฐ ๋น์ฆ๋์ค๋ฅผ ํ์ฅํด ๋๊ฐ๋ ์ฐ๋ฆฌ์ ์ฑ์ฅ ๋๋ ฅ์
๋๋ค. ์ฟ ํก์ ๋ชจ๋ ์์ง์์๊ฒ๋ ๊ธฐ์
๊ฐ ์ ์ ์ ๊ฐ์ถ๊ณ ์๋ก์ด ํ์ ๊ณผ ์ด๋์
ํฐ๋ธ๋ฅผ ์ถ์งํ ์ ์๋ ๊ธฐํ๊ฐ ์ฃผ์ด์ง๋๋ค. ์ฃผ์ ์์ด ์ผ์ ๋ฐ์ด๋ค์ด ์ฑ๊ณผ๋ฅผ ์ด๋ฃจ๊ณ ์ ํ๋ ๊ณผ๊ฐ์ฑ์ด, ๋ฐ๋ก ์ฟ ํก์ด ์ผํ๋ ๋ฐฉ์์ ๋ณธ์ง์
๋๋ค. ์ฟ ํก์์๋ ์ฌ๋ฌ๋ถ ์์ , ๋๋ฃ, ํ ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ํ์ฌ ์ ์ฒด๊ฐ ๋งค์ผ ์ฑ์ฅํ๋ ๋ชจ์ต์ ๋ชฉ๊ฒฉํ ๊ฒ์
๋๋ค.
์ฟ ํก์ ๋ชจ๋ ์ง์์ ์ปค๋จธ์ค์ ๋ฏธ๋๋ฅผ ๋ง๋ค๊ฒ ๋ค๋ ์ฟ ํก์ ๋ฏธ์
์ ์ง์ฌ์
๋๋ค. ์ฐ๋ฆฌ๋ ๊ณ ๊ฐ์ ๋ฌธ์ ๋ฅผ ํด๊ฒฐํด ๋๊ฐ๊ณ , ์ ํต์ ์ธ ๊ด๋
๊ณผ ํต๋
์ ๋ง์๋ฉฐ ์คํ ๊ฐ๋ฅํ ํ๊ณ๋ฅผ ๋ฐ์ด๋๊ณ ์์ต๋๋ค. ๊ณ ๊ฐ์ฉ์ฑ (always-on) ๊ณผ ์ต์ฒจ๋จ์ ์์ ๊ธฐ์ (high-tech), ์ด์ฐ๊ฒฐ์ฌํ (hyper-connected world) ์์์ ๋๋ผ์ด ์
๋ฌด ๊ฒฝํ์ ์ํ์ ๋ค๋ฉด, ์ง๊ธ ๋ฐ๋ก ์ฟ ํก์ ํฉ๋ฅํ์ธ์.
์ง๋ฌด ์๊ฐ
FME(First Mile Experience) ๋ถ์ํ์ Principal Data Analyst / Data Analyst๋ ์ฟ ํก์ ํํ๋จผํธ ์ผํฐ(FC) ์ด์ํ ๋ฐ ์ฃผ๋ฌธ ๋ถ๋ฐฐยทํฌ์ฅ ํ๋ซํผํ์ด ์์ฌ๊ฒฐ์ ์ ํ์ํ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์ ์์, ์ ํํ๊ฒ ์ ๊ณตํฉ๋๋ค. ๊ตฌ์ฒด์ ์ผ๋ก:
โข ์คํ
์ดํฌํ๋๊ฐ ํ์ํ ์์ ์ ์ ํํ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์ฌ์ฉํ ์ ์๋๋ก ๋ฐ์ดํฐ ์ธํ๋ผ(ํ์ดํ๋ผ์ธ, ๋งํธ ํ
์ด๋ธ, ๋์๋ณด๋)๋ฅผ ๊ตฌ์ถํฉ๋๋ค
โข ๊ฒ์ฆ, ๋ฐฑํ, ๊ฑฐ๋ฒ๋์ค ํ๋ก์ธ์ค๋ฅผ ํตํด KR/TW ์ ์์ฅ์ ๋ฐ์ดํฐ ์ ํ์ฑ๊ณผ ์ ํฉ์ฑ์ ํ๋ณดํฉ๋๋ค
โข ํ๋ฉด์ ์ธ ์์น๋ฅผ ๋์ด ๊ทผ๋ณธ ์์ธ์ ํ์
ํ๊ณ ์คํ ๊ฐ๋ฅํ ๊ฐ์ ๊ธฐํ๋ฅผ ๋์ถํ๋ ์ฌ์ธต ๋ถ์์ ์ํํฉ๋๋ค
SQL, ๋ฐ์ดํฐ ETL ๊ฐ๋ฐ, ๋ฐ์ดํฐ ๋ฌด๊ฒฐ์ฑ์ ํ์ฉํ์ฌ ํ์ฅ ๊ฐ๋ฅํ ๋ฐ์ดํฐ ํ์ดํ๋ผ์ธ ๊ตฌ์ถ๋ถํฐ ๋ฆฌ๋์ญ์ ์ํ ์คํ ๊ฐ๋ฅํ ์ธ์ฌ์ดํธ ๋์ถ๊น์ง, ๋ชจ๋ ๋จ๊ณ์ ๋ถ์์ ์ํํฉ๋๋ค. Engineering ๋ฐ Product ํ๊ณผ ๊ธด๋ฐํ ํ์
ํ์ฌ ๋น์ฆ๋์ค ๋ชฉํ๋ฅผ ๋ฌ์ฑํ๊ณ , ๊ธฐ์กด ๋ฐ์ดํฐ์ ๋ถ์กฑํ ๋ถ๋ถ์ ์๋ณํ์ฌ ์๋ก์ด ๋ฐ์ดํฐ ์์ง ํฌ์ธํธ๋ฅผ ๋์
ํ๊ฑฐ๋, ๊ธฐ์กด์๋ ๋ถ๊ฐ๋ฅํ๋ ์๋ก์ด ๋ถ์ ๋ฐฉ๋ฒ์ ๊ฐ๋ฐํฉ๋๋ค.
์
๋ฌด ๋ด์ฉ
FC ์ด์ End-to-End ๋ถ์
โข Core, Fresh, PICO ๋ฑ ๋ค์ํ FC ์ ํ์ ๊ฑธ์น ์
๊ณ (์
๊ณ , ์ง์ด, ๋ณด์ถฉ, ์ฌ๊ณ ์ด๊ด) ๋ฐ ์ถ๊ณ (์งํ, ํฌ์ฅ, ์ถ๊ณ ) ํ๋ก์ธ์ค ๊ด๋ จ ํ๋ก์ ํธ์ ๋ํด ์๋ํฌ์๋ ๋ถ์ ์ง์
โข FC ํ๋ก๋ํธํ, ์ด์ํ ๋ฐ DSํ์ด ํ๋ก์ธ์ค ์ต์ ํ๋ฅผ ์ํํจ์ ์์ด ๋ฐ์ดํฐ ๊ธฐ๋ฐ ์์ฌ๊ฒฐ์ ์ ํ ์ ์๋๋ก ์ธ์ฌ์ดํธ ์ ๊ณต
โข KR ๋ฐ TW ์์ฅ ์ ๋ฐ์ FC ์ฑ๊ณผ ๋ฉํธ๋ฆญ์ ๋ํ ๊ฐ์์ฑ์ ์ ๊ณตํ๋ ์๋ํ๋ ๋ฐ์ดํฐ ํ์ดํ๋ผ์ธ ๋ฐ ๋์๋ณด๋ ๊ตฌ์ถยท์ ์ง๋ณด์
ํ๋ซํผ(์ฃผ๋ฌธ ๋ถ๋ฐฐ & ํฌ์ฅ) End-to-End ๋ถ์
โข ์ฃผ๋ฌธ ๋ถ๋ฐฐ ๋ก์ง, ํํ๋จผํธ ์ต์ ํ ์๋ฎฌ๋ ์ด์
, ํฌ์ฅ ์๋ฎฌ๋ ์ด์
๊ด๋ จ ํ๋ซํผ ๋ ๋ฒจ ํ๋ก์ ํธ์ ๋ํด ์๋ํฌ์๋ ๋ถ์ ์ง์
โข ํ๋ซํผ ์์ง๋์ด๋ง ๋ฐ ํ๋ก๋ํธํ์ด ์์คํ
๋ณ๊ฒฝ, ์ ๊ท FC ์
์
, ๋น์ฉ ์ต์ ํ ์ด๋์
ํฐ๋ธ๋ฅผ ํ๊ฐํ๋ ๋ฐ ํ์ํ ๋ฐ์ดํฐ ์ ๊ณต
โข ๋ณต์กํ ํ๋ซํผ ๋์์ ๋ช
ํํ๊ณ ์์ฌ๊ฒฐ์ ๊ฐ๋ฅํ ์ธ์ฌ์ดํธ๋ก ์ ํํ๋ ์๋ฎฌ๋ ์ด์
๋ถ์ ํ๋ ์์ํฌ ๋ฐ ๋ชจ๋ํฐ๋ง ๋์๋ณด๋ ๊ตฌ์ถ
๋ฐ์ดํฐ ์ธํ๋ผ & ๊ฑฐ๋ฒ๋์ค
โข FC ๋ฐ ํ๋ซํผ ํ์ ๋ถ์ ๊ธฐ๋ฐ์ด ๋๋ ๋ฐ์ดํฐ ํ์ดํ๋ผ์ธ(Airflow DAG) ๋ฐ ๋งํธ ํ
์ด๋ธ(Hive/Presto) ์ค๊ณ ๋ฐ ๊ด๋ฆฌ
โข ๊ฒ์ฆ, ๋ฐฑํ, ๊ฑฐ๋ฒ๋์ค ํ๋ก์ธ์ค๋ฅผ ํตํ ๋ฐ์ดํฐ ๋ฌด๊ฒฐ์ฑ ๋ฐ ํฌ๋ก์ค ๋ง์ผ(KR/TW) ์ ํฉ์ฑ ํ๋ณด
โข ๋ฏธ์ฌ์ฉ ์์ฐ ์ ๋ฆฌ ๋ฐ ๋ฐ์ดํฐ ํ์ง ์ง์ ๊ฐ์ ์ ํตํ ์ ๋ขฐํ ์ ์๋ ๋ฐ์ดํฐ ์ํ๊ณ ์ ์ง
์คํ ์ค๊ณ & ์ธ๊ณผ์ ์ํฅ ์ธก์
โข FC ์ด์ ๋ฐ ์์คํ
๋ณ๊ฒฝ์ ํต์ฌ ํํ๋จผํธ OKR์ ๋ํ ์ค์ ์ํฅ์ ์ธก์ ํ๊ธฐ ์ํ A/B ํ
์คํธ ๋ฐ ์ธ๊ณผ ์ถ๋ก ๋ถ์(์: ์ด์ค์ฐจ๋ถ๋ฒ) ์ค๊ณยท์ํ
โข ์๋ก์ด ์ด๋์
ํฐ๋ธ์ ์คํ/์ค๋จ ์์ฌ๊ฒฐ์ ์ ๋ท๋ฐ์นจํ๋ ํต๊ณ์ ์ผ๋ก ์๋ฐํ ๊ทผ๊ฑฐ ์ ๊ณต
์ดํด๊ด๊ณ์ ํ์
โข FC ์ด์, ํ๋ซํผ ์์ง๋์ด๋ง, ํ๋ก๋ํธ, DS ๋ฑ ์ ๊ด ๋ถ์์ ํ์
ํ์ฌ ๋น์ฆ๋์ค ์ง๋ฌธ์ ๋ถ์ ํ๋ ์์ํฌ๋ก ์ ํํ๊ณ ์์์ ์ ํ๊ณ ๋์ ํ์ง์ ๋ต์ ์ ๊ณต
์๊ฒฉ ์๊ฑด
โข ๋๊ท๋ชจ ๋ฐ์ดํฐ ๋ถ์์ ์ํ SQL (Presto/Hive) ์ญ๋
โข ๋ฐ์ดํฐ ETL ๊ฐ๋ฐ ๋ฐ ํ์ดํ๋ผ์ธ ์ค์ผ์คํธ๋ ์ด์
(์: Airflow) ๊ฒฝํ
โข ๋์๋ณด๋ ๋ฐ ๋ฆฌํฌํธ ๊ตฌ์ถ ๊ฒฝํ (์: Tableau, Zeppelin)
โข A/B ํ
์คํธ ๋ฐ ์ธ๊ณผ ์ถ๋ก ์ ํฌํจํ ํต๊ณ์ ๋ฐฉ๋ฒ๋ก ์ ๋ํ ์ดํด
โข Engineering, Product, Operations ํ๊ณผ์ ํฌ๋ก์ค ํ์
๋ ํ์
์ญ๋
์ฐ๋ ์ฌํญ
โข ํํ๋จผํธ ์ผํฐ ์ด์ ๋๋ฉ์ธ ์ง์ (์
๊ณ /์ถ๊ณ ํ๋ก์ธ์ค, WMS ๊ฐ๋
)
โข ์ฃผ๋ฌธ ๋ถ๋ฐฐ ๋๋ ๋ฌผ๋ฅ ํ๋ซํผ ๋ถ์ ๊ฒฝํ
โข ๋ฐ์ดํฐ ๋ถ์ ๋ฐ ์๋ํ๋ฅผ ์ํ Python ์ญ๋
โข ๋ค์ค ์์ฅ ํ๊ฒฝ์์ ์๋ก ๋ค๋ฅธ ๋ฐ์ดํฐ ์์คํ
์ ๋ค๋ฃฌ ๊ฒฝํ
โข ๋ฌธ์ ์ ์๋ถํฐ ์์ฌ๊ฒฐ์ ์ง์๊น์ง ์๋ํฌ์๋ ๋ถ์ ํ๋ก์ ํธ๋ฅผ ๋ฆฌ๋ํ ๊ฒฝ๋ ฅ
โข AI/ML ๋๊ตฌ(์: LLM ๊ธฐ๋ฐ ์ฝ๋ฉ ์ด์์คํดํธ, GenAI)๋ฅผ ํ์ฉํ์ฌ ๋ถ์ ์ํฌํ๋ก์ฐ๋ฅผ ํจ์จํํ ๊ฒฝํ โ ์ฟผ๋ฆฌ ์๋ ์์ฑ, ๋ฐ์ดํฐ ํ์ดํ๋ผ์ธ ๊ฐ๋ฐ ๊ฐ์ํ, ์ธ์ฌ์ดํธ ์์ฝ ์๋ํ ๋ฑ
About the Role
The FME (First Mile Experience) Analytics team's Principal Data Analyst / Dat Analyst provides the data that Coupang's Fulfillment Center (FC) operations and order distribution/packing platform teams need to make informed decisions. Specifically, this role:
โข Builds data infrastructure (pipelines, mart tables, dashboards) so that stakeholders can access accurate data when they need it
โข Ensures data accuracy and consistency across KR and TW markets through validation, backfill, and governance processes
โข Delivers deep-dive analyses that go beyond surface-level metrics to uncover root causes and identify actionable improvement opportunities
Using SQL, data ETL development, and data integrity practices, this role delivers analytics at every stage โ from building scalable data pipelines to generating actionable insights for leadership. You will work closely with Engineering and Product teams to achieve business goals, and collaborate to identify gaps in existing data, introduce new data collection points, and develop novel analytical approaches that were previously not possible.
What You Will Do
End-to-End Analytics for FC Operations
โข Provide end-to-end analytical support for FC operational projects spanning inbound (receiving, stowing, replenishment, inventory transfer) and outbound (picking, packing, shipping) processes across multiple FC types (Core, Fresh, PICO etc.)
โข Deliver data-driven insights that enable FC Product, Operations, and Data Science teams to make informed decisions when executing process optimization
โข Build and maintain automated data pipelines and dashboards that give stakeholders visibility into FC performance metrics across both KR and TW markets
End-to-End Analytics for Platform (Order Distribution & Packing)
โข Provide end-to-end analytical support for platform-level projects related to order distribution logic, fulfillment optimization simulation, and packing simulation
โข Deliver the data necessary for Platform Engineering and Product teams to evaluate system changes, new FC setups, and cost optimization initiatives
โข Build simulation analysis frameworks and monitoring dashboards that translate complex platform behavior into clear, decision-ready insights
Data Infrastructure & Governance
โข Design and own data pipelines (Airflow DAGs) and mart tables (Hive/Presto) that serve as the analytical foundation for FC and platform teams
โข Ensure data integrity and cross-market consistency (KR/TW) through validation, backfill, and governance processes
โข Continuously improve data quality and deprecate unused assets to maintain a clean, trustworthy data ecosystem
Experimentation & Causal Impact Measurement
โข Design and execute A/B tests and causal inference analyses (e.g., Difference-in-Differences) to measure the true impact of operational and system changes on key fulfillment OKRs
โข Provide statistically rigorous evidence that supports go/no-go decisions for new initiatives
Stakeholder Partnership
โข Partner with cross-functional stakeholders (FC Ops, Platform Engineering, Product, DS) to translate business questions into analytical frameworks and deliver timely, high-quality answers
Basic Qualifications
โข Proficiency in SQL (Presto/Hive) for large-scale data analysis
โข Experience with data ETL development and pipeline orchestration (e.g., Airflow)
โข Experience building dashboards and reports (e.g., Tableau, Zeppelin)
โข Strong understanding of statistical methods including A/B testing and causal inference
โข Ability to work cross-functionally with Engineering, Product, and Operations teams
Preferred Qualifications
โข Domain knowledge of fulfillment center operations (inbound/outbound processes, WMS concepts)
โข Experience with order distribution or logistics platform analytics
โข Proficiency in Python for data analysis and automation
โข Experience operating across multiple markets with different data systems
โข Track record of leading end-to-end analytical projects from problem framing to decision support
โข Experience leveraging AI/ML tools (e.g., LLM-based coding assistants, GenAI) to accelerate analytics workflows โ such as automated query generation, data pipeline development, or insight summarization
์ ํ ์ ์ฐจ ๋ฐโฏ์๋ดโฏ์ฌํญ
โข ์ ํโฏ์ ์ฐจ
โข ์๋ฅ์ ํ - ์ ํ๋ฉด์ - ๋๋ฉด(ํ์)๋ฉด์ โ ์ต์ข
ํฉ๊ฒฉ
โข ์ ํ์ ์ฐจ๋ ์ง๋ฌด๋ณ๋ก ๋ค๋ฅด๊ฒ ์ด์๋ ์ ์์ผ๋ฉฐ, ์ผ์ ๋ฐ ์ํฉ์ ๋ฐ๋ผ ๋ณ๋๋ ์ ์์ต๋๋ค.
โข ์ ํ ์ผ์ ๋ฐ ๊ฒฐ๊ณผ๋ ์ง์์์ ๋ฑ๋กํ์ ์ด๋ฉ์ผ๋ก ๊ฐ๋ณ ์๋ด ๋๋ฆฝ๋๋ค.
โข ์ฐธ๊ณ โฏ์ฌํญ
โข ๋ณธ ๊ณต๊ณ ๋ ๋ชจ์ง ์๋ฃ ์ ์กฐ๊ธฐ ๋ง๊ฐ๋ ์ ์์ต๋๋ค.
โข ์ง์์ ๋ด์ฉ ์ค ํ์์ฌ์ค์ด ์๋ ๊ฒฝ์ฐ์๋ ํฉ๊ฒฉ์ด ์ทจ์๋ ์ ์์ต๋๋ค.
โข ์ทจ์
๋ณดํธ ๋์์(๋ณดํ๋์์, ์ฅ์ ์ธ ๋ฑ)๋ ๊ด๋ จ ๋ฒ๋ฅ ์ ๋ฐ๋ผ ์ฑ์ฉ์ฐ๋๋ฅผ ๋ฐ์ ์ ์์ต๋๋ค.
โข ์ง๊ธ๊ณผ ๋ด๋น ์
๋ฌด ๋ฒ์๋ ํ๋ณด์์ ์ ๋ฐ์ ์ธ ๊ฒฝ๋ ฅ๊ณผ ๊ฒฝํ ๋ฑ ์ ๋ฐ์ฌ์ ์ ๊ณ ๋ คํ์ฌ ๋ณ๊ฒฝ๋ ์ ์์ต๋๋ค. ์ด๋ฌํ ๋ณ๊ฒฝ์ด ํ์ํ ๊ฒฝ์ฐ, ์ต์ข
ํฉ๊ฒฉ ํต์ง ์ ์ ์ ํ ์๊ธฐ์ ํ๋ณด์์ ์ปค๋ฎค๋์ผ์ด์
๋ ์์ ์
๋๋ค.
โข ์ฑ์ฉ ๋ฐ ์
๋ฌด ์ํ๊ณผ ๊ด๋ จํ์ฌ ์๊ตฌ๋๋ ๋ฒ๋ น์ ์๊ฒฉ์ด ๊ฐ์ถ์ด์ง์ง ์์ ๊ฒฝ์ฐ ์ฑ์ฉ์ด ์ ํ๋ ์ ์์ต๋๋ค.
๊ฐ์ธ์ ๋ณด ์ฒ๋ฆฌ๋ฐฉ์นจโฏ
โข ์ฟ ํก ๊ทธ๋ฃน์ ์
์ฌ์ง์์ ๊ฐ์ธ์ ๋ณด ์ฒ๋ฆฌ๋ฐฉ์นจ(์๋ ๋งํฌ)์ ๋ฐ๋ผ ๊ทํ์ ๊ฐ์ธ์ ๋ณด๋ฅผ ์์งํ์ฌ ์ฒ๋ฆฌํฉ๋๋ค.โฏ[Upgrade to PRO to see link]โฏ
์๋ฅโฏ๋ฐํ ์ ์ฑ
โฏ
โข ๋ณธ ๊ณ ์ง๋ ใ์ฑ์ฉ์ ์ฐจ์๊ณต์ ํ์๊ดํ๋ฒ๋ฅ ใ ์ 11์กฐ์ 6ํญ์ ๋ฐ๋ฅธ ๊ฒ ์
๋๋ค.
โข ๋น์ฌ ์ฑ์ฉ์ ์์ํ ๊ตฌ์ง์ ์ค ์ต์ข
ํฉ๊ฒฉ์ด ๋์ง ๋ชปํ ๊ตฌ์ง์๋ ใ์ฑ์ฉ์ ์ฐจ์ ๊ณต์ ํ์ ๊ดํ ๋ฒ๋ฅ ใ์ ๋ฐ๋ผ ์ ์ถํ ์ฑ์ฉ์๋ฅ์ ๋ฐํ์ ์ฒญ๊ตฌํ ์ ์์์ ์๋ ค ๋๋ฆฝ๋๋ค. ๋ค๋ง, ํํ์ด์ง ๋๋ ์ ์์ฐํธ์ผ๋ก ์ ์ถ๋ ๊ฒฝ์ฐ๋ ๊ตฌ์ง์๊ฐ ๋น์ฌ์ ์๊ตฌ ์์ด ์๋ฐ์ ์ผ๋ก ์ ์ถํ ๊ฒฝ์ฐ์๋ ๊ทธ๋ฌํ์ง ์๋ํ๋ฉฐ, ์ฒ์ฌ์ง๋ณ์ด๋ ๊ทธ ๋ฐ์ ๋น์ฌ์๊ฒ ์ฑ
์ ์๋ ์ฌ์ ๋ก ์ฑ์ฉ์๋ฅ๊ฐ ๋ฉธ์ค๋ ๊ฒฝ์ฐ์๋ ๋ฐํํ ๊ฒ์ผ๋ก ๋ด
๋๋ค.
โข ์2ํญ ๋ณธ๋ฌธ์ ๋ฐ๋ผ ์ฑ์ฉ ์๋ฅ ๋ฐํ ์ฒญ๊ตฌ๋ฅผ ํ๋ ๊ตฌ์ง์๋ ์ฑ์ฉ ์๋ฅ ๋ฐํ ์ฒญ๊ตฌ์ [์ฑ์ฉ์ ์ฐจ์ ๊ณต์ ํ์ ๊ดํ ๋ฒ๋ฅ ์ํ๊ท์น ๋ณ์ง ์ 3 ํธ ์์]๋ฅผ ์์ฑํ์ฌ ์ด๋ฉ์ผ ([Upgrade to PRO to see contact]) ๋ก ์ ์ถํ๋ฉด, ์ ์ถ์ด ํ์ธ๋ ๋ ๋ก๋ถํฐ 14 ์ผ ์ด๋ด์ ์ง์ ํ ์ฃผ์์ง๋ก ๋ฑ๊ธฐ์ฐํธ์ ํตํ์ฌ ๋ฐ์กํด ๋๋ฆฝ๋๋ค. ์ด ๊ฒฝ์ฐ ๋ฑ๊ธฐ์ฐํธ์๊ธ์ ์์ ์ ๋ถ๋ด์ผ๋ก ํ๊ฒ ๋์ค๋ ์ ๋
ํ์๊ธฐ ๋ฐ๋๋๋ค.โฏ
โข ๋น์ฌ๋ ์2ํญ ๋ณธ๋ฌธ์ ๋ฐ๋ฅธ ๊ตฌ์ง์์ ๋ฐํ ์ฒญ๊ตฌ์ ๋๋นํ์ฌ ์ฑ์ฉ ์ฌ๋ถ๊ฐ ํ์ ๋ ๋ ๋ก๋ถํฐ 180 ์ผ๊ฐ ๊ตฌ์ง์๊ฐ ์ ์ถํ ์ฑ์ฉ์๋ฅ ์๋ณธ์ ๋ณด๊ดํ๊ฒ ๋๋ฉฐ, ๊ทธ๋๊น์ง ์ฑ์ฉ์๋ฅ์ ๋ฐํ์ ์ฒญ๊ตฌํ์ง ์๋ํ ๊ฒฝ์ฐ์๋ ใ๊ฐ์ธ์ ๋ณด ๋ณดํธ๋ฒใ์ ๋ฐ๋ผ ์ง์ฒด ์์ด ์ฑ์ฉ์๋ฅ ์ผ์ฒด๋ฅผ ํ๊ธฐํ ์์ ์
๋๋ค.
โข ๋จ, ์ 1ํญ ๋ด์ง 4ํญ์ ๋ด์ฉ์ ๋ํ๋ฏผ๊ตญ์ ๋
ธ๋ ๊ด๊ณ ๋ฒ๋ น์ด ์ ์ฉ๋๋ ๊ฒฝ์ฐ์๋ง ์ ์ฉ๋ฉ๋๋ค. ๊ทธ ์ด์ธ์ ๊ฒฝ์ฐ์๋ ์ ์ฉ๋์ง ์์ต๋๋ค.
๋ฐ๋์ ์ฒจ๋ถ๋ โ์ฌ๋ด๊ณต๋ชจ์ง์์โฏ์์โ์ ์์ฑ ํ ์ ์ถํ์ฌ ์ฃผ์๊ธฐ ๋ฐ๋๋๋ค.
Please complete the attached Internal TransferโฏRequest Formโฏand submit.
๋ฐ๋์ ์ฟ ํก ์ด๋ฉ์ผ ๊ณ์ ์ผ๋ก ์ง์ํด ์ฃผ์๊ธฐ ๋ฐ๋๋๋ค.
Please make sure to apply with your Coupang e-mail address.