이노션 데이터 엔지니어(Google Analytics) 자소서와 2025면접자료

1. 이노션 데이터 엔지니어(Google Analyt.hwp
2. 이노션 데이터 엔지니어(Google Analyt.pdf
데이터 기반 마케팅 환경에서 본인이 추구하는 문제 해결 방식
데이터 품질관리 및 GA데이터 정확도 개선 경험
왜 이노션의 데이터 엔지니어(GA)에 지원했나요
저는 특히 GoogleA nalytics 기반의 데이터 구조 설계, 이벤트 태깅, 사용자 행동 흐름 분석, 트래킹 오류 해결 등 실무 중심의 역량을 꾸준히 축적해왔습니다.
또한 GA데이터를 BigQuery로 연동해 세션 단위가 아닌 이벤트 스키마 기반으로 재구조화하고, 누락·중복·Bott raffic 검증, 식별자 불일치 문제 해결 등 데이터 품질 중심의 엔지니어링 경험을 지속적으로 쌓아왔습니다.
데이터 기반 마케팅 환경에서 가장 중요한 것은 "정확한 문제정의"라고 생각합니다.
또한 BigQuery로 GA4 데이터를 연결한 후 이벤트 기반 스키마를 탐색하며, 세션재구성 알고리즘을 직접 설계해 보다 정확한 사용자 흐름 분석 모델을 만들었습니다.
왜 이노션의 데이터 엔지니어(GA)에 지원했나요
특히 마케팅·브랜딩·캠페인 영역에서 데이터는 단순 측정도구가 아니라 전략을 견인하는 '구동 엔진'이며, 고객 경험의 흐름을 가장 정확하게 포착하는 유일한 기록이라고 생각합니다.
저는 이런 환경 속에서 데이터 엔지니어로서의 경험을 쌓고, 조직의 전략적 결정을 견인하는 역할을 수행하고 싶다는 강한 열망으로 지원하게 되었습니다.
GA3와 GA4의 차이를 명확히 이해하고 있으며, 이벤트 기반 측정 모델이 가진 장점과 구조적 한계를 모두 경험적으로 다뤄본 경험이 있습니다.
단순 페이지 뷰 중심에서 전환·사용자의 도 기반 분석으로 넘어가는 과정에서 가장 중요한 것은 "데이터를 올바르게 수집할 수 있는 기반을 설계하는 일"이 라고 생각합니다.
또한 GA데이터를 BigQuery로 연동해 세션 단위가 아닌 이벤트 스키마 기반으로 재구조화하고, 누락·중복·Bott raffic 검증, 식별자 불일치 문제 해결 등 데이터 품질 중심의 엔지니어링 경험을 지속적으로 쌓아왔습니다.
저는 이노션이 가진 글로벌 브랜드 경험과 데이터 기반 캠페인 전략의 강점을 실제 기술적 기반으로 뒷받침하는 사람이 되고 싶습니다.
데이터 기반 마케팅 환경에서 가장 중요한 것은 "정확한 문제정의"라고 생각합니다.
특히 광고 랜딩 페이지의 이벤트 구조를 재설계하고, 잘못된 스크롤 깊이 계산·중복 클릭 기록·Bott raffic 유입 등 실제 업계에서 흔히 발생하는 문제들을 해결하는 과정에서 실무적인 감각을 키웠습니다.
한 프로젝트에서는 리타게팅 캠페인의 성과 분석이 제대로 되지 않는 문제가 있었는데, 이는 UTM 파라미터가 특정 디바이스 환경에서 누락되는 구조적 문제 때문이었습니다.
저는 양측의 기준을 정리한 뒤, 실제 속도 저하 시뮬레이션과 이벤트 중요도 분석을 통해 "필수 이벤트만 남기고 나머지는 서버로 그 기반으로 대체하는 방식"을 제안해 갈등을 해결했습니다.
또한 GA4·GTM·BigQuery와 사내 데이터 아키텍처를 연결하는 역할을 맡아 실질적인 통합측정 기반을 구축하고 싶습니다.
특히 GA4·BigQuery 기반 데이터 통합, 고객 여정 기반 분석, 글로벌 브랜드의 데이터 표준화 등 데이터 엔지니어의 역할이 매우 중요해지는 시점입니다.
GA4는 이벤트 기반 구조이기 때문에 동일 행동이 디바이스·브라우저·환경별로 서로 다르게 기록되면 사용자 흐름과 전환 데이터의 신뢰도가 급격히 떨어집니다.
저는 이를 방지하기 위해 태그 이벤트 기준을 엄격히 통일하고, GTM에서 firing 조건을 단순화하며, BigQuery 연동 후 이벤트 재검증 과정을 반드시 거칩니다.
저는 GA4의 이벤트 스키마를 문서화하고, "사용자 행동단위"로 분석하는 방식을 교육하며 전환을 도왔습니다.
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