시니어 데이터 엔지니어

상세 정보

직종

개발·엔지니어링

고용형태

정규직

경력

경력 8년 이상

지역

서울특별시 강남구 테헤란로 133

상세 직무 내용

조직 소개 시니어 데이터 엔지니어는 BigQuery 기반의 데이터 웨어하우스를 관리하며, AWS DMS/Kafka Connect/Airflow를 활용한 CDC 및 배치 파이프라인을 AWS EKS/NiFi/Flink 환경에서 운영합니다. 또한 단순 운영을 넘어, 전사가 데이터를 효율적으로 사용해 성과를 극대화할 수 있는 기술적 기반을 만듭니다. 수백 테라바이트 규모의 데이터와 수백 개의 데이터 파이프라인을 다루며, 데이터 메시 아키텍처로의 전환이라는 큰 그림을 직접 설계하고 있습니다. 더불어 최신 GenAI 도구를 운영 자동화에 적극 도입해, 반복 업무는 AI에 맡기고 사람은 더 어려운 문제에 집중하고 있습니다. 담당 업무 데이터 플랫폼 개발 서로 다른 데이터 소스와 관리되지 않은 권한 체계를 묶어 거버넌스를 확립하는 데이터 메시 플랫폼 구축 Data Observability 및 품질 관리 체계 구축 (파이프라인 사용량/현황 가시화, 누락/중복/지연 감지, 품질 및 성능 이상 징후 탐지) Data FinOps 도구 개발 (프로젝트 및 도메인별 비용 현황 가시화, 비정상 사용 패턴 인지, 조기 비용 파악을 통한 절감) 데이터 인프라 운영 데이터 파이프라인 운영을 위한 AWS / GCP 클라우드 인프라 운영 및 조정 파이프라인 변화에 따른 인프라 운영/조정 비용/안정성/확장성의 균형을 고려한 인프라 설계 자격 요건 8년 이상 데이터 엔지니어링 관련 경험을 보유하신 분 한 가지 이상의 개발 언어를 다루며 운영 도구를 직접 개발할 수 있는 분 아래 스택 중 다수를 실무에서 다뤄본 분: BigQuery(또는 대규모 데이터 웨어하우스), Airflow, Kafka / Kafka Connect, Spark / Flink, 컨테이너(Docker / Kubernetes), AWS 또는 GCP 오픈소스/데이터 엔지니어링 기술을 단순히 도입해본 수준을 넘어, 직접 프로덕션에서 운영하며 장애 대응과 트러블슈팅을 경험해본 분 특정 기술을 사용해본 경험에 그치지 않고, 그 기술이 어떤 문제를 풀기 위해 탄생했는지와 어디까지가 한계인지를 이해하며, 도입 시의 비용/복잡성/유지보수 부담까지 함께 고민해본 분 우대 사항 Claude, Codex 등 최신 GenAI 도구를 개발 워크플로우에 도입해 반복 업무를 자동화하거나 개발 생산성을 높여본 경험이 있는 분 데이터 환경의 Observability 개선 경험이 있으신 분 컨테이너 기반 인프라에 대한 높은 이해도를 보유한 분 데이터베이스와 SQL에 대한 이해도가 높으신 분 끊임없이 학습하며 동료에게 아낌없이 공유하고, 여러 이해관계자와 긍정적으로 소통할 수 있는 분 사용 기술 스택 데이터 웨어하우스: BigQuery 클라우드: AWS / GCP 데이터 파이프라인: Airflow, NiFi, Flink CDC / 스트리밍: AWS DMS, Kafka Connect 인프라: AWS EKS (컨테이너 기반) 합류 여정 지원서 제출 → 직무적합성 인터뷰 → 종합 인터뷰 → 처우 협의 → 최종 합격 꼭 확인해주세요! 직무적합성 인터뷰 : 직무적합성 인터뷰 진행 시 AI를 활용한 문제해결 과제를 수행합니다. 종합 인터뷰: 온라인 직무적합성 검사가 함께 진행됩니다. 세부 절차는 서류 합격자 분들께 개별 안내 드릴 예정입니다. 프로세스는 일정과 상황에 따라 사전 안내 후 일부 변경될 수 있으며, 각 전형의 결과는 개별 안내 드립니다. 기타 사항 고용형태는 정규직(수습 3개월)입니다. 국가 유공자, 장애인 등 취업보호대상자는 관계 법령에 따라 우대합니다. 해외 여행에 결격 사유가 없어야 하며, 남성은 군필 혹은 면제자여야 합니다. 지원서에 기재된 내용 중 허위 사실이 발견될 경우 채용이 취소될 수 있습니다. 본 채용에 관한 문의 사항은 컬리 채용 메일(recruit@kurlycorp.com)로 부탁 드립니다.