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| 회사명 | 키즈노트 |
|---|---|
| 포지션 | 데이터 엔지니어링 리드 |
| 근무지 | 경기도 성남시 분당구 판교역로 235 (H스퀘어, N동) 4층 |
| 고용형태 | 정규직 |
| 경력 | 5년 이상 |
데이터 엔지니어링 리드는 전통적 파이프라인 구축을 넘어, AI Agent 기반의 데이터 운영 혁신을 설계하고 팀을 리딩합니다.
* Data Warehouse 전략 수립: 비즈니스 성장에 맞는 Data Warehouse / Lakehouse 아키텍처를 설계합니다. Apache Iceberg 기반 Open Lakehouse 구축, Iceberg Catalog(Polaris, Unity Catalog) 도입, 실시간 분석을 위한 OLAP 엔진(ClickHouse, StarRocks) 선정 등 전사 데이터 저장·분석 전략을 주도합니다.
* AI Agent 기반 자동 대응 시스템 구축: Datadog Workflow Automation과 AI Agent를 결합하여 데이터 파이프라인의 "감지 → 진단 → 복구"를 자동화합니다. Airflow/Dagster DAG 자동 재실행, Spark Job 리소스 자동 조정 등 Self-healing 아키텍처를 설계합니다.
* 계층적 Observability Stack 설계: 인프라(Datadog APM) → 파이프라인(Data Jobs Monitoring) → 데이터 품질(Data Observability) → AIOps(Bits AI) 4계층 모니터링 체계를 구축합니다.
* 데이터 플랫폼 전략 수립 및 리딩: 전사 데이터 인프라의 기술 방향을 설정하고, 팀원의 성장과 협업을 이끕니다. Data Contract 기반의 팀 간 인터페이스를 정의하고, Self-serve Analytics 환경을 조성합니다.
* 데이터 활용 기획 및 거버넌스: 전사 비즈니스 KPI 성장을 위해 필요한 데이터를 정의하고, 원천 데이터가 인사이트로 이어질 수 있도록 데이터 마트 및 활용 시나리오를 기획합니다.
* 데이터 플랫폼 서비스 운영: Superset 등 분석 도구 최적화 및 비즈니스 요구에 맞는 맞춤형 데이터 웹 서비스(Streamlit, FastAPI 등)를 개발합니다.
* 데이터 엔지니어링 관련 실무 경력 12년 이상인 분
* 팀 리딩 경험: 데이터 엔지니어링 조직을 리드하거나 기술적 방향을 주도한 경험이 있는 분
* Data Warehouse / Lakehouse 설계 경험: 대규모 데이터 저장·분석 아키텍처를 설계하고 운영한 경험이 있는 분
* AI/자동화 도구 적극 활용: LLM, AI Agent 등 최신 기술을 업무 프로세스에 도입하여 생산성을 혁신한 실질적 경험이 있는 분
* Spark, Airflow, Dagster 등 분산 처리 및 워크플로우 엔진에 대한 깊은 이해와 대규모 운영 경험이 있는 분
* 데이터 활용 기획 역량: 비즈니스 요구사항을 이해하고, 이를 해결하기 위한 데이터 구조 설계 및 지표 정의 경험이 있는 분
* SQL, Python 등 데이터 처리에 능숙하며 기술적 한계를 논리적으로 해결하는 분
* Datadog 기반 Data Observability 경험: Data Jobs Monitoring(Spark/Airflow), Database Monitoring, Data Streams Monitoring(Kafka) 등을 활용한 파이프라인 모니터링 및 Watchdog 기반 이상 탐지 운영 경험이 있는 분
* AI Agent 구축/운영 경험: LLM 기반 Agent를 활용하여 데이터 품질 관리, 이상 탐지, 장애 자동 복구(Self-healing) 등을 구현해 본 경험이 있는 분
* Open Table Format 경험: Apache Iceberg, Delta Lake 등을 활용한 Lakehouse 구축 및 Iceberg Catalog(Polaris, Nessie, Unity Catalog) 운영 경험이 있는 분
* 실시간 분석 엔진 경험: ClickHouse, StarRocks, Apache Doris 등 실시간 OLAP 엔진 도입 및 운영 경험이 있는 분
* Data Observability 플랫폼 경험: Monte Carlo, Soda, Great Expectations 등을 활용한 데이터 품질 자동 검증 및 Schema Drift 감지 경험이 있는 분
* AIOps 적용 경험: Predictive alerting, 자동 Root Cause Analysis, 데이터 분포 이상 탐지 등 ML 기반 운영 자동화를 실무에 적용해 본 분
* Cloud Native 및 실시간 처리: Kubernetes, Kafka, Flink 등을 활용한 컨테이너 기반 스트리밍 파이프라인 구축 경험
* 데이터 관리 툴 경험: dbt, DuckDB 등을 활용하여 데이터 마트 생성 및 데이터 리니지 관리 경험이 있는 분
* 복잡한 엔지니어링 개념을 비즈니스 언어로 풀어서 설명하고 유관 부서와 협업할 수 있는 분
Work
Food
Health
Support
Etc
서류 전형 - 1차 면접(실무) - 레퍼런스 체크 - 2차 면접(임원) - (필요 시) 대표이사 면접 - 처우 협의&입사일 조정