에스케이일렉링크(SK일렉링크)·서울시 송파구 올림픽로 295 삼성생명잠실빌딩 17층·정규직·경력 5년 이상
🔥합격보상지원자, 추천인 각 현금 50만원
회사명
에스케이일렉링크(SK일렉링크)
포지션
데이터 엔지니어 (Data Engineer)
근무지
서울시 송파구 올림픽로 295 삼성생명잠실빌딩 17층
고용형태
정규직
경력
5년 이상
기술 스택
JavaScript, Python, SQL
회사 소개
SK일렉링크를 소개할게요 SK일렉링크는 대한민국 전기차 충전 인프라 시장에서 혁신을 이끌며 폭발적으로 성장하고 있습니다. 우리의 비전은 단순한 충전 사업자를 넘어, 전기차의 구매, 관리, 운행, 재판매까지 차량 생애주기 전체를 아우르는 'No. 1 Green Mobility Platform'이 되는 것입니다.
충전 슈퍼앱부터 데이터 기반의 모빌리티 핀테크 서비스까지, 우리는 기존에 없던 새로운 생태계를 직접 구축하고 있습니다. 이 과정에서 발생하는 막대한 양의 모빌리티 데이터를 가치 있는 정보로 전환하기 위해, 강력하고 안정적인 데이터 파이프라인을 설계하고 운영할 데이터 전문가를 찾습니다.
합류하게 될 TechOps셀을 소개합니다
TechOps셀의 데이터 엔지니어는 우리 서비스의 방대한 데이터를 수집, 가공하여 비즈니스 성장을 가속화하는 핵심 인프라를 구축합니다.
역할: AWS 기반의 현대적인 데이터 스택을 활용하여 확장성 있는 데이터 파이프라인과 DW(Data Warehouse)를 설계하고 운영합니다.
주요 협업: 대용량 로그 데이터를 실시간으로 처리하며, 분석가와 기획자가 정확한 데이터에 기반해 의사결정을 내릴 수 있도록 최적화된 데이터 분석 환경을 제공합니다.
성장 기회: 초기 인프라 구축부터 대용량 트래픽 처리, 비용 효율적인 아키텍처 설계까지 데이터 엔지니어링의 전체 Lifecycle을 경험하며 진정한 데이터 전문가로 성장할 수 있습니다.
주요 업무
합류하면 함께할 업무예요 전기차 충전 서비스에서 발생하는 대규모 데이터를 안정적으로 수집하고 관리하는 시스템을 구축합니다.
[AWS 기반 데이터 파이프라인 구축 및 운영]
AWS 서비스를 활용하여 다양한 원천 데이터를 수집하고 가공하는 파이프라인 개발
S3 기반의 데이터 레이크(Data Lake) 구성 및 데이터 Lifecycle 관리
[데이터 웨어하우스(DW) 및 분석 환경 고도화]
Amazon Redshift, Athena 등을 활용한 분석 환경 구축 및 데이터 모델링
대규모 쿼리 성능 최적화 및 안정적인 데이터 마트(DM) 운영
[실시간 데이터 처리 및 ETL 최적화]
Kafka(Amazon MSK) 또는 Kinesis를 활용한 대용량 실시간 로그 수집/처리 시스템 개발
데이터 정합성을 보장하는 비용 효율적인 ETL/ELT 아키텍처 설계
자격요건
기술 역량: 데이터 엔지니어링 경력 3년 이상 혹은 그에 준하는 역량을 보유하신 분
인프라: AWS 클라우드 환경에서 데이터 파이프라인을 직접 구축하고 운영해 본 경험이 있으신 분
메시징 큐: Kafka 운영 경험 또는 Amazon MSK를 활용한 데이터 처리 경험이 있으신 분
대졸(4년) 이상
* 서류 제출시 고등학교 학력 정보를 포함해주세요.
우대사항
구축 경험: AWS 기반의 데이터 인프라를 'Zero-base'에서부터 설계하고 구축해 본 경험이 있으신 분
심화 기술: Amazon Redshift 성능 튜닝 노하우 및 AWS Glue, EMR, Athena 등 관리형 서비스 활용 능력이 뛰어나신 분
모델링: SQL에 능숙하며 DW 데이터 모델링(Star Schema 등)에 대한 깊은 이해가 있으신 분
워크플로우: Airflow(또는 AWS MWAA)를 활용하여 복잡한 데이터 파이프라인을 관리해 본 경험이 있으신 분
설계 능력: 대용량 트래픽 처리를 위한 확장 가능한 아키텍처 설계가 가능하신 분
태도 및 핵심 역량
문제 해결 중심: 단순 기술 도입이 아닌, 비즈니스 문제를 해결하기 위해 '무엇을, 어떻게 해결했는지' 명확한 성과를 보여주시는 분
기술적 깊이: 사용한 기술 스택에 대해 단순히 나열하는 것이 아니라, 도입 배경과 구체적인 활용 방안을 논리적으로 설명할 수 있는 분
엔지니어링 마인드: 단순히 데이터를 추출하거나 쿼리를 작성하는 분석 업무를 넘어, 데이터가 흐르는 구조 자체를 설계하고 자동화하는 것에 즐거움을 느끼시는 분
