[채용] 브이젠 - Energy AI Team(Data Engineer) - 브이젠 | 데모데이
브이젠 - Energy AI Team(Data Engineer)
브이젠·서울 마포구 백범로31길 21, 서울창업허브본관 6층·정규직·경력 5년 이상
🔥합격보상지원자, 추천인 각 현금 50만원
회사명
브이젠
포지션
Energy AI Team(Data Engineer)
근무지
서울 마포구 백범로31길 21, 서울창업허브본관 6층
고용형태
정규직
경력
5년 이상
회사 소개
About VGen VGen은 544MW 규모의 대한민국 최대 가상발전소(VPP)를 운영하며, AI 기반 재생에너지 예측·최적화 기술로 에너지 전환(Energy Transition)의 최전선에서 혁신을 이끌고 있습니다. 한국남동발전과의 전략적 파트너십을 기반으로, 9개 핵심 모듈과 76개 기능으로 구성된 자체 개발 재생에너지 입찰 최적화 시스템을 운영하고 있으며, 현재 일본 에너지 시장 진출을 준비하고 있습니다. 우리는 단순히 '에너지 회사'가 아닙니다. AI와 데이터로 에너지 산업의 근본적인 문제를 재정의하고, 기술로 해결하는 팀입니다. 빠르게 실험하고, 임팩트 있는 결과를 만들어내는 것을 즐기는 분이라면 — 지금이 합류할 최적의 타이밍입니다.
Position 1 — Data Engineer Data Pipeline · ETL/ELT · Data Governance · FinOps Role Overview 재생에너지 발전량 예측 모델의 안정적인 운영을 위한 데이터 파이프라인을 설계·구축·운영하고, 조직 전반의 Data Governance 체계를 수립하여 데이터 품질과 비용 효율을 동시에 확보하는 역할입니다. 단순한 데이터 이동이 아닌, 비즈니스 임팩트를 만들어내는 데이터 인프라를 구축합니다.
주요 업무
담당 업무 (Responsibilities)
Apache Airflow 기반의 재생에너지 발전량 예측 모델 파이프라인 설계 및 DAG 구성 — 기상 데이터 수집부터 모델 서빙까지의 End-to-End 워크플로우 오케스트레이션
ETL/ELT 프로세스 설계 — 데이터 소스 정의, 변환 로직 문서화, 데이터 리니지(Lineage) 추적 체계 구축(Datadog 활용)
기업 내부 Data Governance 정책 수립 및 운영 — 데이터 카탈로그 관리, 접근 권한 정책, 데이터 품질 모니터링 기준 정의
RDB 설계 및 운영 관리 (DBA) — 스키마 설계, 쿼리 최적화, 인덱스 튜닝, 백업/복구 전략 수립 및 실행
Datadog 기반 FinOps Engineering — 클라우드 리소스 사용량 모니터링, 비용 이상 탐지 대시보드 구축, 비용 최적화 리포트 자동화
자격요건
자격 요건 (Requirements)
Apache Airflow를 활용한 데이터 파이프라인 구축 및 운영 경험 (DAG 설계, 스케줄링, 모니터링)
ETL/ELT 프로세스 전반에 대한 실무 이해 — 데이터 수집, 정제, 변환, 적재 파이프라인 설계 및 운영 경험
RDB 테이블 설계 및 운영 경험 — 정규화/비정규화 전략, 인덱스 설계, 쿼리 퍼포먼스 튜닝
SQL 고급 활용 능력 — 복잡한 조인, 윈도우 함수, 서브쿼리 등을 활용한 데이터 분석 및 변환
Python 또는 동등한 스크립팅 언어를 활용한 데이터 처리 경험
우대사항
우대 사항 (Nice to Have)
Datadog, Grafana 등 모니터링/옵저버빌리티 도구 활용 경험
FinOps 또는 클라우드 비용 최적화 관련 실무 경험
Data Governance 정책 수립 또는 데이터 카탈로그(DataHub, Amundsen 등) 구축 경험
AWS, GCP 등 퍼블릭 클라우드 환경에서의 데이터 인프라 운영 경험
dbt, Great Expectations 등 Modern Data Stack 도구 활용 경험
에너지, 제조, IoT 등 시계열 데이터 처리 경험
컴퓨터 공학 또는 관련 분야 전공자
복지 및 혜택
Why VGen?
우리가 제공하는 것
AI-First 개발 환경 — Claude Code Max, Gemini API, Cursor 등 최신 AI 개발 도구 전액 지원
GCP, AWS 등 클라우드 인프라 활용 — 기술적 제약 없이 실험하고 구축할 수 있는 환경
544MW 실 운영 VPP 데이터에 기반한 실전 AI 프로젝트 — 논문이 아닌 현실의 임팩트를 만드는 경험
