큐픽스는 360도 영상으로부터 4D Digital Twin을 생성하는 기술을 바탕으로 CupixWorks 서비스를 글로벌하게 제공합니다. 건설, 석유 및 가스, 제조업, 공공기관 등의 다양한 산업의 수천개의 글로벌 기업들이 큐픽스를 통해 대규모 현장을 디지털화하고 있습니다.
[Backend Unit 소개] Backend Unit 은 Infrastructure, Reliability, Application 3개 division으로 구성되어 있으며, AWS 기반의 클라우드 인프라를 바탕으로 큐픽스의 모든 제품과 서비스를 지탱하는 핵심 조직입니다. Infrastructure Part는 AWS 멀티 어카운트 아키텍처 설계, Terraform을 이용한 IaC, 클라우드 인프라 구축 및 최적화를 담당합니다. 특히 Data Engineer는 Snowflake 기반의 데이터 파이프라인 구축, Elasticsearch 클러스터 관리, 대규모 데이터 처리 인프라를 설계하고 운영합니다.
[Backend Unit 에 합류하신다면]
대한민국에서 개발되어 전 세계로 배포되는 글로벌 B2B SaaS를 직접 경험할 수 있습니다
PB급 규모의 4D Digital Twin 데이터를 처리하는 인프라를 설계하고 최적화합니다
AI 도구(Claude Code 등)를 적극 활용하여 생산성을 극대화하는 개발 문화를 경험합니다
외부 교육 및 컨퍼런스 참가를 지원받으며 지속적으로 성장할 수 있습니다
[Data Engineer (Infrastructure Part)] Infrastructure Part의 Data Engineer는 큐픽스의 데이터 플랫폼을 설계하고 구축합니다. Snowflake를 중심으로 한 이터 웨어하우스, Elasticsearch 클러스터, MongoDB Atlas 등을 관리하며, 글로벌 규모의 데이터 처리 파이프라인을 최적화합니다.
주요 기술 스택: Snowflake, BigQuery, AWS, Terraform, Elasticsearch, MongoDB Atlas, Datadog, Python
주요 업무
[주요업무]
데이터 파이프라인: Snowflake 기반의 ETL/ELT 파이프라인 구축 및 최적화
클러스터 관리: Elasticsearch 클러스터 및 MongoDB Atlas 운영 및 성능 튜닝
비용 최적화: Finance/Operations와 협업하여 클라우드 비용 대시보드 구축 및 최적화 (월 수천만원 규모)
모니터링: Datadog을 이용한 데이터 인프라 모니터링 및 장애 대응
보안 및 컴플라이언스: Information Security와 협업하여 글로벌 고객의 지역별 Compliance 준수
데이터 거버넌스: 데이터 품질 관리 및 접근 제어 정책 수립
최신 기술 연구: 데이터 플랫폼 관련 최신 기술 스택 연구 및 적용
[운영 및 온콜 체계]
온콜 시스템: Level 1(초기 대응), Level 2(심화 대응)로 구분된 체계적인 온콜 운영
협업 구조: Infrastructure Engineer와 협업하여 안정적인 데이터 파이프라인 운영
글로벌 운영: 전 세계 고객을 대상으로 하는 24/7 데이터 플랫폼 운영 경험
[기술적 챌린지]
대규모 데이터: PB급 규모의 360도 이미지 및 메타데이터 처리 인프라 설계
글로벌 확장성: 전 세계 수천 개 기업의 데이터를 안정적으로 처리하는 아키텍처 구축
비용 효율성: 빠르게 증가하는 데이터 볼륨 대비 클라우드 비용 최적화
실시간 처리: 현장에서 생성되는 데이터의 실시간 수집 및 분석 파이프라인 구축
자격요건
학력: 4년제 대학 컴퓨터/소프트웨어 관련 전공 졸업
경력: 3년 이상 15년 이하
Python/SQL 등을 이용한 데이터 처리 및 분석 경험이 있는 분
ETL/ELT 파이프라인 구축 및 운영 경험이 있는 분
관계형 DB 또는 NoSQL DB 구축 및 운영 경험이 있는 분
Git, JIRA, Github 등의 협업 도구 사용 경험이 있는 분
우대사항
데이터 엔지니어이지만 백엔드 API 개발과 Cloud Infrastructure 구축/운영에 경험이 있는 분
Power BI / Tableau / QuickSight / Looker Studio 등을 이용하여 데이터의 시각화에 능통한 분
Kinesis, Firehose 등 Amazon Web Services의 데이터 관련 제품을 잘 이해하고 업무에 적용해본 경험이 있는 분
Elastic Stack을 이용한 로그 분석 및 데이터 시각화 경험이 있는 분
Datadog / New Relic / Splunk 등을 이용한 로그 분석 / 로그의 지표화 / 로그의 시각화 경험이 있는 분
