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| 회사명 | 메이아이 |
|---|---|
| 포지션 | Data Engineer(데이터 엔지니어) |
| 근무지 | 서울 강남구 테헤란로38길 8, 오피스B 역삼2호점 3층 |
| 고용형태 | 정규직 |
| 경력 | 5년 이상 |
| 지원 마감 | 2026-04-30 |
| 기술 스택 | Python, AWS, DevOps, Kubernetes |
영상 처리 인공지능 스타트업 메이아이(mAy-I)에서 Data Engineer(데이터 엔지니어)를 모십니다!
Position | Data Engineer
Team | Product Team
경력 | 3년 이상
대체복무 | 가능
[ 메이아이는 이런 기업입니다 ]
온라인에 구글 애널리틱스가 있다면, 오프라인에는 메이아이의 매쉬(mAsh)가 있습니다. 저희는 CCTV 영상을 딥러닝 기술로 분석하여 매장 방문객 데이터를 추출하고 인사이트를 제공하는 대시보드 제품을 개발하고 있습니다.
현재 삼성전자, LG전자, 현대자동차, 이랜드패션, CJ CGV, 신세계백화점, 현대백화점, 아모레퍼시픽 등 유수 대기업들의 300여 개 매장에 데이터를 제공하며 매장의 운영 효율화 및 매출 증대 전략 실행을 돕고 있습니다. 또한 영국, 인도, 베트남 등 해외 매장에서도 데이터를 분석하고 있습니다.
메이아이는 AI를 이용한 복잡한 방문객 동선 인식부터, 데이터 시각화 대시보드까지 세계적으로 인정받는 기술을 발전시켜나가고 있습니다. CES 2024 AI 부문 혁신상을 수상하고, 세계적인 AI 학회인 CVPR에 논문을 게재하고, ICLR에서 상위 5% 스포트라이트 논문으로 선정되는 등 세계적으로 기술력을 인정받고 있으며, 이를 실제 매출 성과로 이어내며 지속 성장 가능한 비즈니스임을 증명해내고 있습니다.
2023년 삼성벤처투자가 리드하는 60억 원 규모의 시리즈 A 투자 유치를 성공적으로 마무리했습니다. 이를 기반으로 또 한 번의 빠른 성장을 준비합니다. 우리의 멈추지 않는 성장에 속도를 더해주실 탁월한 히치하이커를 찾습니다.
[ 뛰어나신 Data Engineer를 모십니다 ]
메이아이는 ‘세상의 모든 오프라인 공간을 똑똑하게 만든다(make offline smart with AI)’라는 꿈을 꾸는 조직입니다. 그리고 매쉬는 메이아이가 꿈을 이루기 위해 반드시 필요한 도구입니다. 매쉬를 운영하는 Product Team의 일거수일투족은 곧 매쉬의 성과로 이어지고, 이는 곧 메이아이의 성장 속도를 결정합니다.
그래서 Product Team은 항상 최고의 제품을 만들기 위해 노력합니다. 동시에 매쉬를 최고의 제품으로 만들어 주실, 똑똑하고 합리적인 인재를 모시는 것을 망설이지 않습니다. Product Team에 합류하시면 인공지능 연구팀과 함께 세상을 바꾸는 기술의 최전선에서 일하며, 시장이 성장하는 모습을 실시간으로 지켜볼 수 있습니다.
제품 전반에서 발생하는 방문객·이벤트 데이터를 안정적으로 수집·검증·관리하여, 분석과 AI 인사이트가 신뢰 가능한 데이터 위에서 동작하도록 만드는 역할을 담당합니다.
단순 파이프라인 구축을 넘어, 데이터 품질·재현성·워크플로우 자산 관리를 통해 제품팀의 분석과 AI 기능이 확장 가능하도록 지원합니다.
제품 환경에서 발생하는 복잡한 데이터를 안정적으로 다루고 구조화한 경험을 바탕으로, 분석·AI 기능의 기반을 함께 만들어갈 수 있는 분을 찾습니다.
특정 기술 스택보다, 데이터 품질과 재현성을 문제로 인식하고 끝까지 책임져 본 경험을 중요하게 봅니다.
보유하고 계실 경우 업무를 수행하는 데 있어 도움이 될 수 있는 역량입니다.
[ 직무 관련 경험 ]
[AI 활용 경험]
[기술 스택]
메이아이의 Data Engineer는 제품과 AI 기능 전반을 지탱하는 데이터 인프라를 다루는 직군으로, 아래 기술 및 도구를 활용해 데이터 처리, 서비스 연계, 운영 환경을 구축합니다.
＞ 아래 기술 스택은 현재 팀에서 활용 중인 주요 예시이며, 모든 기술에 대한 사전 경험이 필수는 아닙니다.
[ Product Team은 이런 팀입니다 ]
Product Team은 사용자에게 집중하는 조직입니다. 사용자가 누구인지 항상 궁금해하고, 그들의 반응을 신경 쓰며, 그들이 가지고 있는 문제를 풀고 싶어 합니다. 따라서 Product Team이 중요하게 취급하는 문제는 아래 4가지로 정리해 볼 수 있습니다.
메이아이는 에픽, 스토리, 테스크로 계층화된 업무 시스템을 활용합니다. 팀 전체가 에픽과 스토리를 정의하기 위해 논의하고 이를 달성하기 위한 테스크들을 각자 정의해 실행합니다.
테스크는 2주 단위(스프린트)로 관리됩니다. 매 스프린트의 시작에 초기화 미팅, 끝에 리뷰 미팅을 진행하여 진행 상황과 스케줄, 효율에 대해 이야기합니다.
메이아이의 Data Engineer는 단순히 데이터를 처리하는 역할을 넘어, 분석과 AI 기능이 신뢰 가능한 데이터 위에서 동작하도록 구조를 설계하고 운영하는 경험을 쌓을 수 있습니다.
프롬프트, RAG, 워크플로우 자동화 등 AI 활용 요소를 실제 제품 환경에서 운영하며, AI 입력 데이터와 품질을 책임지는 데이터 엔지니어링 경험을 얻을 수 있습니다.
데이터 검증, 재처리, 메타 관리 등 “나중에 문제되지 않는 구조”를 직접 설계하며 데이터 신뢰성이 제품 가치로 이어지는 과정을 경험합니다.
DA, PE와 각자의 전문성을 존중하는 환경에서 협업하며, 데이터 엔지니어로서의 역할과 책임을 명확히 가져갈 수 있습니다.
프로덕션 환경에서 발생하는 데이터 품질 이슈, 구조적 병목, 운영 리스크를 직접 다루며 단순 실험이 아닌 ‘운영 가능한 시스템’을 만들어가는 경험을 할 수 있습니다.
데이터·AI·워크플로우 자산 관리 기준을 함께 정의하고 개선하며, 팀과 제품의 기술적 방향성에 실질적으로 기여할 수 있습니다.
Python AWS DevOps Kubernetes
[ 최대의 자유 속에서 최고의 효율을 냅니다 ]
[ 업무 몰입과 효율을 높이는 모든 것을 지원합니다 ]
[ 작은 부분까지 꼼꼼하게 챙깁니다 ]
■ 본 포지션은 산업기능요원, 전문연구요원으로의 전직 및 편입이 가능합니다. • '산업기능요원' 보충역은 전직과 편입이 가능하며, 현역은 전직만 가능합니다. • '전문연구요원'은 보충역, 현역 모두 전직과 편입이 가능합니다. [ 이런 만남이 준비되어 있습니다 - 합류 여정 안내 ] 1. 서류 전형 • 자유 양식의 이력서 및 자기 소개서, 포트폴리오를 제출합니다. • 사진, 가족 사항, 신체 정보, 출신 지역 등 직무와 관계없는 정보는 필요하지 않습니다. 2. 비대면 인터뷰 • 직무에 따라 비대면 인터뷰를 요청드릴 수 있으며, 45분 내외로 진행됩니다. • 업무 연관성이 높은 히치하이커가 인터뷰에 참여합니다. • 서류 전형에서 송부해 주신 자료를 기반으로 직무와 관련된 경험과 기술에 대해 이야기합니다. 3. 직무 인터뷰 직무 인터뷰에서는 지원자의 실무 경험과 문제 해결 방식을 중심으로 이야기를 나눕니다. 인터뷰 전 또는 과정 중, 직무 이해도와 접근 방식을 확인하기 위해 간단한 사전 과제가 안내될 수 있습니다. • 메이아이 사무실에서 대면으로 진행되며, 90분 내외가 소요됩니다. • 예비 팀원들이 인터뷰에 참여합니다. • 구체적인 직무 역량과 경험, 추구하는 업무 방향에 대해 이야기합니다. 4. 컬처핏 인터뷰 • 메이아이 사무실에서 대면 혹은 비대면으로 진행되며, 90분 내외가 소요됩니다. • 메이아이의 대표가 인터뷰에 참여합니다. • 업무 문화, 추구하는 가치 등 메이아이와의 문화 적합도에 대해 이야기합니다. 5. 처우 협의 • 보상안을 협의하고, 입사일을 조율합니다. [ 예비 히치하이커님께 알립니다 ] • 합류 여정은 상황, 필요, 포지션에 따라 변경될 수 있습니다. • 제출해 주신 서류는 담당자가 확인한 후 영업일 7일 내 연락드립니다. • 합류하신 뒤에는 3개월의 온보딩 기간(시용기간)을 가집니다. • 온보딩 기간은 서로의 핏을 맞추는 시간이며, 기간 내에 정직원 전환 또는 자발적 중지가 가능합니다. • 메이아이 커리어스 페이지로 지원해 최종 합류하신 분께는 입사 보상금 100만 원을 지급합니다.