포지션 상세 정보
- 기술스택
Datadog
Docker
Java
JavaScript
jQuery
Linux
MariaDB
Spring Boot
SQLite
TeamCity
- 주요업무
• 백엔드 개발 역량을 바탕으로 한 대규모 데이터 수집 및 처리 시스템을 구축합니다. • 수십억 건의 데이터를 안정적으로 처리하기 위한 데이터 파이프라인(ETL/ELT) 서비스를 개발하고 개선합니다. • 전사 데이터 기반의 의사결정을 돕기 위한 BI 시스템(Business Intelligence) 및 데이터 마트를 설계합니다. • 데이터 분석을 수행하여 비즈니스 유의미한 결과 도출 및 대시보드를 통한 시각화를 담당합니다. • 학술 논문 및 저널 등 비정형 데이터의 효율적인 관리 및 메타정보 확보를 위한 시스템을 운영합니다. • 데이터 품질 지표를 정의하고 파이프라인 전반의 모니터링 및 자동화를 진행합니다.
- 자격요건
• MySQL, MariaDB 등 RDBMS에 대한 깊은 이해와 쿼리 최적화 역량 • 데이터 분석 도구(Python/Pandas, SQL 등)를 활용한 지표 도출 및 데이터 분석 경험 • 데이터 파이프라인 설계 및 구축, 운영 경험이 있으신 분 • 대규모 데이터(수억 건 이상) 수집 및 관리 시스템 구축 경험 • 네트워크 프로토콜 및 마이크로서비스 아키텍처(MSA)에 대한 기본 지식
- 우대사항
• BI 도구(Superset, Grafana, Tableau 등) 구축 및 시각화 리포트 작성 경험 • 데이터 분석 기반의 서비스 개선 또는 비즈니스 의사결정 기여 경험 • Airflow, Kafka 등 데이터 워크플로우 및 메시지 큐 활용 경험 • Elasticsearch 등 대용량 분산 검색 시스템 인프라 연동 경험 • 웹 크롤링(Playwright, Selenium 등) 및 데이터 파싱 자동화 경험 • LLM 및 인공지능 활용을 위한 데이터 엔지니어링 경험 • ChatGPT, Claude, Gemini 등 AI 봇을 이용해 업무를 자동화하거나 직무에 적극 활용한 경험
- 복지 및 혜택
• 교육/생활 : 창립일행사, 우수사원시상식, 워크샵, 플레이샵, 신규 입사자 교육(OJT), 도서구입비지원, 교육비 지원, 점심식사 제공, 저녁식사 제공, 음료제공(차,커피) • 리프레시 : 연차, 경조휴가제, 반차, 근로자의날 휴무, 산전 후 휴가, 육아휴직, 남성출산휴가 • 급여제도 : 퇴직연금, 인센티브제, 장기근속자 포상, 우수사원포상, 퇴직금, 4대 보험 • 지원금/보험 : 건강검진, 각종 경조사 지원 • 조직 문화 : 회식강요 안함, 야근강요 안함, 자유복장 • 선물 : 명절선물/귀향비, 생일선물/파티 • 근무 환경 : 휴게실, 회의실, 공기청정기, 게임기, 장애인 화장실, 장애인 전용주차장, 문턱 없음, 사무용품 지급, 안마실/안마의자 • 출퇴근 : 야간교통비지급
- 채용절차 및 기타 지원 유의사항
근무조건 • 고용형태 : 정규직(수습 3개월) • 급여 : 면접 후 결정 • 근무지 : 서울 성동구 성수일로8길 5 서울숲 SK V1 TOWER A동 2층 • 근무요일/시간 : 주 5일(월~금) 10:00~19:00 채용절차 • 접수기간 : 2026-02-10 10시 ~ 2026-03-12 24시 • 제출서류 : 자유양식 이력서 • 접수방법 : 사람인 입사지원, 홈페이지 지원 • 전형절차 : 서류제출 → AI대화형면접(몬스터) → 1차 면접 → 2차 면접 → 최종합격 유의사항 • 입사지원 서류에 허위사실이 발견될 경우, 채용확정 이후라도 채용이 취소될 수 있습니다.
포지션 경력/학력/마감일/근무지역 정보
- 경력
- 경력 3~10년
- 학력
- 대학교졸업(4년) 이상
- 마감일
- 2026-03-17
- 근무지역
- 서울 성동구 성수일로8길5, 에이동 201호, 202호, 203호
기업/서비스 소개
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• 어떤 팀에서 함께 하게 되나요? 개발 5유닛은 Data Engineer/ Infra Engineer로 구성된 조직입니다. 개발 5유닛에서 데이터 파트원으로 업무를 수행하게 됩니다. 개발과 운영이 유기적으로 상호작용 할 수 있는 환경을 만드는 목표를 가지고 있습니다. • 어떻게 일하나요? 매일 오전 스크럼 미팅을 통해 업무의 진행상황과 이슈를 공유하고 리스크를 사전 점검합니다. 최신 기술 동향을 파악하고 운영 업무 환경을 자동화 시켜 더 나은 환경을 제공하고자 합니다. 목표를 위해 새로운 시도가 필요하다면 자유롭게 의견을 내고 팀원들과 함께 도전 및 추진해볼 수 있습니다. • 이런 고민을 하고 있어요. 어떻게 하면 수십억 건의 대규모 학술 데이터를 유실 없이 실시간으로 수집하고 처리할 수 있을까? 데이터 소스가 다양해지고 복잡해지는 환경에서 데이터 정합성과 품질을 어떻게 보장할 수 있을까? 방대한 데이터 속에서 비즈니스 성장에 기여할 수 있는 핵심 인사이트를 어떻게 도출하고 가시화할 것인가? 전사 구성원들이 데이터에 쉽고 빠르게 접근하여 의사결정에 활용할 수 있는 최적의 BI 환경은 무엇일까? 지속적으로 증가하는 대용량 데이터를 비용 효율적이면서도 성능 저하 없이 관리하려면 어떻게 해야 할까? AI 봇을 활용해 업무 자동화, 직무에 어떻게 활용할 수 있을까? • #기술 스택 언어 및 프레임워크 : Java, Spring Boot, Python 데이터베이스 : MySQL, MariaDB, MongoDB, Redis, Elasticsearch 데이터 파이프라인 : Airflow, Kafka, Logstash BI & 모니터링 : Grafana, Superset, Datadog 인프라 : AWS, Docker, Kubernetes, Git
