[경력] Data Engineer

직무소개

엔터프라이즈 환경의 클라우드 데이터 플랫폼을 기반으로 다양한 데이터를 안정적으로 수집·가공·제공하고,
데이터가 비즈니스 및 AI/AX 서비스에서 신뢰성 있게 활용될 수 있도록 데이터 플랫폼을 개발·운영합니다.

특히, Databricks를 중심으로 데이터 파이프라인, 데이터 품질, 보안 및 거버넌스 체계를 운영하며,
고객의 데이터 활용 요구사항을 분석하여 실제 데이터 모델과 파이프라인으로 구현합니다.

또한 Databricks 및 데이터 관련 신기술을 지속적으로 검토하고, 엔터프라이즈 환경에서 안전하고 효율적으로 활용할 수 있도록 기술 표준과 운영 정책을 수립하고 확산하는 역할을 수행합니다.

지원자격

(경험)

• 클라우드 환경에서 ETL/ELT 데이터 파이프라인을 설계·구축·운영한 경험
• Databricks 기반 데이터 플랫폼 구축·개발 또는 운영 실무 경험
• 다양한 데이터 소스의 구조를 분석하고 데이터 수집 파이프라인을 설계·개발한 경험
• 데이터 파이프라인 장애 분석 및 트러블슈팅 경험
• 데이터 접근제어, 개인정보 보호, 데이터 품질 등 데이터 보안/거버넌스에 대한 이해
• 고객 또는 데이터 사용자와 요구사항을 협의하고 이를 데이터 구조 및 파이프라인으로 구현한 경험

(전문기술 역량)

• Databricks 및 Lakehouse Architecture에 대한 이해와 운영 역량
• Airflow, Sea Tunnel, dbt, Kafka 등 데이터 파이프라인 관련 기술에 대한 이해 및 활용 경험
• 데이터 파이프라인의 성능, 안정성 및 비용을 분석하고 개선할 수 있는 역량
• Data Catalog, Metadata, Lineage, Data Quality 등 데이터 거버넌스에 대한 이해

우대사항

• Databricks Unity Catalog 구축 또는 운영 경험
• Databricks Workflow/Jobs, SQL Warehouse, Delta Lake 등 주요 기능 활용 경험
• AWS EKS(또는 k8s) 기반 데이터 플랫폼 또는 데이터 처리 시스템 운영 경험
• 엔터프라이즈 환경의 데이터 보안 및 데이터 거버넌스 체계 구축/운영 경험
• 데이터 플랫폼 기술 표준, 개발 가이드 또는 운영 정책을 수립한 경험
• 신규 기술에 대한 PoC를 수행하고 실제 운영환경 적용 여부를 판단한 경험
• 대규모 Batch 및 Streaming 데이터 파이프라인 운영 경험
• AI/ML 또는 생성형 AI 서비스를 위한 데이터셋 구축 경험
• LLM/Agent 등을 활용한 데이터 엔지니어링 자동화 경험

기타 안내사항

◼ 채용 프로세스 : 서류전형 > 1차면접 > CFT(CJ Culture Fit Test) > 2차면접 > 평판조회, 처우협의 > 최종합격

1. 지원서는 당사 채용사이트를 통해 온라인으로만 접수합니다.

2. 지원서 기재내용이 사실과 다를 경우 합격이 취소됩니다.

3. 서류접수 마감 전이라도 적격자의 경우 면접이 진행될 수 있습니다.

4. 근무지 : 서울시 중구

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