Senior Data & Analytics Engineer

2 мес. назад

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Senior Data & Analytics Engineer role managing large-scale global data pipelines and developing data products using modern data stack technologies.

[Platform Department 소개] Platform Department는 Data Engineering, SRE/DevOps, MLOps 구성원들이 모여 중앙 플랫폼과 시스템 인프라 개발 운영 역할을 수행하고 있습니다. Azar, AI/ML 등 전사 모든 서비스에 인프라와 공통 플랫폼 기술을 제공하고 유관부서와 적극적 협업을 통하여 다양한 영역에서 비즈니스 임팩트를 만들어내고 있습니다. 또한, 전사 기술 조직의 Silo화를 방지하고 효율적이고, 생산성이 뛰어난 엔지니어링 문화를 만들어가는데 집중하고 있습니다. [Data Analytics Engineering Team] - Data Analytics Engineering  팀은 Data Governance, Analytics Engineering, BI/DW 엔지니어링 을 수행하는 엔지니어링 팀입니다. - 단순 데이터 파이프 라인 관리를 넘어서, 가치 있는 Data를 만들고 Data Quality에 대한 SLO/SLI가 관리되는 지속가능한 데이터 파이프라인 및 데이터 모델을 개발하고 제공하고 있습니다. - DataLake/Warehouse 관리 및 개발에 있어서, Data Governance, Analytics Engineering 등 Modern Datastack 기술 패러다임을 도입하고 버전관리, Testing, Deploy, Monitoring, Observability 등 Software Engineering 관행을 Data Platform에 적용하는 업무를 수행하고 있습니다. - Data (as a) Product: 데이터를 S/W제

Ledger 이후 Silver+/Mart 데이터 제품 을 Airflow + dbt로 설계·운영하고, 정합성·재현성·신뢰도를 최종 책임집니다.
지표·시맨틱 레이어 를 구축·관리합니다 (지표 정의·계산식·버전·변경 영향 표준화)
데이터 품질·옵저버빌리티 를 운영합니다 (dbt 테스트·커스텀 체크, 핵심 지표 이상 탐지, 신뢰 등급 모델)
분석 서빙 을 표준화합니다 (대시보드·리포트·KPI 모니터링 PA·PM·MKT·FP&A 협업)
실험·분석 자동화, Reverse ETL 스펙, 데이터 거버넌스(스키마·용어·오너십)에 기여합니다.
컴플라이언스 엔지니어링 (프라이버시·DLP)  수집 단계 차단 요구 정의, 익명화/가명화/집계 처리, 구현, 탈퇴 이벤트, 정기 배치 삭제·익명화, DLP(데이터 유출 방지) 정책의 데이터 레이어 적용

고용 형태: 정규직
채용 절차: 서류전형 > 과제전형 > Recruiter Call > 1차 면접 > 2차 면접 > 최종합격 (*필요 시 전형이 추가/변경 진행될 수 있습니다.)
지원 서류: 자유 양식의 상세 경력기반 국문 또는 영문이력서(PDF)