Recruiting Analytics Data Engineer

BigQuery 기반 데이터 인프라 리팩터링 및 최적화, HRIS(Workday)·ATS(Greenhouse)·내부 도구 데이터 통합용 ETL/ELT 파이프라인 구축·운영, 차원 모델 및 semantic layer 설계, 데이터 품질 체크/모니터링/알림 자동화, 문서화·라인리지·거버넌스 구축, row/column-level security 등 민감 데이터 접근통제 구현, 채용 핵심 지표(offer accept rate, time to fill, headcount movement) 표준화, 리크루팅/데이터과학/엔지니어링 이해관계자와 협업.

필수: BigQuery 전문가 수준(최적화, 파티셔닝 포함), dimensional models 및 slowly changing dimensions 이해, SQL·Python·dbt·Fivetran 숙련, 클라우드 웨어하우스에서의 데이터 보안/프라이버시 제어 구현 경험, HR 개념을 확장 가능한 데이터 모델로 변환할 수 있는 능력, 기술/비즈니스 이해관계자와의 효과적 커뮤니케이션. 우대: 데이터 엔지니어링 5년 이상, ATS 플랫폼(Greenhouse, Lever) 및 데이터 구조 이해, 데이터 에이전트를 위한 semantic layer 구축 경험, 설문 데이터 및 텍스트 분석 파이프라인 경험, 그래프 DB 또는 네트워크 분석 라이브러리 지식, 프라이버시 강화 기술 또는 민감 데이터 처리 경험, 고성장 테크/AI·ML 조직 경험, workforce planning 및 predictive analytics 경험.