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[메가존클라우드] Data Engineer Senior
정규직(풀타임)대면근무데이터AI·머신러닝
AI 요약
메가존클라우드 AIR 부문에서 클라우드 기반 대규모 데이터 플랫폼과 AI/GenAI 서비스의 데이터 파운데이션을 설계·구축·운영할 수 있는 시니어 데이터 엔지니어/데이터 아키텍트를 채용합니다. 도메인 기반 데이터 모델링, 배치/스트리밍 파이프라인, Feature Store·Vector DB 등 AI 데이터 레이어 설계, 데이터 거버넌스·보안 체계 수립 및 클라우드(예: Snowflake, Databricks, AWS 등) 기반 아키텍처 최적화가 주요 업무입니다. 경력 7년 이상(포지션 경력 8~20년 미만), 과천 본사 근무이며 정규직 전환형 채용입니다.
주요 업무
산업별 도메인 분석 및 비즈니스 프로세스에 최적화된 데이터 아키텍처·모델링 표준 수립. OLTP/OLAP, Data Lake, DWH, Lakehouse 설계. 도메인 기반 데이터 모델(Dimensional/Entity/Data Vault) 정의. 다양한 소스(API, 로그, 스트리밍, 파일 등) 통합을 위한 데이터 파이프라인 및 ETL/ELT 프레임워크 설계·최적화. 대규모 배치·실시간 처리 자동화. AI/LLM 기반 서비스(RAG, Agentic AI)용 데이터 파운데이션(Feature Store, Vector DB, Metadata 등) 구축. 데이터 품질·보안·거버넌스 정책 반영 및 운영 체계 수립. 클라우드 플랫폼(Snowflake, Databricks, AWS Glue, Redshift, Airflow 등)을 활용한 성능·비용·확장성 고려한 아키텍처 설계. 표준 템플릿·코드리뷰·기술 가이드 작성 및 주니어 멘토링. 글로벌 벤더·오픈소스 커뮤니티와 협업하여 최신 기술 반영.
자격 요건
클라우드(AWS/Azure/GCP) 환경에서 데이터 엔지니어링 또는 데이터 아키텍처 설계 경험 7년 이상. 대규모 배치·스트리밍 파이프라인 및 Lakehouse/DWH/Datalake 설계·운영 경험. ERD/Dimensional/Data Vault 등 논리적 데이터 모델 설계 역량. 금융·제조·리테일/CPG·헬스케어 등 산업 도메인 중 하나 이상에 대한 이해. Feature Store, Vector DB, Metadata 구조 등 AI/ML·GenAI 서비스용 데이터 파운데이션 설계 경험. 데이터 품질·보안·거버넌스·컴플라이언스 구축 경험. 협업·커뮤니케이션 능력. (우대) GenAI/LLM/RAG/Agentic AI/LLMOps/MLOps 경험, Databricks·Snowflake·AWS 프로젝트 리드 경험, 데이터 거버넌스·규제 대응 경험, 영어 문서 작성 및 글로벌 벤더 협업 경험.
기술 스택
SnowflakeDatabricksAWS GlueAmazon RedshiftAirflowAWS/Azure/GCPData LakeData Warehouse (DWH)LakehouseETL/ELT배치 처리스트리밍 처리Feature StoreVector DBMetadata StoreOLTP/OLAPDimensional ModelingData VaultERDRAGLLM/GenAIMLOps/LLMOpsAgentic AI