Data Engineer

코어 데이터 파이프라인의 오너십 및 대규모 데이터 처리 흐름 확장, 비즈니스·엔지니어링 요구를 반영한 데이터 모델/스키마 진화, 데이터 품질 및 일관성 추적 시스템 구현, 셀프서비스 데이터 파이프라인 관리(ETL) 도구 개발, SQL 및 MapReduce 잡 튜닝을 통한 성능 개선, 잘 설계되고 테스트 가능하며 유지보수 가능한 코드 작성, 코드 리뷰 참여를 통한 품질 보장 및 지식 공유, 제품·엔지니어링·데이터사이언스·마케팅 팀과 협업해 문제 정의 및 우선순위/해결책 정렬.

필수: 데이터 엔지니어링 경력 4년 이상, 대규모 분산 시스템 경험, Spark 숙련, Hadoop 또는 유사 생태계 경험(Hadoop, S3, DynamoDB, MapReduce, Yarn, HDFS, Hive, Presto, Pig, HBase, Parquet 등), 스크립팅 언어(Python, Go) 역량, SQL 엔진 이해 및 고급 성능 튜닝 능력, 적어도 하나의 SQL 언어(SparkSQL, Trino) 사용 가능, 워크플로 관리 도구(Airflow) 1년 이상 경험, 비즈니스 목표를 데이터 엔지니어링으로 연결하는 협업 능력. 우대: 대규모 조직에서 고객지원 관련 데이터 테이블을 구축·운영한 경험. 제출 언어: 영문 이력서.