Data Engineer, Scaling Analytics

인프라 배포·운영·용량 계획·공급망을 지원하는 확장 가능한 데이터 पाइ프라인 설계/구축/유지, 하드웨어 재고·배포 상태·사이트 준비도·용량 활용률·운영 성과를 위한 신뢰도 높은 데이터셋 및 리포팅 시스템 개발, 크로스펑셔널 이해관계자와 지표/데이터 표준 정의, 다중 데이터 소스 기반 데이터 모델 개발, 데이터 품질·계보·관측성·거버넌스 개선, 임원 보고·운영 리뷰·예측·전략 계획 지원, 신규 데이터 소스 및 운영 텔레메트리 통합, 수작업 리포팅 감소 및 의사결정 속도/정확도 향상, 시스템·프로세스·분석 프레임워크 문서화.

필수: 5년+ 생산 환경 데이터 파이프라인 및 분석 시스템 구축·유지 경험, SQL 숙련, Python 또는 데이터 엔지니어링에 흔히 쓰이는 프로그래밍 언어 역량, Snowflake/BigQuery/Redshift 등 현대적 데이터 웨어하우스 경험, Airflow/Dagster 등 오케스트레이션 프레임워크 경험, 유지보수성·성능·운영 안정성을 고려한 ETL/ELT 설계 경험, 비즈니스 요구를 기술적 해결책으로 전환하는 협업 능력, 데이터 품질 점검/모니터링/관측성 구현 경험. 우대: 인프라, 하드웨어 운영, 공급망, 제조, 물류, 용량 계획 지원 경험, 대규모 운영 텔레메트리 및 핵심 리포팅 환경 경험, Spark 경험, dbt 경험, 임원용 리포팅/운영 리뷰 지표 개발 경험, 빠르게 변하는 모호한 환경에서의 업무 경험.