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[메가존클라우드] Data Engineer Junior
[이런 일을 해요!]
- 금융, 제조, 리테일/CPG, 헬스케어 등 산업별 비즈니스 데이터 구조와 흐름을 이해하고 각 도메인에 맞는 데이터 수집, 가공, 적재 프로세스를 설계하고 구현해요.
- 데이터 소스(RDB, API, 로그, 배치/스트리밍 등)로부터 정형, 비정형 데이터를 수집하고, ETL/ELT 파이프라인을 통해 데이터 플랫폼 (데이터레이크, 레이크 하우스) 및 AI 모델 학습에 최적화된 형태로 정제해요.
- Databricks, Snowflake, AWS Glue, Airflow 등 클라우드 데이터 플랫폼을 활용하여 데이터 파이프라인을 개발, 테스트, 운영하고 성능과 안정성을 지속적으로 개선해요.
- AI/ML 및 GenAI 활용을 위한 데이터 파운데이션(Feature Store, Vector Store, Metadata 등)을 구축하고 LLM, RAG, Agent 기반 서비스의 데이터 요구사항을 충족하기 위한 구조를 설계해요.
- 데이터 품질 관리 및 모니터링 체계를 마련하여 결측/중복/불일치 데이터를 식별,정제하고 데이터 거버넌스 정책(보안, 권한, 컴플라이언스)에 따라 안전하게 운영해요.
- PoC에서 Production 환경으로 이관되는 데이터 파이프라인을 자동화,표준화하여 재사용 가능한 템플릿 및 모듈을 구축해요.
- 시니어 엔지니어, AI 아키텍트 등과 협업하여 최적의 스토리지, 컴퓨팅, 코스트 아키텍처를 제안하고 최신 클라우드 및 오픈소스 기술을 학습하고 적용해요.
[이런 분과 함께하고 싶어요!]
- 클라우드 환경(AWS, Azure, GCP 등)에서 데이터 수집, 정제, 적재를 수행한 실무 경험이 있거나 데이터 파이프라인 구축 과정에 대한 이해를 보유하신 분이어야 해요.
- SQL, Python, 또는 Spark 등 데이터 처리 기술을 활용한 프로젝트 경험이 있으신 분이어야 해요.
- 데이터 모델링(Dimensional, ERD 등) 또는 데이터 구조 설계에 대한 기본 개념을 이해하고 이를 학습,적용할 수 있는 분이어야 해요.
- 금융, 제조, 리테일/CPG, 헬스케어 등 특정 산업의 데이터 특성과 도메인 구조에 관심이 있고 비즈니스 문맥을 데이터 구조로 해석할 수 있는 역량을 갖춘 분이어야 해요.
- 팀 내에서 원활히 커뮤니케이션하며 기술적인 문제를 논리적으로 설명하고 협업할 수 있는 분이어야 해요.
- 새로운 데이터 플랫폼 기술(Databricks, Snowflake, Airflow, Glue 등)에 대해 적극적으로 학습하고 현업에 적용해보고자 하는 성장 의지를 가진 분이어야 해요.
[이런 경험이 있으면 더! 좋아요]
- GenAI, LLM, RAG 등 최신 AI 기술과 데이터 파이프라인의 연계 구조를 이해하거나 관련 프로젝트에 참여한 경험이 있으신 분이면 더 좋아요.
- MLOps, LLMOps, 또는 데이터 파이프라인 자동화, 모니터링 환경에 대한 관심이나 실습 경험이 있으신 분이면 더 좋아요.
- Databricks, Snowflake, AWS Glue, Redshift, Airflow 등 클라우드 기반 데이터 플랫폼을 활용해본 경험이 있으신 분이면 더 좋아요.
- 데이터 거버넌스, 보안, 개인정보 보호, 산업 규제 등 데이터 컴플라이언스 관련 개념에 대한 이해도가 있으신 분이면 더 좋아요.
- 산업별 비즈니스 문제를 데이터로 해결하거나, AI Use Case 발굴에 기여한 경험이 있으신 분이면 더 좋아요.
- 기술 문서 작성 또는 영어 기반 기술 자료 활용이 가능한 분이면 더 좋아요.
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스터디 모집글 쓰기스터디 모집글 보기1. 지원동기 - [운영 효율을 만드는 엔지니어] 저는 클라우드 인프라의 비용과 성능, 운영 효율을 고려해 클라우드 인프라를 최적화하는 엔지니어가 되고 싶습니다. AWS 부트캠프에서 진행한 ‘거주지 추천 서비스’ 구축 프로젝트에서, 처음에는 단순히 리소스를 줄이는 방향으로만 접근했지만, 서비스 지연 이슈를 겪으면서 ‘무조건 절감’이 정답은 아니라는 것을 체감했습니다. 이후 Kubecost로 리소스를 분석하고, Graviton 인스턴스를 적용해 FinOps 전략을 설계한 결과, 평균 23% 리소스 효율 개선과 15%
*자유 양식 자소서 1. 지원동기 - “클라우드 최적화로 서비스 품질을 높이는 엔지니어를 꿈꾸다” 2023년, 클라우드의 용량 관리 문제로 대규모 서비스 장애가 발생했다는 기사를 접했습니다. 클라우드 리소스를 얼마나 효율적으로 관리하느냐가 서비스 가용성을 결정한다는 점이 인상 깊었고, 이를 직접 경험해보고 싶었습니다. 이후 AWS Cloud School 부트캠프에서 6개월간 인프라 설계부터 운영까지 수행하며, 클라우드 리소스 최적화와 비용 효율화의 중요성을 배웠습니다. 그 과정에서 서울시 거주지 추천 프로젝트의 AWS
[자유양식 자소서] 1. 지원동기 "클라우드 최적화로 서비스 품질을 높이는 엔지니어를 꿈꾸다" 2023년, 클라우드의 용량 관리 문제로 대규모 서비스 장애가 발생했다는 기사를 접했습니다. 클라우드 리소스를 얼마나 효율적으로 관리하느냐가 서비스 가용성을 결정한다는 점이 인상 깊었고, 이를 직접 경험해보고 싶었습니다. 이후 AWS Cloud School 부트캠프에서 6개월간 인프라 설계부터 운영까지 수행하며, 클라우드 리소스 최적화와 비용 효율화의 중요성을 배웠습니다. 그 과정에서 서울시 거주지 추천 프로젝트의 AWS E
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