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[데이터엔지니어링팀] Data Engineer
직군
Engineering
경력사항
경력 3년 이상
고용형태
정규직
근무지
한국신용데이터대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 127, 5&6 층

데이터엔지니어링팀 소개

  • 데이터 ​엔지니어링 ​팀은 ​다양한 서비스에서 ​수집된 데이터를 기반으로 대규모의 ​데이터를 ​안정적으로 관리하고, ​비즈니스 요구사항에 따라 ​유연하고 확장 ​가능한 ​시스템을 개발하고 ​운영합니다.
  • 안정성과 ​성능을 ​고려한 데이터 파이프라인을 ​개발하며, ​동시에 신속하게 데이터를 ​분석하고 ​가공하여 ​고품질의 데이터로 다양한 ​서비스에서 비즈니스 ​성과를 ​높이는 데 ​기여합니다 .


주요 ​업무

  1. 데이터 ​플랫폼 개발 : ​ 전사적인 데이터 ​인프라를 구축하고 운영하는 역할을 담당합니다. 데이터가 원활하게 수집, 저장, 처리, 분석될 수 있도록 데이터 플랫폼을 설계하고 최적화하는 업무를 수행합니다. 클라우드 환경에서 Databricks, AWS 의 다양한 제품들을 활용하여 대용량 데이터를 처리하기 위한 아키텍처를 설계하고, 데이터의 품질 관리 및 모니터링을 통해 데이터 기반 의사 결정을 할 수 있도록 신뢰성 높은 데이터 환경을 제공합니다.
  2. 데이터 파이프라인 개발 : 데이터가 원활하게 수집, 변환, 전송될 수 있도록 데이터 파이프라인을 설계, 구축, 운영하는 역할을 담당합니다. 데이터 분석, 제품, 사업 팀에서도 데이터를 쉽게 활용할 수 있도록 데이터 모델링 및 데이터 웨어하우스를 제공하며, 대용량 데이터와 실시간 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 파이프라인을 개발합니다.
  3. 데이터 서빙 환경 개발 : 가공된 데이터를 빠르고 안정적으로 제공하기 위한 환경을 개발하는 역할을 담당합니다. 잘 가공된 데이터는 내부 조직 뿐만 아니라 외부 고객사, 공동체 등 다양한 환경으로 데이터를 제공하게 됩니다. 단순히 데이터를 저장하는 것이 아닌 실시간 서비스, 데이터베이스, 데이터 분석 시스템에서 빠르게 조회하고 활용할 수 있도록 데이터 서빙 환경을 최적화합니다.


기대 요건

  • 3년 이상의 데이터 엔지니어링 경력
  • Apache Spark, AWS EMR, Databricks 와 같은 대용량 데이터 처리 및 분산 시스템에 대한 지식과 경험
  • AWS, GCP, Azure 와 같은 클라우드 환경에서 데이터 엔지니어링 경험


우대사항

  • 실시간 데이터(Kafka, Spark Streaming, Flink) 파이프라인 개발 경험
  • SQL 튜닝(인덱싱, 파티셔닝, 조인 최적화) 및 성능 개선 경험
  • 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 설계 및 운영 경험
  • 대용량 데이터베이스의 CDC 데이터 처리 경험
  • 데이터 품질 검증 및 모니터링 경험
  • 데이터 보안 및 개인정보 처리 경험
  • 데이터 기반의 서비스 개발 및 운영 경험
  • Python, Kotlin 기반의 고성능 API 개발 경험


KCD 지원 전 확인해보면 좋은 콘텐츠


인재영입 과정

  • 경력 위주로 작성된 지원서(이력서 및 경력기술서 or 포트폴리오)를 준비하고 지원하기
  • KCD 인재영입 매니저와의 Tea Time
  • Introduction Meeting을 통해 조직 및 포지션에 대한 이해도를 높입니다.
  • 지원자와 해당 포지션의 Hiring Manager가 서로를 알아가는 시간인 Casual Talk
  • 인재영입 Mini Project
  • KCD의 모든 포지션은 작은 프로젝트 절차를 포함하고 있습니다.
  • 지원하신 분야에 관계된 작은 프로젝트를 드리고, 해당 프로젝트 결과물을 중심으로 직군인터뷰 절차를 갈음 합니다.
  • 지원하신 분이 재직 중임을 전제했을 때 주중 저녁과 주말에 시간을 내신다면 통상적으로 2주 내외(10~20시간)가 소요됩니다.
  • 완성된 프로젝트 구현 결과를 중심으로 해당 팀과 함께 랩업미팅을 진행합니다.
  • 랩업미팅 완료시 소요하신 시간에 대해서 적합한 보상을 해드립니다.
  • Team Interview
  • 협업이 있는 타부서 리더 및 CEO가 참석하는 최종 인터뷰를 진행합니다.
  • 타부서 리더와 인터뷰(1-2세션)
  • CEO와 1:1 인터뷰


※ 모든 절차는 오피스 방문 없이, 화상으로도 진행 가능합니다.

※ 상세 프로세스는 서류합격자에게 별도 안내 예정입니다.

※ 상황에 따라 프로세스가 일부 변경될 수 있습니다.

※ 인재영입 관련 문의 : [email protected]

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[데이터엔지니어링팀] Data Engineer

데이터엔지니어링팀 소개

  • 데이터 ​엔지니어링 ​팀은 ​다양한 서비스에서 ​수집된 데이터를 기반으로 대규모의 ​데이터를 ​안정적으로 관리하고, ​비즈니스 요구사항에 따라 ​유연하고 확장 ​가능한 ​시스템을 개발하고 ​운영합니다.
  • 안정성과 ​성능을 ​고려한 데이터 파이프라인을 ​개발하며, ​동시에 신속하게 데이터를 ​분석하고 ​가공하여 ​고품질의 데이터로 다양한 ​서비스에서 비즈니스 ​성과를 ​높이는 데 ​기여합니다 .


주요 ​업무

  1. 데이터 ​플랫폼 개발 : ​ 전사적인 데이터 ​인프라를 구축하고 운영하는 역할을 담당합니다. 데이터가 원활하게 수집, 저장, 처리, 분석될 수 있도록 데이터 플랫폼을 설계하고 최적화하는 업무를 수행합니다. 클라우드 환경에서 Databricks, AWS 의 다양한 제품들을 활용하여 대용량 데이터를 처리하기 위한 아키텍처를 설계하고, 데이터의 품질 관리 및 모니터링을 통해 데이터 기반 의사 결정을 할 수 있도록 신뢰성 높은 데이터 환경을 제공합니다.
  2. 데이터 파이프라인 개발 : 데이터가 원활하게 수집, 변환, 전송될 수 있도록 데이터 파이프라인을 설계, 구축, 운영하는 역할을 담당합니다. 데이터 분석, 제품, 사업 팀에서도 데이터를 쉽게 활용할 수 있도록 데이터 모델링 및 데이터 웨어하우스를 제공하며, 대용량 데이터와 실시간 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 파이프라인을 개발합니다.
  3. 데이터 서빙 환경 개발 : 가공된 데이터를 빠르고 안정적으로 제공하기 위한 환경을 개발하는 역할을 담당합니다. 잘 가공된 데이터는 내부 조직 뿐만 아니라 외부 고객사, 공동체 등 다양한 환경으로 데이터를 제공하게 됩니다. 단순히 데이터를 저장하는 것이 아닌 실시간 서비스, 데이터베이스, 데이터 분석 시스템에서 빠르게 조회하고 활용할 수 있도록 데이터 서빙 환경을 최적화합니다.


기대 요건

  • 3년 이상의 데이터 엔지니어링 경력
  • Apache Spark, AWS EMR, Databricks 와 같은 대용량 데이터 처리 및 분산 시스템에 대한 지식과 경험
  • AWS, GCP, Azure 와 같은 클라우드 환경에서 데이터 엔지니어링 경험


우대사항

  • 실시간 데이터(Kafka, Spark Streaming, Flink) 파이프라인 개발 경험
  • SQL 튜닝(인덱싱, 파티셔닝, 조인 최적화) 및 성능 개선 경험
  • 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 설계 및 운영 경험
  • 대용량 데이터베이스의 CDC 데이터 처리 경험
  • 데이터 품질 검증 및 모니터링 경험
  • 데이터 보안 및 개인정보 처리 경험
  • 데이터 기반의 서비스 개발 및 운영 경험
  • Python, Kotlin 기반의 고성능 API 개발 경험


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인재영입 과정

  • 경력 위주로 작성된 지원서(이력서 및 경력기술서 or 포트폴리오)를 준비하고 지원하기
  • KCD 인재영입 매니저와의 Tea Time
  • Introduction Meeting을 통해 조직 및 포지션에 대한 이해도를 높입니다.
  • 지원자와 해당 포지션의 Hiring Manager가 서로를 알아가는 시간인 Casual Talk
  • 인재영입 Mini Project
  • KCD의 모든 포지션은 작은 프로젝트 절차를 포함하고 있습니다.
  • 지원하신 분야에 관계된 작은 프로젝트를 드리고, 해당 프로젝트 결과물을 중심으로 직군인터뷰 절차를 갈음 합니다.
  • 지원하신 분이 재직 중임을 전제했을 때 주중 저녁과 주말에 시간을 내신다면 통상적으로 2주 내외(10~20시간)가 소요됩니다.
  • 완성된 프로젝트 구현 결과를 중심으로 해당 팀과 함께 랩업미팅을 진행합니다.
  • 랩업미팅 완료시 소요하신 시간에 대해서 적합한 보상을 해드립니다.
  • Team Interview
  • 협업이 있는 타부서 리더 및 CEO가 참석하는 최종 인터뷰를 진행합니다.
  • 타부서 리더와 인터뷰(1-2세션)
  • CEO와 1:1 인터뷰


※ 모든 절차는 오피스 방문 없이, 화상으로도 진행 가능합니다.

※ 상세 프로세스는 서류합격자에게 별도 안내 예정입니다.

※ 상황에 따라 프로세스가 일부 변경될 수 있습니다.

※ 인재영입 관련 문의 : [email protected]