당신은 분석, 빅데이터, 데이터 웨어하우스, 검색, 또는 스트리밍 분야의 전문가입니까? 데이터 수집부터 실시간 처리, 저장, 변환, 검색, 시각화에 이르는 전체 데이터 라이프사이클에 대한 전문 지식을 보유하고 계십니까? 생성형 AI와 AI 에이전트가 데이터 플랫폼의 가능성을 근본적으로 재정의하고 있는 지금, 이 변혁의 최전선에서 새로운 아키텍처를 개척하는 데 관심이 있으십니까? 그렇다면, 함께 일합시다!
이 역할에서 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트로서, 대량의데이터 처리,분석, 검색, 스트리밍 워크로드의 구축 및 운영에 대한 모범 사례를 고객에게 제공합니다. 나아가, AI 에이전트가 자율적으로 데이터를 검색, 처리, 분석하여 의사결정을 지원하는 기반인 에이전트 레디(Agent-ready) 데이터 플랫폼 설계를 고객과 함께 추진합니다. 전통적인 BI/DWH와 빅데이터 처리에서 생성형 AI 기반 시맨틱 검색, 자연어 데이터 탐색, RAG 기반 인사이트 생성, 실시간 스트리밍과 AI의 융합에 이르기까지 — 기술의 급격한 변화에 정면으로 도전할 수 있는 환경입니다.
분석 분야의 깊은 전문성을 핵심으로 하면서도, ML, 보안, 데이터베이스 등 인접 영역을 아우르는 폭넓은 시각으로 고객의 과제에 접근합니다. 신뢰할 수 있는 어드바이저로서 비용 최적화와 성능뿐만 아니라, 데이터 거버넌스, AI/ML 통합, 멀티모달 데이터 활용 등 새로운 차원의 가이던스를 제공하며 고객 프로젝트를 전진시킵니다.
클라우드 네이티브이자 생성형 AI 네이티브 레퍼런스 아키텍처를 직접 설계하고 구축하며, 백서, 워크숍, 블로그 등을 통해 기술 커뮤니티에 널리 공유합니다. 한국 고객을 지원하는 것은 물론, AWS 분석, 검색, 스트리밍, 생성형 AI 서비스의 로드맵에 지속적으로 피드백을 제공합니다.
기술의 진화를 기회로 보고, 데이터와 AI의 융합이 만들어내는 새로운 가치를 고객과 함께 창조하고자 하는 열정이 있다면, 우리와 함께 미래를 만들어 갑시다!
Are you a specialist in analytics, big data, data warehousing, search, or streaming? Do you have expertise across the entire data lifecycle — from data ingestion, real-time processing, and storage to transformation, search, and visualization? At a time when generative AI and AI agents are fundamentally reshaping what data platforms can be, are you interested in pioneering new architectures at the forefront of this transformation? If so, let's work together!
In this role, as a Specialist Solutions Architect, you will provide customers with best practices for building and operating analytics, search, and streaming workloads. Beyond that, you will partner with customers to design agent-ready data platforms — foundations that enable AI agents to autonomously search, process, and analyze data to support decision-making. This is an environment where you can take on the rapid pace of technological change head-on: from traditional BI/DWH to semantic search powered by generative AI, natural language data exploration, RAG-based insight generation, and the convergence of real-time streaming with AI.
While grounded in deep analytics expertise, you will approach customer challenges with a broad perspective that spans adjacent domains such as ML, security, and databases. As a trusted advisor, you will provide guidance not only on cost optimization and performance, but also on new dimensions including data governance, AI/ML integration, and multimodal data utilization — driving customer projects forward.
You will design and build cloud-native and generative-AI-native reference architectures with your own hands, and share them broadly with the technical community through white papers, workshops, blogs, and more. In addition to supporting customers in Korea, you will continuously provide feedback to shape the roadmap for AWS analytics, search, streaming, and generative AI services.
If you see the evolution of technology as an opportunity and are eager to co-create new value with customers through the fusion of data and AI, come join us and build the future together!
Key job responsibilities
대량 데이터 처리, 분석, 검색, 스트리밍 분야의 깊은 기술 전문성을 바탕으로 고객의 AWS 서비스 도입을 가속화
•Amazon Redshift, Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Kinesis, Amazon MSK, Amazon Athena, AWS Lake Formation, Amazon SageMaker,Amazon DataZone, Amazon S3 Tables, Amazon OpenSearch, Amazon Q in QuickSight 등을 활용한 엔드투엔드 데이터 파이프라인 아키텍처 설계
• AI 에이전트가 자율적으로 데이터를 검색, 처리, 분석하고 에이전틱 워크플로우를 통해 의사결정을 지원하는 에이전트 레디 데이터 플랫폼 설계를 고객과 함께 추진
• 레이크하우스 아키텍처, 오픈 테이블 포맷(Apache Iceberg), 실시간 스트리밍 분석, 데이터 메시 패턴, Zero-ETL 통합, RAG 기반 인사이트 생성, 시맨틱 검색 등 최신 데이터 전략에 대한 고객 자문
• 스페셜리스트, 영업, 마케팅, 제품 팀과 협업하여 고객의 가장 도전적인 비즈니스 문제에 대한 솔루션 구상
• 한국 엔터프라이즈 및 디지털 네이티브 고객의 사업부 리더 및 C-레벨 경영진에 대한 신뢰할 수 있는 어드바이저 역할 수행
• 아키텍처 리뷰, 이머전 데이, Well-Architected 리뷰, PoC 구축을 통한 고객의 기술 목표 달성 지원
• AWS Summit Seoul, AWS re:Invent, 한국 기술 이벤트 등에서 블로그, 백서, 레퍼런스 아키텍처, 발표를 통한 기술 리더십 발휘
• AWS 분석 및 생성형 AI 기반 데이터 플랫폼의 가치를 고객에게 전달하고, 클라우드 배포 성공을 위한 아키텍처 논의 참여
• 스페셜리스트 커뮤니티 및 제품 팀에 현장 인사이트 피드백 제공. 기술 전문 분야의 긴급 고객 이슈에 대한 주요 연락 창구 역할
• 마이그레이션 프로그램(MAP, AMP, EMP)에서 어카운트 팀과 협력하여 고객 현대화 여정 가속화
• Provide customers with deep technical expertise in analytics, search, and streaming to advance adoption of AWS services in service to customer goals • Design end-to-end data pipeline architectures leveraging AWS services including Amazon Redshift, Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Kinesis, Amazon MSK, Amazon Athena, AWS Lake Formation, Amazon DataZone, Amazon S3 Tables, Amazon OpenSearch, and Amazon Q in QuickSight • Partner with customers to design agent-ready data platforms — enabling AI agents to autonomously search, process, analyze data, and support decision-making through agentic workflows • Advise customers on modern data strategies including lakehouse architectures, open table formats (Apache Iceberg), real-time streaming analytics, data mesh patterns, zero-ETL integrations, RAG-based insight generation, and semantic search • Collaborate with specialist, sales, marketing, and product teams to ideate around your customers' most challenging business problems
• Act as a trusted advisor to line of business and C-suite leaders across Korea's enterprise and digital-native customers
• Lead architectural reviews, immersion days, well-architected reviews, and proof-of-concept builds to advance your customer's technical objectives • Act as a thought leader sharing best practices through forums such as AWS blogs, whitepapers, reference architectures, and public-speaking events such as AWS Summit Seoul, AWS re:Invent, and Korea-specific technical events
• Educate customers on the value proposition of AWS Analytics and GenAI-powered data platforms, and participate in architectural discussions to ensure solutions are designed for successful deployment in the cloud
• Provide data and anecdotes on what is working and what is not back to the larger specialist community and product teams. Act as primary point of contact for urgent customer issues in your technical specialty
• Partner with account teams on migration programs (MAP, AMP, EMP) to accelerate customer modernization journeys A day in the life
한국의 주요 산업인 통신, 게임, 금융, 제조, 디지털 네이티브 기업의 고객을 지원합니다. 데이터 웨어하우징, 빅데이터 처리, 스트리밍 데이터, 검색(벡터 검색 및 시맨틱 검색 포함), 비즈니스 인텔리전스, 데이터 레이크 거버넌스, 생성형 AI 및 에이전틱 시스템을 위한 데이터 기반 등 AWS 분석, 검색, 스트리밍 서비스와 유스케이스에 집중합니다. 한국을 대표하는 브랜드들과 함께 — 차세대 AI 기반 경험을 구동하는 데이터 플랫폼을 구축하는 일을 하게 됩니다.
Our team supports customers across Korea's leading industries including Telecommunications, Gaming, Financial Services, Manufacturing, and Digital-Native companies. We focus on AWS Analytics, Search, and Streaming services and use cases such as data warehousing, big data processing, streaming data, search (including vector and semantic search), business intelligence, data lake governance, and data foundations for Generative AI and agentic systems. You will work with some of Korea's most recognized brands — helping them build the data platforms that power their next generation of AI-driven experiences.
Basic qualifications
- 8+ years of specific technology domain areas (e.g. software development, cloud computing, systems engineering, infrastructure, security, networking, data & analytics) experience
- 10+ years of IT development or implementation/consulting in the software or Internet industries experience
Preferred qualifications
- 8년 이상의 특정 기술 도메인 영역(예: 소프트웨어 개발, 클라우드 컴퓨팅, 시스템 엔지니어링, 인프라, 데이터 및 분석) 경험
- 빅데이터 처리 기술(Hadoop, Apache Spark 등), 스트림 처리(Apache Kafka, Amazon Kinesis, Apache Flink 등), 검색 플랫폼(OpenSearch, Elasticsearch, 벡터 검색, 시맨틱 검색), 데이터 웨어하우스 기술 아키텍처, ETL, 리포팅/분석 도구 중 최소 1개 분야의 깊은 경험 및 복수 분야에 대한 경험
- 생성형 AI 기반 데이터 아키텍처(RAG, 시맨틱 검색, 벡터 DB, LLM 오케스트레이션, AI 에이전트 기반 데이터 파이프라인 자동화 등)에 대한 강한 관심과 학습 의지. 설계 또는 구축 경험이 있으면 우대
- 사내외 이해관계자와의 관계 구축 및 육성 경험
- 한국어 및 영어의 우수한 구두 및 서면 커뮤니케이션 능력
- 8+ years of specific technology domain areas (e.g. software development, cloud computing, systems engineering, infrastructure, data & analytics) experience
- Deep experience in at least one of the following technical areas, with exposure to multiple: big data processing technologies (Hadoop, Apache Spark, etc.), stream processing (Apache Kafka, Amazon Kinesis, Apache Flink, etc.), search platforms (OpenSearch, Elasticsearch, vector search, semantic search), data warehouse technical architectures, ETL, and reporting/analytics tools
- Strong interest in and eagerness to learn about data architectures powered by generative AI (RAG, semantic search, vector databases, LLM orchestration, AI agent-driven data pipeline automation, etc.). Hands-on experience in designing or building such architectures is a plus
- Experience building and nurturing relationships with internal and external stakeholders
- Strong verbal and written communication skills in Korean and English
Our inclusive culture empowers Amazonians to deliver the best results for our customers. If you have a disability and need a workplace accommodation or adjustment during the application and hiring process, including support for the interview or onboarding process, please visit https://amazon.jobs/content/en/how-we-hire/accommodations for more information. If the country/region you’re applying in isn’t listed, please contact your Recruiting Partner.
