메가존클라우드에서 데이터 엔지니어링 및 아키텍처 설계를 주도할 시니어급 인재를 채용합니다. 클라우드 환경에서의 대규모 데이터 플랫폼 구축 경험과 데이터 모델링 역량이 필수입니다. AI/ML 데이터 파운데이션 설계 경험이 있는 분을 우대하며, 기업의 AI 네이티브 전환을 위한 데이터 전략을 수립하고 팀의 기술 성장을 이끄는 역할을 수행하게 됩니다.
AIR 부문은 메가존 클라우드에서 AI & Data 부문을 책임지는 전사 부서로서
기업의 AI 네이티브 전환을 지원하는 종합 AI 서비스를 책임지고 있습니다.
온프레미스 부터 클라우드 까지 기업에서 필요한 생성형 AI / AI & ML / Data Founation 영역에 대한 컨설팅 및 구축/운영을 서비스하는 부서입니다.
금융, 제조, 리테일/CPG, 헬스케어 등 산업별 도메인 구조와 데이터 흐름을 분석하고, 비즈니스 프로세스에 최적화된 데이터 아키텍처 및 모델링 표준을 수립해요.
OLTP/OLAP, Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse 등의 구조를 종합적으로 설계하며 도메인 기반 데이터 모델(Dimensional/Entity Modeling, Data Vault 등)을 정의해요.
다양한 데이터 소스(API, 로그, 스트리밍, 파일 등)를 통합하기 위한 데이터 파이프라인 및 ETL/ELT 프레임워크를 설계,최적화하고 대규모 배치 및 실시간 데이터 처리를 자동화해요.
AI 및 LLM 기반 서비스(예: RAG, Agentic AI)의 데이터 파운데이션을 정의하고 Feature Store, Vector DB, Metadata Store 등 AI 데이터 레이어 아키텍처를 구축해요.
데이터 품질, 보안, 거버넌스 정책을 시스템적으로 반영하여 데이터 신뢰도(Data Trust) 확보와 규제/컴플라이언스 준수를 위한 운영 체계를 수립해요.
Snowflake, Databricks, AWS Glue, Redshift, Airflow 등 클라우드 플랫폼을 기반으로 성능, 비용, 확장성을 고려한 아키텍처 설계를 주도하고 기술 간 연계 구조를 최적화해요.
데이터 모델 및 파이프라인 표준 템플릿 개발, 코드 리뷰, 기술 가이드 작성 등으로 팀 내 개발 문화를 체계화하고 주니어 엔지니어의 기술 성장을 멘토링해요.
글로벌 벤더 및 오픈소스 커뮤니티(AWS, Databricks, Snowflake 등)와 협업하여 최신 데이터 엔지니어링, 모델링 기술을 프로젝트에 반영해요.
클라우드 환경(AWS, Azure, GCP 등)에서 데이터 엔지니어링 또는 데이터 아키텍처 설계 경험 7년 이상을 보유하신 분이어야 해요.
대규모 데이터 파이프라인(배치/스트리밍)과 데이터 플랫폼(Lakehouse, DWH, Datalake 등)의 설계,운영 경험을 보유하신 분이어야 해요.
비즈니스 요구사항을 구조화하여 논리적 데이터 모델(ERD, Dimensional, Data Vault 등)로 전환하고 확장 가능한 데이터 구조를 설계할 수 있는 역량을 보유하신 분이어야 해요.
금융, 제조, 리테일/CPG, 헬스케어 등 산업 중 하나 이상의 도메인 데이터 흐름, 품질, 규제를 깊이 있게 이해하신 분이어야 해요.
AI/ML 또는 GenAI 서비스 운영을 위한 데이터 파운데이션(Feature Store, Vector DB, Metadata 구조 등) 설계 경험이 있으신 분이어야 해요.
데이터 품질, 보안, 컴플라이언스, 거버넌스 요소를 고려한 엔터프라이즈 데이터 관리 체계 구축 경험이 있으신 분이어야 해요.
협업 부서(프로덕트, AI, 플랫폼, 보안 등)와 명확히 소통하며 복잡한 기술 요구사항을 조율할 수 있는 커뮤니케이션 역량을 보유하신 분이어야 해요.
GenAI, LLM, RAG 등 AI 서비스의 데이터 인프라(파이프라인, 피처 스토어, 벡터 DB 등)를 설계,운영해 본 경험이 있으신 분이면 더 좋아요.
Agentic AI 또는 LLMOps/MLOps 환경 구축 및 운영 자동화(워크플로우 오케스트레이션, 데이터 모니터링 등) 경험이 있으신 분이면 더 좋아요.
Databricks, Snowflake, AWS 등의 클라우드 데이터 플랫폼 상에서 대규모 데이터 처리, 모델링 프로젝트를 리드하거나 최적화한 경험이 있으신 분이면 더 좋아요.
데이터 거버넌스, 보안, 개인정보 보호, 산업 규제 대응 체계를 데이터 아키텍처 설계 단계에 반영해 본 경험이 있으신 분이면 더 좋아요.
산업별 AI/데이터 Use Case를 분석,템플릿화하거나 재사용 가능한 데이터 자산(Data Model, Pipeline, Schema 등)을 표준으로 구축한 경험이 있으신 분이면 더 좋아요.
영어 기술 문서 작성 및 커뮤니케이션이 가능하거나, 글로벌 클라우드,AI 벤더와 협업한 경험이 있으신 분이면 더 좋아요.
