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Data Engineer

1μ–΅ λŒ€μ˜ λ””λ°”μ΄μŠ€. 100만 RPM. ν•˜λ£¨ 25μ–΅ 건 μ΄μƒμ˜ 이벀트 데이터. μ•ˆμ •μ μ΄κ³  효율적인 데이터 νŒŒμ΄ν”„λΌμΈμ„ ν•¨κ»˜ λ§Œλ“€ Data Engineerλ₯Ό μ°Ύκ³  μžˆμ–΄μš”!

AB180은 세계 κ°κ΅­μ—μ„œ ν•˜λ£¨ 10μ–΅ 건에 λ‹¬ν•˜λŠ” 데이터λ₯Ό λ°›μ•„ μ‹€μ‹œκ°„μœΌλ‘œ λΆ„μ„ν•˜κ³  μžˆμ–΄μš”. Data EngineerλŠ” λ‹€λŸ‰μ˜ 데이터λ₯Ό μ•ˆμ •μ μ΄κ³  κ°€μ„±λΉ„ μ’‹κ²Œ μ²˜λ¦¬ν•˜λŠ” 데이터 νŒŒμ΄ν”„λΌμΈμ„ λ§Œλ“€κ³ , ν•„μš”ν•œ 곳에 λ°”λ‘œ μ“Έ 수 μžˆλŠ” 데이터 ν”Œλž«νΌμ„ κ΅¬μΆ•ν•˜λŠ” 일을 ν•΄μš”.

AB180 Data EngineerλŠ”μš”,

μ•ˆμ •μ μ΄κ³  효율적인 데이터 νŒŒμ΄ν”„λΌμΈμ„ λ§Œλ“€μ–΄μš”.

ν•¨κ»˜ ν•˜μ‹œκ²Œ λœλ‹€λ©΄, λˆ„μ  1μ–΅ λŒ€ μ΄μƒμ˜ λͺ¨λ°”일 λ””λ°”μ΄μŠ€, μ΅œλŒ€ 100만 RPM, ν•˜λ£¨ 10μ–΅ 건 μ΄μƒμ˜ 이벀트 데이터 λ“±... λ‹€λ₯Έ κ³³μ—μ„œ μ‰½κ²Œ κ²½ν—˜ν•˜κΈ° μ–΄λ €μš΄ λŒ€λŸ‰μ˜ 데이터λ₯Ό λ‹€λ£¨κ²Œ 될 κ±°μ—μš”.
λ°μ΄ν„°μ˜ μœ μ‹€ 없이(fault tolerant), 높은 ν™•μž₯성을 κ°€μ§€λ©΄μ„œ(linearly scalable), μ‚¬μš©λ˜λŠ” λΉ„μš©κ³Ό μΈμŠ€ν„΄μŠ€ λ“±μ˜ μžμ›μ„ 효율적(cost effective)으둜 ꡬ좕, κ°œμ„ ν•˜λŠ” 데 ν•„μš”ν•œ μ—”μ§€λ‹ˆμ–΄λ§μ  κ³ λ―Όκ³Ό μ‹œλ„λ₯Ό ν•΄λ³Ό 수 μžˆμ–΄μš”.

λΉ„μ¦ˆλ‹ˆμŠ€μ— 도움이 λ˜λŠ” 데이터 ν”Œλž«νΌμ„ κ΅¬μΆ•ν•΄μš”.

AB180은 λ‹¨μˆœ 둜그 처리 노동을 μ§€μ–‘ν•΄μš”. 뢄석을 μœ„ν•΄, AWS S3 λ“±μ˜ μŠ€ν† λ¦¬μ§€μ— μŒ“κΈ° μœ„ν•΄, κ΄‘κ³  λ§€μ²΄λ‚˜ μ„œλ“œνŒŒν‹° μ„œλΉ„μŠ€μ™€ μ—°λ™ν•˜κΈ° μœ„ν•΄. ν•„μš”ν•œ κ³³μ—μ„œ 데이터λ₯Ό μ‚¬μš©ν•  수 μžˆλ„λ‘ λ•λŠ” 'ν”Œλž«νΌ'이 되고자 ν•΄μš”.

더 쒋은 μ‹œμŠ€ν…œμ„ λ§Œλ“€κΈ° μœ„ν•΄ μ‹€ν—˜ν•˜κ³  κ³ λ―Όν•΄μš”.

μš°λ¦¬λŠ” μ§€κΈˆ μ‚¬μš©ν•˜λŠ” 방법보닀 더 쒋은 방법이 μžˆμ„ 것이라고 μƒκ°ν•΄μš”. 효율적인 νŒŒμ΄ν”„λΌμΈ μš΄μš©μ„ μœ„ν•΄ 확인해야 ν•  μ§€ν‘œλ₯Ό 지정 / μ‚°μΆœν•˜κ³ , Lambda μ•„ν‚€ν…μ²˜ λ“± λ‹€μ–‘ν•œ 데이터 μ•„ν‚€ν…μ²˜λ₯Ό κ΅¬ν˜„ν•΄μš”. Kafka, Airflow, Druid, Snowflake λ“± 각 λΆ„μ•Όμ˜ μ΅œμ‹  κΈ°μˆ μ„ μ‚¬μš©ν•˜κΈ°λ„ ν•΄μš”.
fault tolerant, linearly scalable, cost effectiveν•œ μ‹œμŠ€ν…œμ„ λ§Œλ“€κΈ° μœ„ν•΄ 같이 κ³ λ―Όν•΄μš”!

μ‹€λ ₯μžˆλŠ” 개발자둜 μ„±μž₯ν•  수 μžˆλŠ” 쒋은 κ²½ν—˜λ“€μ„ μŒ“μ„ 수 μžˆμ–΄μš”.

μ΄μ „κΉŒμ§€ 접해보지 λͺ»ν–ˆλ˜ λΉ„μ¦ˆλ‹ˆμŠ€ 둜직과 λŒ€μš©λŸ‰ νŠΈλž˜ν”½μ„ κ²½ν—˜ν•˜κ³  μ–΄λ €μš΄ 기술과제λ₯Ό 닀뀄보며 λŠμž„μ—†μ΄ λ„μ „ν•΄μš”. λ‹Ήμ—°νžˆ 그만큼 μ‹€λ ₯도 ν•¨κ»˜ μ„±μž₯ν•΄μš”. 뢄야별 λ°μ΄ν„°μ˜ 흐름을 눈으둜 직접 보며 λ°°κ²½ 지식을 μŒ“κ³  λ‹€μ–‘ν•œ κ²½ν—˜μ„ ν•  수 μžˆμ–΄μš”.
λ°±μ—”λ“œ μ—”μ§€λ‹ˆμ–΄ μ°¬ν™˜λ‹˜κ»˜μ„œ 버그λ₯Ό μ°ΎμœΌμ‹  것 κ°™μ•„μš”. μ–΄λ–»κ²Œ ν•˜λ©΄ 문제λ₯Ό 잘 ν•΄κ²°ν•  수 μžˆμ„κΉŒμš”?
데이터 μ—”μ§€λ‹ˆμ–΄ μ£Όν™λ‹˜κ»˜μ„œ μ—μ–΄λΈŒλ¦Ώμ§€μ˜ 데이터 νŒŒμ΄ν”„λΌμΈμ„ λ§Œλ“€κ³  κ΄€λ¦¬ν•˜λ©° μ–΄λ €μ› λ˜ 점을 λ°œν‘œν•˜κ³  κ³„μ„Έμš”.
λ°±μ—”λ“œ μ—”μ§€λ‹ˆμ–΄ λ―Όκ·œλ‹˜κ»˜μ„œ 인턴을 거쳐 νŒ€μ›μœΌλ‘œ ν•©λ₯˜ν•˜μ…¨μ–΄μš”. μžλ¦¬μ—μ„œ μ‘°μ΄ν•˜κ²Œ μΆ•ν•˜λ₯Ό λ‚˜λˆ΄μ–΄μš”
고객의 λ§ˆμΌ€νŒ…μ΄ κ°‘μžκΈ° 히트λ₯Ό μΉœλ‹€λ©΄, λΎ°μ‘±ν•˜κ²Œ μΉ˜μ†ŸλŠ” κ·Έλž˜ν”„λ₯Ό λ³Ό 수 μžˆμ–΄μš”. νŒ€μ—μ„œ '기영이 머리'라고 λΆˆλŸ¬μš”

Back-end νŒ€μ„ κ΅¬μ„±ν•˜λŠ” 기술

보닀 μžμ„Έν•œ 기술 μŠ€νƒμ€ μ—¬κΈ°μ—μ„œ 확인할 수 μžˆμ–΄μš”!

μ£Όμš” 업무

β€’
μˆ˜μ§‘λœ 데이터λ₯Ό μ •μ œν•˜μ—¬ 톡계 및 Raw 데이터λ₯Ό μ œκ³΅ν•  수 μžˆλŠ” ν™˜κ²½ ꡬ좕 및 운영
β€’
κ΄‘κ³  맀체 및 κ΄‘κ³ μ£Όμ™€μ˜ server to server 데이터 연동

자격 μš”κ±΄

β€’
3λ…„ 이상 λ°±μ—”λ“œ 개발 ν˜Ήμ€ 데이터 μ—”μ§€λ‹ˆμ–΄λ§ 업무 κ²½ν—˜μ΄ μžˆμœΌμ‹  λΆ„
β€’
Batch job 관리 κ²½ν—˜μ΄ μžˆμœΌμ‹  λΆ„ (Airflow ν˜Ήμ€ λ‹€λ₯Έ 도ꡬ)
β€’
SQL μž‘μ„±μ— 어렀움이 μ—†κ³ , ETL ν”„λ‘œμ„ΈμŠ€λ₯Ό 관리할 수 μžˆμœΌμ‹  λΆ„

μš°λŒ€ 사항

β€’
숫자(특히 톡계)에 밝고, κ΄‘κ³  업계에 κ΄€ν•œ 도메인 지식이 μžˆμœΌμ‹œλ‹€λ©΄ λ”μš± μ’‹μ•„μš”!
β€’
λΆ„μ‚° 처리 μ‹œμŠ€ν…œμ— λŒ€ν•œ 이해가 μžˆμœΌμ‹  뢄이라면 λ”μš± μ’‹μ•„μš”!
β€’
AWSλ₯Ό μ΄μš©ν•œ 탄λ ₯적 인프라 운영이 κ°€λŠ₯ν•˜μ‹  뢄이라면 λ”μš± μ’‹μ•„μš”!

근무 ν™˜κ²½

1.
업무 효율과 생산성을 높이기 μœ„ν•΄ μ•„λ‚Œμ—†μ΄ μ§€μ›ν•©λ‹ˆλ‹€
β€’
μ½”μ–΄ μ›Œν‚Ή νƒ€μž„ 기반의 μ‹œμ°¨ μΆœν‡΄κ·Ό μ œλ„ 운영
β€’
자유둭고 λ‹€μ–‘ν•œ νœ΄κ°€ μ œλ„ 운영 (반반차 νœ΄κ°€ 및 생일 νœ΄κ°€, μΆœμ‚° 검진 νœ΄κ°€ λ“±)
β€’
3λ…„ Β· 5λ…„ Β· 7λ…„ 만근 μ‹œ μœ κΈ‰ λ¦¬ν”„λ ˆμ‹œ νœ΄κ°€ 제곡
β€’
μ•Όκ·Ό μ‹œ 식비 및 ꡐ톡비 지원
β€’
κ³ μ‚¬μ–‘μ˜ μž₯λΉ„ 지원(MacBook Pro, 고사양 λͺ¨λ‹ˆν„°, ν‚€λ³΄λ“œ Β· 마우슀 κΈ°κΈ° 선택 κ°€λŠ₯)
2.
κ΅¬μ„±μ›μ˜ 주도적인 μ„±μž₯이 AB180의 μ„±μž₯으둜 이어진닀고 λ―ΏμŠ΅λ‹ˆλ‹€
β€’
κ°•μ˜, μ„Έλ―Έλ‚˜, μ™ΈλΆ€ ꡐ윑, κ΅­λ‚΄μ™Έ 컨퍼런슀 λ“± μ°Έκ°€λΉ„ 지원
β€’
λ„μ„œ κ΅¬μž…λΉ„ 지원
β€’
체계적인 μ˜¨λ³΄λ”© 컀리큘럼과 μ‹ κ·œ μž…μ‚¬μž λ©˜ν† λ§ 운영
β€’
Product Research, Success Case Study, Knowledge Transfer λ“± 전사적 Β· νŒ€λ³„λ‘œ λ‹€μ–‘ν•œ 지식 곡유 ν”„λ‘œκ·Έλž¨ 운영
3.
κ΅¬μ„±μ›μ˜ μ˜κ²¬μ„ μˆ˜λ ΄ν•˜κ³  더 λ‚˜μ€ λ°©ν–₯으둜 λ‚˜μ•„κ°€κΈ° μœ„ν•œ Open Cultureλ₯Ό 지ν–₯ν•©λ‹ˆλ‹€
β€’
직무에 μ œν•œ 없이 λˆ„κ΅¬λ‚˜ ν”„λ‘œλ•νŠΈ κ°œμ„ μ— μ˜κ²¬μ„ λ‚Ό 수 μžˆλŠ” 아이디어 파크 운영
β€’
λͺ¨λ“  ꡬ성원이 λͺ¨μ—¬ 회고λ₯Ό λ‚˜λˆ„κ³  비전을 κ³΅μœ ν•˜λŠ” νƒ€μš΄ν™€ λ―ΈνŒ… & Airbase 진행
β€’
업무 ν™˜κ²½ Β· 쑰직 λ¬Έν™” κ°œμ„ μ— λŒ€ν•΄ 자유둭게 κ±΄μ˜ν•˜κ³ , ꡬ체적으둜 λŒ€μ±…μ΄ λ…Όμ˜λ˜λŠ” μ˜€ν”ˆ μ„œλ² μ΄ μƒμ‹œ 운영
4.
κ·Έμ™Έ λ‹€μ–‘ν•œ ν˜œνƒκ³Ό 볡지λ₯Ό μ†Œκ°œν•©λ‹ˆλ‹€
β€’
강남역 9번 좜ꡬ 3λΆ„ 거리의 μ΄ˆνŠΉκΈ‰ μ—­μ„ΈκΆŒ 사무싀
β€’
μŠ€λ‚΅λ°”, μ»€ν”Όγƒ»νƒ„μ‚°μˆ˜ λ¨Έμ‹  μ„€μΉ˜ 운영
β€’
λΌμš΄μ§€, λ―ΈνŒ…λ£Έ, ν°λΆ€μŠ€ λ“± κ³΅μš©κ³΅κ°„ Β· νœ΄κ²Œκ³΅κ°„ μ™„λΉ„
β€’
μ€‘μ†ŒκΈ°μ—…μ²­λ…„ μ†Œλ“μ„Έ 감면 ν˜œνƒ 적용 κ°€λŠ₯
AB180 문화와 볡지
AB180의 μΈμž¬μƒ

ν•©λ₯˜ ν”„λ‘œμ„ΈμŠ€

μ„œλ₯˜ 제좜

μž…μ‚¬μ§€μ›μ„œμ— GitHub 링크λ₯Ό λ‹΄μ•„μ„œ μ§€μ›ν•΄μ£Όμ„Έμš”.

μ½”λ”© ν…ŒμŠ€νŠΈ

직무 적합 μ—¬λΆ€λ₯Ό νŒλ‹¨ν•˜κΈ° μœ„ν•΄ 사전 μ½”λ”© ν…ŒμŠ€νŠΈλ₯Ό μ§„ν–‰ν•΄μš”. μ½”λ”© ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” μ•Œκ³ λ¦¬μ¦˜μ΄ μ•„λ‹Œ μ‹€μ œ μ—μ–΄λΈŒλ¦Ώμ§€μ— μžˆλŠ” μ‹œμŠ€ν…œμ„ ν† λŒ€λ‘œ μ§„ν–‰ν•΄μš”.

1μ°¨ 인터뷰

μ½”λ”©ν…ŒμŠ€νŠΈ κ²°κ³Όλ¬Ό μ‹œμ—° 및 리뷰λ₯Ό μ§„ν–‰ν•˜κ³ , 제좜 μ„œλ₯˜λ₯Ό 기반으둜 기술+κ²½ν—˜κ³Ό κ΄€λ ¨λœ μ§ˆλ¬Έμ„ λ“œλ €μš”.

2μ°¨ 인터뷰

νšŒμ‚¬ 업무 및 λ¬Έν™” 적합도 등을 ν™•μΈν•˜κΈ° μœ„ν•΄ κ΄€λ ¨λœ μ§ˆλ¬Έμ„ λ“œλ €μš”.

μž…μ‚¬ ν˜‘μ˜

μž…μ‚¬ 쑰건을 ν˜‘μ˜ν•˜κ³  μž…μ‚¬λ₯Ό ν™•μ •ν•΄μš”.
* μž…μ‚¬ ν˜‘μ˜κ°€ μ’…λ£Œλ˜λŠ” μ‹œμ κΉŒμ§€ μ΅œλŒ€ ν•œ 달 μ •λ„μ˜ μ‹œκ°„μ΄ 걸릴 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. * κ²°κ³ΌλŠ” 1주일 μ΄λ‚΄λ‘œ 메일을 톡해 확인 ν•˜μ‹€ 수 있고, μ§€μ—°λ˜λŠ” 경우 κ°œλ³„μ μœΌλ‘œ μ—°λ½λ“œλ¦½λ‹ˆλ‹€. * 직무 λ˜λŠ” 상황에 따라 μ ˆμ°¨μ— 변동이 λ°œμƒν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. * λ‹€μˆ˜μ˜ μ±„μš© ν”Œλž«νΌμ—μ„œ daum/hanmail/kakao 도메인 이메일 κ³„μ •μ˜ μˆ˜μ‹ μ΄ μ›ν™œν•˜μ§€ μ•Šμ€ κ²½μš°κ°€ λ°œμƒν•˜κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μ•ˆμ •μ μΈ μ§€μ›μ„œ 등둝을 μœ„ν•΄, μ–ΈκΈ‰ν•œ 도메일 μ΄μ™Έμ˜ 이메일 계정을 μ΄μš©ν•΄μ£Όμ„Έμš”. * AB180은 μ‚°μ—…κΈ°λŠ₯μš”μ› λ³‘μ—­μ§€μ •μ—…μ²΄λ‘œ, ν˜„μ—­ μ‚°μ—…κΈ°λŠ₯μš”μ› 전직, 보좩역 μ‚°μ—…κΈ°λŠ₯μš”μ› μ‹ κ·œ νŽΈμž…/전직이 κ°€λŠ₯ν•©λ‹ˆλ‹€.

μ§€κΈˆ λ°”λ‘œ μ§€μ›ν•˜κΈ°β†’

더 μ•Œμ•„λ³΄κΈ°

Inside AB180 #1 : 데이터 μ—”μ§€λ‹ˆμ–΄ μ •μ£Όν™λ‹˜ 인터뷰
A2. 데이터 μ—”μ§€λ‹ˆμ–΄λž€ μ–΄λ–€ 데이터든 효과적으둜 λ‹€λ£° 수 μžˆλ„λ‘ ν•΄μ£ΌλŠ” ν¬μ§€μ…˜μ΄λΌκ³  μƒκ°ν•©λ‹ˆλ‹€. κ΄€κ³„ν˜• λ°μ΄ν„°λ² μ΄μŠ€μ˜ μž‘μ€ ν…Œμ΄λΈ”μ„ λ‹€λ£¨λŠ” 것과 규λͺ¨ μžˆλŠ” 데이터λ₯Ό λ‹€λ£¨λŠ” 것은 μ „ν˜€ λ‹€λ¦…λ‹ˆλ‹€. λ‹¨μˆœνžˆ μ‰½κ²Œ 체감해보기 μœ„ν•΄μ„œλŠ” MySQL에 ν…Œμ΄λΈ”μ„ λ§Œλ“€κ³  1TB μ •λ„μ˜ 랜덀 데이터λ₯Ό μƒμ„±ν•œ λ’€ 집계 질의λ₯Ό 싀행해보면 λ©λ‹ˆλ‹€. μ œκ°€ ν•˜λŠ” 일은 κ·ΈλŸ¬ν•œ λ§Žμ€ 데이터듀을 쉽고 효과적으둜 λ‹€λ£° 수 있게 ν•˜λŠ” κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€.
http://recruit.ab180.co/stories/data_engineer

지원과 κ΄€λ ¨ν•œ λ¬Έμ˜μ‚¬ν•­μ΄ μžˆλ‹€λ©΄ recruit@ab180.co 으둜 νŽΈν•˜κ²Œ 연락 λΆ€νƒλ“œλ¦½λ‹ˆλ‹€

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