Data & Analytics Engineer

Responsibilities

• Ledger 이후 Silver+/Mart 데이터 제품 을 Airflow + dbt로 설계·운영하고, 정합성·재현성·신뢰도를 최종 책임집니다.
• 지표·시맨틱 레이어 를 구축·관리합니다 (지표 정의·계산식·버전·변경 영향 표준화)
• 데이터 품질·옵저버빌리티 를 운영합니다 (dbt 테스트·커스텀 체크, 핵심 지표 이상 탐지, 신뢰 등급 모델)
• 분석 서빙 을 표준화합니다 (대시보드·리포트·KPI 모니터링 PA·PM·MKT·FP&A 협업)
• 실험·분석 자동화, Reverse ETL 스펙, 데이터 거버넌스(스키마·용어·오너십)에 기여합니다.
• 컴플라이언스 엔지니어링 (프라이버시·DLP) 수집 단계 차단 요구 정의, 익명화/가명화/집계 처리, 구현, 탈퇴 이벤트, 정기 배치 삭제·익명화, DLP(데이터 유출 방지) 정책의 데이터 레이어 적용

Requirements

• 데이터 파이프라인 엔지니어링 실무 경험 — SQL + Python, Airflow/dbt 운영
• 데이터 웨어하우스 모델링·성능에 대한 이해 ( Databricks / BigQuery 등 )
• 테스트·CI/CD·버전관리 등 SW 엔지니어링 방법론을 데이터 파이프라인에 적용 한 경험
• 비즈니스 도메인을 이해하고 데이터를 신뢰할 수 있는 제품 으로 전환한 경험
• 독립적 설계·오너십과 크로스팀 커뮤니케이션·조율 역량

Preferred Qualifications

• 시맨틱 레이어 / MetricFlow, 데이터 품질 프레임워크를 직접 구축한 경험
• 대규모 트래픽 데이터, 실시간/준실시간 처리 경험
• 데이터 프라이버시·컴플라이언스 엔지니어링 또는 DLP 구축·운영 경험
• Product Analytics / Growth·Marketing / FP&A / AI·ML 중 하나 이상에서의 강점.

Hiring Process

• 고용 형태: 정규직
• 채용 절차: 서류전형 > 과제전형 > Recruiter Call > 1차 면접 > 2차 면접 > 3차 면접 > 최종합격 (*필요 시 전형이 추가/변경 진행될 수 있습니다.)
• 서류 전형의 경우 합격자에 한하여 개별 안내드릴 예정입니다.
• 지원 서류: 자유 양식의 상세 경력기반 국문 또는 영문이력서(PDF)