This role combines senior-level business analysis with strong data engineering expertise. The position focuses on designing scalable data solutions, building and maintaining robust data pipelines, and delivering actionable insights to support business decision-making. The ideal candidate is equally comfortable translating business needs into data requirements and implementing reliable, efficient backend data systems.

Business Partnership & Solution Design -Collaborate closely with catalog and cross-functional business teams to translate requirements into data models, pipelines, and dashboards. -Provide analytical support through ad hoc deep dives to identify drivers of catalog-related issues and opportunities. -Partner with external teams on special projects to investigate and mitigate business challenges. Data Engineering & Pipeline Development -Design, build, and maintain scalable ETL/ELT pipelines and data lake architecture. -Develop new data ingestion pipelines, including integrating external/vendor APIs using Python. -Ensure reliability of data systems by monitoring pipelines, troubleshooting failures, and restoring services. Data Quality & Governance -Implement robust data quality checks and validation rules to prevent downstream data issues. -Maintain and enhance core data tables to ensure accuracy, consistency, and usability. -Update and manage data lineage documentation to clearly map data flow from source to consumption layers. Performance Optimization -Optimize data processing and warehouse efficiency by rewriting and tuning SQL queries (e.g., in Snowflake or BigQuery). -Continuously identify opportunities to improve existing data tools, queries, and workflows to reduce cost and improve performance. Scalable Analytics Enablement -Build self-serve, scalable data solutions that empower stakeholders and accelerate analytics. -Automate recurring processes to improve efficiency and reduce manual effort. Continuous Improvement -Stay current with evolving data technologies, tools, and industry best practices. -Proactively identify opportunities to enhance data infrastructure and analytical capabilities.

-Strong business analysis and problem-solving skills with the ability to connect data to business impact -Proven experience in data engineering (ETL/ELT pipelines, data modeling, and data architecture) -Advanced SQL skills with experience optimizing queries in modern data warehouses (e.g., Snowflake, BigQuery) -Proficiency in Python for data processing and API integrations -Experience with data quality frameworks and monitoring tools -Ability to communicate technical concepts clearly to non-technical stakeholders

[전형 절차] 서류전형 ＞ 1차 화상면접 ＞ 2차 화상면접 ＞ 처우협의 전형 절차는 직무별로 다르게 운영될 수 있으며, 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다. 전형 일정 및 결과는 지원서에 등록하신 이메일로 개별 안내 드립니다. [참고사항] 본 공고는 모집 완료 시 조기 마감될 수 있습니다. 지원서 내용 중 허위사실이 있는 경우에는 합격이 취소될 수 있습니다. 취업 보호 대상자(보훈대상자, 장애인 등)는 관련 법률에 따라 채용우대를 받을 수 있습니다. 직급과 담당 업무 범위는 후보자의 전반적인 경력과 경험 등 제반사정을 고려하여 변경될 수 있습니다. 이러한 변경이 필요할 경우, 최종 합격 통지 전 적절한 시기에 후보자와 커뮤니케이션 될 예정입니다. 채용 및 업무 수행과 관련하여 요구되는 법령상 자격이 갖추어지지 않은 경우 채용이 제한될 수 있습니다. 고용형태는 정규직으로 수습기간 12주를 포함합니다. 단, 업무상 필요한 경우에는 상기 수습기간을 적용하지 않거나 단축 또는 연장할 수 있습니다. [개인정보 처리방침] 쿠팡 그룹은 입사지원자 개인정보 처리방침(아래 링크)에 따라 귀하의 개인정보를 수집하여 처리합니다.

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서류 반환 정책 본 고지는 『채용절차의 공정화에 관한 법률』 제11조 제6항에 따른 것입니다. 당사 채용에 응시한 구직자 중 최종합격이 되지 못한 구직자는 『채용절차의 공정화에 관한 법률』에 따라 제출한 채용서류의 반환을 청구할 수 있음을 알려 드립니다. 다만, 홈페이지 또는 전자우편으로 제출된 경우나 구직자가 당사의 요구 없이 자발적으로 제출한 경우에는 그러하지 아니하며, 천재지변이나 그 밖에 당사에게 책임 없는 사유로 채용서류가 멸실된 경우에는 반환한 것으로 봅니다. 위 2항 본문에 따라 채용서류 반환 청구를 하는 구직자는 채용서류 반환청구서[채용절차의 공정화에 관한 법률 시행규칙 별지 제3호 서식]를 작성하여 당사 이메일(

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)로 제출하면, 제출이 확인된 날로부터 14일 이내에 지정한 주소지로 등기우편을 통하여 발송해 드립니다. 이 경우 등기우편요금은 수신자 부담으로 하게 되오니 유념하시기 바랍니다. 당사는 위 2항 본문에 따른 구직자의 반환 청구에 대비하여 채용 여부가 확정된 날로부터 180일 간 구직자가 제출한 채용서류 원본을 보관하게 되며, 그때까지 채용서류의 반환을 청구하지 아니할 경우에는 『개인정보 보호법』에 따라 지체 없이 채용서류 일체를 파기할 예정입니다. 채용 및 업무 수행과 관련하여 요구되는 법령상 자격이 갖추어지지 않은 경우 채용이 제한될 수 있습니다.