대규모 데이터 플랫폼 아키텍처를 설계하고 기술 리딩을 수행하는 포지션입니다.

• 대규모 데이터 플랫폼(Lakehouse) 아키텍처 설계 및 기술 리딩 • Databricks, Snowflake 등 Spark 기반 데이터 파이프라인 설계·구축·최적화 • 온프레미스-클라우드 하이브리드 연동 및 마이그레이션 전략 수립 • AI/ML 프로젝트 피처 엔지니어링, 학습 데이터셋 구축 및 모델 서빙 파이프라인(MLOps) 설계 • 생성형 AI·컴퓨터 비전 데이터 소싱·전처리·품질관리 • 데이터 거버넌스 기술 구현(카탈로그, 메타데이터, 접근권한, 라인리지) • IT·데이터사이언스·보안·현업 부서 간 아키텍처 의사결정 및 기술 협업 리딩

• 대규모 데이터 플랫폼 설계·구축 리딩 경험 • Databricks, Spark, Delta Lake 등 Lakehouse 아키텍처 설계·운영 경험 • 온프레미스-클라우드(AWS/Azure/GCP) 하이브리드 환경 데이터 연동·이관 경험 • Python·SQL 기반 정형(DB/문서) 및 비정형(영상/이미지/로그) 데이터 처리 파이프라인 설계 경험 • Spark, Kafka 등 대용량 분산 처리 시스템 성능 튜닝 및 트러블슈팅 경험 • Unity Catalog 등 데이터 거버넌스·카탈로그 도구 활용 경험 • ML 파이프라인(피처스토어, 모델 학습·서빙용 데이터 흐름) 구축 또는 협업 경험

• 생성형 AI(LLM)·컴퓨터 비전 프로젝트 데이터 엔지니어 참여 경험 • MLOps(MLflow, Kubeflow 등), 컨테이너(Docker, Kubernetes), CI/CD 파이프라인 구축 경험 • 물리보안·건물관리·SI 등 산업 도메인의 정형/비정형 데이터(CCTV, 로그 등) 처리 경험 • SAP 등 기간계 시스템과의 데이터 연동 경험 • 데이터 엔지니어링·클라우드·AI 관련 자격증(AWS/Azure/GCP Professional 등) 보유 • 기술 리드 또는 팀 리딩 경험

서류전형 ＞ 1차면접 ＞ 2차면접 ＞ 최종합격