About this opportunity iPECS is looking for an experienced Data Engineer (Data Architect) to lead the design and evolution of data architectures for large‑scale services. This role focuses on building scalable and reliable data platforms by designing database architectures and data pipelines, while collaborating closely with engineering and platform teams. iPECS는 대규모 서비스 환경에서 데이터 아키텍처 설계와 고도화를 주도할 **Data Engineer(Data Architect)**를 찾고 있습니다. 본 포지션은 데이터베이스 및 데이터 파이프라인 아키텍처를 중심으로, 확장 가능하고 안정적인 데이터 플랫폼을 구축하는 역할입니다.

Design and evolve large‑scale database and data platform architectures Design data flows and pipelines across operational databases, analytics databases, and Data Warehouses/Data Marts Design and operate ETL/ELT pipelines, ensuring data quality and performance Structure data for analytics and BI use cases and design serving layers Define data standards, schemas, and governance policies in collaboration with DevOps, Cloud, and service teams Participate in roadmap design for future data platform scalability Manage schema versioning and migrations integrated with CI/CD pipelines Build monitoring for query performance and transaction logs aligned with observability and logging systems Establish data lifecycle management and optimization strategies Define and implement data quality management frameworks and automated pipelines Design and implement real‑time and batch synchronization strategies between operational and analytics environments Define and apply data security policies including encryption, masking, and access control 대규모 DB 및 데이터 플랫폼 아키텍처 설계 및 고도화 운영 DB, 분석용 DB, Data Warehouse/Data Mart 간 데이터 흐름 및 파이프라인 설계 ETL/ELT 파이프라인 설계 및 데이터 품질·성능 관리 BI 및 분석이 가능한 형태로 데이터 구조화 및 Serving 레이어 설계 DevOps/Cloud/서비스 팀과 협업하여 데이터 표준, 스키마, 거버넌스 정책 정의 향후 Data Platform 확장을 고려한 로드맵 설계 참여 CI/CD 파이프라인과 연계된 Schema Versioning 및 Migration 관리 Observability 및 Logging 체계와 연계된 쿼리 성능, Transaction Log 모니터링 구축 데이터 라이프사이클 관리 및 최적화 전략 수립 데이터 품질 관리(Data Quality) 체계 수립 및 자동화 파이프라인 구성 운영 DB와 분석 환경 간 실시간/배치 데이터 동기화 전략 수립 및 구현 데이터 보안 정책(암호화, 마스킹, 접근 권한 관리) 수립 및 적용

8+ years of experience in data‑focused roles such as Data Engineer, DBA, or backend engineering Strong hands‑on experience in database engineering Experience operating large‑scale RDBMS environments (MySQL, PostgreSQL, Oracle, etc.) Solid experience in query optimization, schema design, indexing, sharding, and performance tuning Deep understanding of SQL and experience designing complex queries and schemas Experience designing Data Warehouses and Data Marts Experience designing and operating ETL/ELT pipelines Experience with database replication, clustering, and failover/fencing configurations Experience diagnosing and tuning performance issues in large‑scale data environments Experience establishing incident response and recovery processes for data pipelines Hands‑on experience operating at least one distributed data system (Kafka, Spark, Flink, etc.) 데이터 엔지니어, DBA, 백엔드 등 데이터 중심 역할로 8년 이상 실무 경험 Database Engineering 전반에 대한 hands‑on 경험 RDBMS(MySQL, PostgreSQL, Oracle 등) 기반 대규모 DB 운영 경험 Query Optimization, 스키마 설계, 인덱싱, 샤딩 등 성능 튜닝 실무 역량 SQL에 대한 깊은 이해 및 복잡한 쿼리·스키마 설계 경험 Data Warehouse, Data Mart 설계 경험 ETL/ELT 파이프라인 설계 및 운영 경험 데이터 이중화, 클러스터링, Failover/Fencing 구성 경험 대용량 데이터 환경에서의 성능 이슈 진단 및 개선 경험 데이터 파이프라인 장애 대응 및 복구 프로세스 수립 경험 Kafka, Spark, Flink 등 분산 데이터 시스템 중 1개 이상 실무 운영 경험

• • • Experience with data pipeline orchestration tools such as Airflow or Argo Workflows Exposure to modern data architecture concepts such as Data Mesh or Lakehouse Experience integrating BI tools such as Power BI or Tableau Experience processing large‑scale log or event data Experience with data security, access control, or regulatory compliance Airflow, Argo Workflow 등 데이터 파이프라인 오케스트레이션 도구 경험 Data Mesh, Lakehouse 등 현대 데이터 아키텍처 개념 또는 실무 경험 Power BI, Tableau 등 BI 도구 연동 경험 대규모 로그 및 이벤트 데이터 처리 경험 데이터 보안, 접근 제어, 규제 대응 경험

서류 검토 - 1차 인터뷰 - 2차 인터뷰 - 오퍼