직무 Summary 넥스트증권 ​AI데이터플랫폼팀과 ​함께 ​금융 데이터 ​플랫폼의 기반 인프라(Databricks·Kafka·EKS·RDS)를 운영할 ​Data ​Engineer (Data ​Platform, 경력)를 모집합니다. ​Databricks 레이크하우스(Delta ​Lake·Unity ​Catalog), Confluent ​Kafka ​클러스터, ​데이터 서비스·API·배치 워커를 ​실행하는 ​EKS 클러스터, 서비스 ​데이터를 ​저장하는 ​RDS를 직접 운영합니다. ​환경 분리·권한·비용·용량·백업·복구를 ​관리하고 ​이 구성을 ​Terraform과 CI/CD로 ​코드화합니다. ​운영 중인 Kafka·Databricks·EKS·RDS ​워크로드의 안정성 ​기준과 장애 복구·멀티 환경 확장 절차를 팀 표준으로 정립하는 자리입니다.

• 레이크하우스 플랫폼 설계·운영: Databricks Delta Lake·Unity Catalog 기반 레이크하우스의 스토리지·컴퓨트·카탈로그 구조를 설계하고 환경 분리·권한·비용·성능을 관리합니다. • Kafka 플랫폼 운영: Confluent Kafka 클러스터(브로커·Schema Registry·Kafka Connect 클러스터)를 구축·운영합니다. 토픽·ACL·쿼터·보존 정책과 멀티 환경 구성을 관리하고 처리량·지연·장애 복구·버전 업그레이드를 책임집니다. • 서비스 인프라 운영(EKS·RDS): 데이터 서비스·API·배치 워커가 동작하는 EKS 클러스터와 RDS 인스턴스를 운영합니다. 버전 업그레이드·노드와 용량 관리·백업·복구·보안 패치·비용을 책임지고 장애에 대응합니다. • 파이프라인 실행 플랫폼: Financial Data DE·DAE가 개발한 배치·스트리밍 파이프라인이 동작하는 실행 환경(컴퓨트·스케줄러·오케스트레이션·관측)을 운영하고 재처리·백필을 수행할 수 있는 운영 도구와 절차를 제공합니다. • 데이터 품질·거버넌스 플랫폼: 데이터 담당자가 정의한 품질 규칙을 파이프라인에 적용하고 결과를 모니터링할 수 있도록 공통 품질 게이트와 운영 도구를 제공합니다. 카탈로그·리니지 수집 기반과 권한 적용 자동화를 운영하고 데이터별 계약·메타데이터·접근 요건은 데이터 담당자와 협의해 반영합니다. • IaC·환경 자동화: Terraform 등 IaC와 CI/CD로 데이터 인프라·워크스페이스·권한·네트워크 구성을 코드화하고 환경 복제·확장을 자동화합니다. • 플랫폼 안정성·온콜: 모니터링·알림·런북을 정비하고 공통 플랫폼·인프라 장애의 온콜 rotation에 참여합니다. 개별 파이프라인의 처리 로직·데이터 품질 장애는 해당 데이터 담당자와 협업해 복구하고 사후 개선을 주도합니다. • 다운스트림 플랫폼 지원: 데이터를 사용하는 서비스·분석·AI/ML 팀이 안정적으로 데이터를 소비하도록 플랫폼 인터페이스·가용성과 전송 지연 기준·운영 가이드를 제공합니다.

• 5년 이상의 데이터 엔지니어 또는 데이터 플랫폼 엔지니어 경력 • Python, Java, Kotlin 중 하나 이상의 프로그래밍 언어에 능숙하신 분 • Apache Spark 또는 Databricks 등 대용량 처리 플랫폼을 프로덕션에서 운영해보신 분 • 대용량 데이터 처리와 분산 시스템을 이해하고 계신 분 • 배치·스트리밍 파이프라인의 실행 환경(스케줄러·오케스트레이션·관측)을 운영하고 장애 시 재처리·백필을 지원해보신 분 • AWS 등 퍼블릭 클라우드에서 데이터 인프라를 구축·운영해보신 분 • 다음 중 1개 이상을 프로덕션에서 직접 운영해보신 분 - EKS 등 Kubernetes 클러스터(배포·업그레이드·노드 관리·모니터링·장애 대응) - RDS 등 관리형 RDBMS(PostgreSQL, MySQL 등)(백업·복구·성능 튜닝·보안 설정) • Terraform 등 IaC로 인프라를 코드화하고 CI/CD와 함께 운영해보신 분 • 모니터링·알림·온콜 등 프로덕션 운영 경험이 있으신 분

• Kafka 클러스터(Schema Registry·Kafka Connect·ksqlDB 등)를 프로덕션에서 설계·운영하고 처리량·지연·장애 복구·업그레이드를 직접 다뤄보신 분 • 배치·스트리밍 파이프라인을 직접 설계·운영하고 재처리·백필·멱등성을 확보해보신 분 • Databricks(Delta Lake, Unity Catalog, DLT) 또는 유사 레이크하우스 플랫폼을 멀티 환경으로 운영해보신 분 • Helm·Argo CD 등 GitOps 기반 Kubernetes 배포 자동화 경험이 있으신 분 • RDS·Aurora PostgreSQL에서 Multi-AZ 구성·읽기 복제본 운영·PITR 복구를 설계하고 운영해보신 분 • 멀티 클러스터·미러링·환경 복제 등 플랫폼 확장을 설계해보신 분 • 데이터 계약·리니지·카탈로그·품질 도구(dbt, OpenLineage, Great Expectations 등)를 플랫폼에 연동해보신 분 • 증권·은행·카드사 등 금융·규제 환경에서 데이터 플랫폼을 운영해보신 분 • 전자금융감독규정, ISMS-P 등 금융 규제·보안 요구사항을 인프라 설계에 반영해보신 분 • 데이터를 사용하는 서비스·분석·AI/ML 팀과 플랫폼 SLA를 합의하고 운영해보신 분 • AI 코딩 에이전트(Claude Code, Codex, Cursor 등)를 활용한 Agentic Engineering 경험 또는 관심이 있으신 분

■ 채용 과정 • 서류접수 → 1차 인터뷰 → 2차 인터뷰 → 처우논의 → 최종합격 • 전형 단계 중 필요 시, 사전 동의 후 레퍼런스 체크 진행 • 장애인 및 국가보훈대상자는 지원 시 관련법에 따라 우대함 ■ 제출 서류 (필수) · 국문 이력서 및 자기소개서(자유 양식) 제출 · (선택) GitHub/기술 블로그/포트폴리오 링크 첨부

[유의사항] · 상기 영입 절차는 기본 프로세스이며, 회사의 사정에 따라 전형 절차가 추가 또는 변경될 수 있습니다. · 세부 사항(지원 자격, 전형 방식 등)은 공고별로 상이하며, 지원자는 공고 내용을 충분히 확인할 책임이 있습니다. · 지원서 및 제출 자료에 기재된 내용이 사실과 다르거나 허위로 판명될 경우, 전형 진행 중 또는 합격 이후라도 채용이 취소될 수 있습니다. · 전형 진행 과정에서 필요 시, 지원자의 사전 동의를 받아 레퍼런스 체크 등 추가 검증 절차가 진행될 수 있습니다. · 장애인 및 국가보훈대상자는 관련 법령에 따라 우대합니다. · 원활한 채용 운영을 위해 동일 기간 내 복수 포지션에 대한 동시 지원은 제한될 수 있습니다. · 본 채용은 수시채용으로 진행되며, 적합한 인재 채용 시 공고는 사전 고지 없이 조기 마감될 수 있습니다. · 면접 방식 및 소요 시간은 전형 단계 및 상황에 따라 변경될 수 있습니다. · 복지 및 혜택은 회사의 내부 규정, 취업규칙 및 개별 근로계약에 따라 변경 또는 제한될 수 있으며, 근로 형태에 따라 적용 범위가 상이할 수 있습니다.