<div><b>[Platform Department]</b></div><div><br /></div><div><span>Hyperconnect Infra Department는 Data Engineering, SRE/DevOps/MLOps, Platform, IT 등 구성원들이 모여 중앙 플랫폼과 시스템 인프라 개발 운영 역할을 수행하고 있습니다. Azar, AI/ML 등 전사 모든 서비스에 인프라와 공통 플랫폼 기술을 제공하고 유관부서와 적극적 협업을 통하여 다양한 영역에서 비즈니스 임팩트를 만들어내고 있습니다. 또한, 전사 기술 조직의 Silo화를 방지하고 효율적이고, 생산성이 뛰어난 엔지니어링 문화를 만들어가는데 집중하고 있습니다.</span></div><div><br /></div><div><br /></div><div><br /></div><div><b>[Data Product Dev Team] </b></div><div><br /></div><div><span>- Data Product Dev 팀은 Data Engineer들이 모여  Data Governance, Analytics Engineering, BI/DW 엔지니어링 을 수행하는 엔지니어링 팀입니다.</span></div><div><span>- 단순 데이터 파이프 라인 관리를 넘어서, 가치 있는 Data를 만들고 Data Quality에 대한 SLO/SLI가 관리되는 지속가능한 데이터 파이프라인 및 데이터 모델을 개발하고 제공하고 있습니다.</span></div><div><span>- DataLake/Warehouse 관리 및 개발에 있어서, Data Governance, Analytics Engineering 등 Modern Datastack 기술 패러다임을 도입하고 버전관리, Testing, Deploy, Monitoring, Observability 등 Software Engineering 관행을 Data Platform에 적용하는 업무를 수행하고 있습니다.</span></div><div><span>- Data (as a) Product: 데이터를 S/W제품으로서 취급하고 개발합니다. 또한, 데이터 생산자, 데이터 소비자 간의 브릿지 역할을 수행하며, 데이터 생산자를 Shift Right하고, 데이터 소비자를 Shift Left하는데에 관심이 있습니다.</span></div><div><span>- 조직의 Data Literacy를 높이고, 데이터 모델의 이해와 활용을 높이기 위해 데이터 문서 및 메타데이터를 생성 및 관리합니다.</span></div><div><span>- Aggregated 데이터 모델을 기반으로 만들어지는 수익화/통계/운영에 대한 내외부 데이터 제품 개발에 적극적으로 기여합니다.</span></div><div><br /></div><div><br /></div><div><br /></div><div><b>[팀에 합류하신다면]</b></div><div><br /></div><div><span>- 멀티 프로덕트 기반의 다양한 도메인 환경에서 발생하는 데이터를 주도적으로 관리할 수 있습니다.</span></div><div><span>- 데이터 파이프라인 유지 관리를 뛰어넘어, 데이터 기반으로 비즈니스 문제를 해결하기 위한 시스템 구축 및 디자인을 해볼 수 있습니다.</span></div><div><span>- 필요하다면, 비즈니스에 필요한 Data Application을 개발해 볼 수 있는 경험을 할 수 있습니다.</span></div><div><span>- 글로벌 데이터를 다루다 보니 규모가 굉장히 크고 (수십 TB/day 이상), 대량의 데이터를 바탕으로 기술적으로 다양한 고민과 시도를 해볼 수 있습니다.</span></div><div><span>- 기존 보다 나은 방향을 끊임없이 연구하고, 합리적으로 새로운 업무 체계나 시스템 도입을 Production에 적용 해볼  수 있습니다.</span></div><div><span>- EKS, Bigquery, Databricks, Airflow를 활용 중이며, 퍼블릭 클라우드기반의 다양한 데이터 인프라 및 프레임워크를 경험할 수 있습니다.</span></div><div><br /></div><div><span>테크 블로그 및 인터뷰X하커야를 통해 Data Engineering팀이 어떻게 일하고, 어떤 문제를 해결하는지 살펴보세요!</span></div><div><span>- </span><a href="https://career.hyperconnect.com/post/61ea55a4cc9fb3003beb3e74">인터뷰x하커야 Data Engineering</a></div><div><span>- </span><a href="https://hyperconnect.github.io/2020/11/12/bigquery-optimization.html">bigquery 저장소 최적화 진행기</a></div><div><br /></div><div><br /></div><div><br /></div><div><b>[업무 내용]</b></div><div><br /></div><div><b>Data Architect (Analytics)</b></div><div><span>- Data Vault 모델링 구현 및 데이터 모델링 기반하에, 스트리밍/배치 데이터 처리 시스템을 도입하고 구축합니다.</span></div><div><span>- 다양한 stakeholder의 니즈를 취합하여 전사 데이터 표준을 정의합니다.</span></div><div><span>- 데이터 통합, 데이터 웨어하우징, 데이터 모델링, 데이터 시각화 및 보고를 포함한 end-to-end 데이터 분석 아키텍처를 개발합니다.</span></div><div><span>- 효율적인 데이터 저장, 검색 및 분석을 지원하기 위해 데이터 모델을 설계하고 최적화하며 데이터 무결성, 정확성 및 신뢰성을 보장합니다.</span></div><div><span>- 비즈니스와 데이터 간의 브릿지 역할을 하여 최적의 의사결정을 할 수 있는 데이터 환경을 개선합니다.</span></div><div><span>- 복잡한 데이터를 이해 가능한 인사이트로 변환하며, 새로운 비즈니스 기회를 적극적으로 성취합니다.</span></div><div><br /></div><div><b>데이터 퀄리티 관리</b></div><div><span>- 데이터의 일관성, 적시성 및 오류 등을 검증 자동화합니다.</span></div><div><span>- 데이터 퀄리티 운영 관리를 위해 단일 데이터 소스를 만들고 운영합니다.</span></div><div><br /></div><div><b>BI 운영, 설계 및 구현</b></div><div><span>- 전사 다양한 조직과 협력하여 BI 운영을 위한 정책을 수립합니다.</span></div><div><span>- 데이터 사용자/분석가의 요구사항을 분석하여 대시보드 설계 및 구현합니다.</span></div><div><br /></div><div><b>데이터 분석 엔지니어링</b></div><div><span>- 데이터 과학/분석가들과 협업을 통해, BI 및 분석엔지니어링 업무를 수행하여 빠른 EDA와 데이터분석을 실현하도록 돕습니다.</span></div><div><span>- 데이터 민주화를 위한 통합 데이터 모델링 구축 및 확장합니다.</span></div><div><span>- Hyper Data(Data Catalog 및 Data Knowledge)를 생산 및 관리합니다.</span></div><div><span>- 데이터 사용자 셀프 서비스 활성화를 위한 정책을 수립하고, 가이드 합니다.</span></div><div><br /></div><div><b>Data Application 개발</b></div><div><span>- 비즈니스 및 백엔드/ML에서 활용할 수 있는 스트리밍 테이블을 생산합니다.</span></div><div><span>- 분석영역을 뛰어넘어, 수익화, 운영, Engagement 효율성 개선을 위해 Datalake기반의 Data를 이용하여, Data Application 개발을 합니다.</span></div><div><span>- Privacy, Security 관련 데이터 처리 및 제공을 위한 Data Application을 개발합니다.</span></div><div><span>- 준실시간 기반 데이터 대시보드 및 Aggregated 데이터를 생성하고 제공합니다.</span></div><div><span>- 생산된 데이터 마트 모델을 기반으로, ReverseETL 도구 활용 및 개발을 통하여, 다양한 서드파티 시스템과 데이터를 연계합니다.</span></div><h3>Requirements</h3><ul><li>전문적인 데이터 업무 경험 6년 이상, 최소 3년 이상의 Data Analytics Engineering 경험이 있으신 분</li><li>SQL을 사용하여 자신이 분석하고자 하는 것을 간결하고 체계적으로 구현 가능하신 분</li><li>기본적인 CS지식과, Python을 능숙하게 사용할 수 있으신 분</li><li>Tableau, Power BI, Looker 또는 이와 유사한 BI 도구를 능숙하게 다루시는 분</li><li>조직 간의 데이터 거버넌스 기준 리딩 및 통합 운영과 데이터 품질 관리를 익숙하게 하시는 분</li><li>강한 문제해결 능력과 확장 가능하고 효율적인 데이터 분석 아키텍처를 설계할 수 있는 능력</li><li>주도적으로 DW/DM 데이터 모델링, 파이프 라인 구축 및 운영 업무를 리딩해보신 분</li><li>비즈니스와 다양한 범위의 도메인을 빠르게 파악하고, 데이터 문제를 주도적으로 해결 하시는 분</li><li>Airflow(ETL)에 능숙하고 트러블 슈팅을 여러 이해 관계자와 협업 및 리딩하여 해결하시는 분</li><li>기본적인 수준의 일상대화 영어 커뮤니케이션을 할 수 있는 분</li><li>AWS, Google Cloud등 퍼블릭 클라우드 플랫폼을 실무에서 사용해보신 분</li></ul><h3>Preferred Qualifications</h3><ul><li>데이터 거버넌스 및 데이터 플랫폼을 구축하여, 뛰어난 성과를 내신 분</li><li>대규모 데이터 및 다양한 조직 간 효과적인 BI 거버넌스를 리딩 하시고 최적화해본 경험이 있으신 분</li><li>데이터 품질 관리와 파이프라인 효율성을 높이기 위해 dbt와 같은 툴을 사용해 성과를 내신 분</li><li>새로운 비즈니스 도메인 지식을 빠르게 이해하고, 데이터 기반 의사 결정에 기여하는 것을 즐거워 하시는 분</li></ul><h3>How We Work</h3><ul><li>정의되지 않은 과제를 정의하고 스스로 해결책을 찾아 해결할 수 있습니다.</li><li>팀 단위 프로젝트를 성공적으로 리딩할 수 있으며, 팀간 협업을 이끌고 다른 기능의 직군 파트너와 협업을 할 수 있습니다.</li><li>팀 안팎으로 커뮤니케이션하며 내 메시지를 청자에 맞추어 적절한 수준에서 명확하고 간결하게 제시할 수 있습니다.</li><li>팀간의 협업을 돕고 결과를 만들어낼 수 있도록 지원합니다. </li><li>프로젝트의 결과물을 팀 목표와 align할 수 있습니다.</li></ul><h3>고용형태/채용절차/근무시간</h3><ul><li>고용 형태: 정규직</li><li>채용 절차: 서류전형 &gt; 코딩테스트/과제전형 &gt; 1차 면접 &gt; Recruiter Call &gt; 2차 면접 &gt; 최종합격 (* 필요 시 전형이 추가되거나 변경될 수 있습니다.)</li><li><b>서류 전형의 경우 합격자에 한하여 개별 안내드릴 예정입니다.</b></li><li>지원 서류: 자유 양식의 상세 경력기반 국문 또는 영문이력서(PDF)</li><li>이 포지션은<b> 전문연구요원 현역 편입/전직, 전문연구요원 보충역 편입/전직</b> 채용이 가능합니다. 병역특례요원의 경우, 병역특례 관련법에 따라 복무관리를 진행합니다. </li></ul><div>제출해 주신 내용 중 허위 사실이 있거나 관련법 상 근로제공에 결격사유가 있는 경우 채용이 취소될 수 있으며, 필요시 사전에 안내된 채용 절차 외에도 추가 전형 및 서류 확인이 진행될 수 있습니다.</div><div>국가보훈대상자는 관계 법령에 따라 우대하오니, 해당되시는 분께서는 지원 시 고지해주시고 채용 시 증빙서류를 제출해주시기 바랍니다.</div><div>하이퍼커넥트가 채용하는 포지션에 지원하는 경우, 개인정보 처리에 관하여서는 본 개인정보처리방침이 적용됩니다: <a href="https://career.hyperconnect.com/privacy">https://career.hyperconnect.com/privacy</a></div><div><br /></div><div><br /></div><div><span>#HPCNT</span></div>

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