[CORNERSTONE] Data Engineer(4년이상) 코너스톤은 AX 솔루션과 미래 산업을 이끄는 피지컬 AI, AR 기술, 그리고 이를 뒷받침하는 클라우드 기술을 아우르는 독보적인 기술 경쟁력을 바탕으로, 일상생활부터 기업 환경, 그리고 미래 로보틱스 연구까지 인간의 삶 전반을 혁신하는 `AI 기반 공간 컴퓨팅 에코 시스템`을 개척하고 있습니다. 모집부문 및 자격요건 모집부문 담당업무 자격요건 인원 Data Engineer CORNERSTONE의 다양한 데이터를 안정적으로 수집·처리하고, 서비스와 AI가 활용할 수 있는 데이터 기반을 만들어갈 AI Engineer(DE)를 찾습니다. 단순한 ETL 개발에 머무르지 않고 데이터의 수집부터 저장·처리·검색·제공까지 전체 흐름을 이해하며, Software Engineer·AI Engineer(ML/DE)와 협업하여 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인과 플랫폼을 설계·개발하는 역할입니다. [담당업무] ·다양한 내·외부 데이터의 수집·정제·가공·적재를 위한 ETL/ELT 파이프라인 설계·개발 ·Batch 및 Streaming 기반 대용량 데이터 처리 시스템 구축 및 성능 개선 ·데이터의 수집부터 저장·활용까지 연결되는 데이터 아키텍처 및 데이터 모델 설계 ·RDBMS, NoSQL, Object Storage, Search Engine 등 데이터 특성에 적합한 저장·조회 구조 설계 ·서비스 및 AI/ML 모델에서 활용할 수 있도록 데이터 전처리·변환 및 데이터 제공 체계 구축 ·Elasticsearch/OpenSearch 등 검색엔진을 활용한 대용량 데이터 색인·검색 파이프라인 구축 ·Embedding 및 Vector Database 등 AI/RAG 서비스에 필요한 데이터 처리 파이프라인 구축 ·데이터 정합성·완전성·최신성 등을 관리하기 위한 데이터 품질관리 및 검증 자동화 ·데이터 파이프라인의 Monitoring·Logging 및 장애 대응을 통한 데이터 처리 안정성 확보 ·Query·Index·Partition·Pipeline 등의 분석을 통한 대용량 데이터 처리 성능 최적화 ·Cloud 환경의 데이터 처리 구조와 자원 사용량을 분석하여 성능 및 비용 최적화 ·Software Engineer, AI Engineer(ML/DE)와 협업하여 서비스와 AI가 안정적으로 데이터를 활용할 수 있는 End-to-End 데이터 환경 구축 [필요역량] ·Language: Python/Java · Database: RDBMS, NoSQL · Data Processing: SQL, ETL/ELT, Batch Processing · Data Modeling: 데이터 모델링, Schema 설계 · Search: Elasticsearch/OpenSearch · Cloud: AWS 등 Cloud 환경 · Infrastructure: Linux, Docker · Engineering: Git, CI/CD · Operations: Data Quality, Monitoring, Logging [필요역량] ·Apache Airflow 등 Workflow Orchestration 환경 구축·운영 경험 · Kafka 등 Message Broker를 활용한 Streaming Data Pipeline 구축 경험 · Spark 등 분산처리 프레임워크를 활용한 대용량 데이터 처리 경험 · AWS S3, RDS, OpenSearch, Glue, Athena, EMR 등 Cloud Data Service 활용 경험 · Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse 등 데이터 플랫폼 아키텍처 설계·구축 경험 · Elasticsearch/OpenSearch 기반 대용량 검색·색인 시스템 구축 및 성능 최적화 경험 · Vector Database 및 Embedding 데이터의 저장·색인·검색 파이프라인 구축 경험 · LLM/RAG/추천/분석 등 AI 서비스에 필요한 데이터 파이프라인 구축 경험 · 실시간 또는 대규모 데이터 수집 시스템의 설계·운영 경험 · 데이터 카탈로그, Metadata Management, Data Lineage 등 데이터 거버넌스 체계 구축 경험 · 데이터 품질 규칙을 정의하고 품질 검증·모니터링을 자동화한 경험 · Docker, Kubernetes 기반 데이터 처리 시스템 구축·운영 경험 · CI/CD 또는 Infrastructure as Code 기반 데이터 인프라 자동화 경험 · Query, Index, Partition, Pipeline 등의 대용량 데이터 처리 성능 최적화 경험 · Cloud 환경에서 데이터 처리 비용을 분석하고 Architecture 및 비용을 최적화한 경험 · B2B 서비스, 데이터 플랫폼 또는 AI 플랫폼 구축 경험 · 데이터 플랫폼 또는 데이터 파이프라인의 기술 설계 및 리딩 경험 · 새로운 데이터 기술에 대한 PoC를 수행하고 실제 서비스 적용 가능성을 검증한 경험 [자격요건] ·데이터 엔지니어링 관련 실무 경력 3년 이상 · Python/Java 등 하나 이상의 프로그래밍 언어를 활용한 개발 경험 · SQL을 활용한 데이터 조회·가공 및 데이터 모델링 경험 · RDBMS, NoSQL 등 데이터 저장 구조에 대한 이해 · 대용량 데이터의 수집·가공·적재를 위한 ETL/ELT 파이프라인 개발 경험 · Batch 기반 데이터 처리 및 Workflow Scheduling에 대한 이해 · REST API, Database, File 등 다양한 데이터 소스의 수집·연계 경험 · Linux 기반 환경에서 데이터 처리 시스템을 개발·운영한 경험 · 데이터 정합성 및 품질 문제를 분석하고 개선한 경험 · 데이터 처리 과정의 장애 및 성능 문제를 분석하고 해결할 수 있는 역량 Software/AI Engineer(ML/DE) 등 다양한 직군과 기술적 요구사항을 조율할 수 있는 커뮤니케이션 역량 0 명 근무조건 고용형태: 정규직(수습기간6개월) 급여조건: 회사내규 전형단계 및 제출서류 전형단계: 서류전형 1차면접(실무) 인적성검사 2차면접(임원) 처우협의 최종함격 추가 제출서류 이력서, 자기소개서 포트폴리오 접수방법 접수방법: 인크루트 접수 접수양식: 인크루트 이력서 기타 유의사항 입사지원서 및 제출서류에 허위사실이 있을 경우 채용이 취소될 수 있습니다. 00
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