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McKinsey & Company —서울
Sr. Delivery Consultant, AIML, Professional Services Korea
Amazon Web Services Korea LLC —서울
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Ultra Tendency —서울
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Delivery Consultant, AIML, Professional Services Korea
Amazon Web Services Korea LLC —서울
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5일
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Databricks —서울
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Delivery Solutions Architect
Databricks —서울
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Forward Deployed Engineer
Databricks —서울
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Senior Manager, Sales
DXC Technology —서울
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6일

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국가미래전략원 SNU Strategic Studies Fellowship 연구원 첨부파일 있음
서울대학교 —서울 관악로
서울대학교 국가미래전략원은 2022년 2월 설립 후 다양한 전공분야에 걸쳐 탁월한 전문성을 보유한 서울대학교의 학문적 자산을 기반으로 국내외 사회의 주요 이슈를 연구하고 포럼개최 및 보고서 발간 등 다양한 방법을 통해 연구 결과를 사회와 공유하며 활발한 정책 제안 활동을 전개해 오고…
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**This is iPECS position/ Location is Gasan**

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.

Key Responsibilities

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

Required Qualifications

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

Preferred Qualifications

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

Why join Ericsson?At Ericsson, you´ll have an outstanding opportunity. The chance to use your skills and imagination to push the boundaries of what´s possible. To build solutions never seen before to some of the world’s toughest problems. You´ll be challenged, but you won’t be alone. You´ll be joining a team of diverse innovators, all driven to go beyond the status quo to craft what comes next.

What happens once you apply?Click Here to find all you need to know about what our typical hiring process looks like.Encouraging a diverse and inclusive organization is core to our values at Ericsson, that's why we champion it in everything we do. We truly believe that by collaborating with people with different experiences we drive innovation, which is essential for our future growth. We encourage people from all backgrounds to apply and realize their full potential as part of our Ericsson team. Ericsson is proud to be an Equal Opportunity Employer. learn more.

Primary country and city: Korea (the Republic of) (KR) || Seoul

Req ID: 783114

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