Data Engineer II

담당업무

• Azure 데이터 서비스, Fabric, Kusto, SQL, Python, API 기반 배치 및 근실시간 데이터 파이프라인 설계·운영

• 비용, 지출, 사용량, 효율성, 고객 및 운영 데이터를 위한 거버넌스 기반 수집·변환·할당·서빙 계층 구축

• 데이터 품질, 스키마 검증, 계보, 조정, 메타데이터, 최신성 모니터링 및 성능 최적화 시스템 구축

• 재사용 가능한 데이터 제품, 시맨틱 모델, API, 셀프서비스 인터페이스 개발

• Python 서비스, API, 명령줄 도구, 예약 작업, 이벤트 기반 워크플로 개발

• 파이프라인 모니터링, 데이터 검증, 장애 조사, 보고, 알림 및 승인된 복구 작업 자동화

• 소스 제어, 테스트, 코드 리뷰, CI/CD, 보안 설정, 문서화 및 운영 준비 절차 적용

• 거버넌스 데이터에 기반한 코파일럿·에이전트와 Kusto, API, 지식 소스 및 운영 시스템 연동

• 검색, 프롬프트 오케스트레이션, 에이전트 도구, MCP 통합, 재사용 가능한 AI 서비스 및 평가 프레임워크 개발

• 텔레메트리, 상태 대시보드, 알림, 데이터 최신성 제어, 이상 탐지 및 자동 상태 보고 구현

• 데이터 누락·노후화, 스키마 변경, 성능 문제 및 파이프라인 장애 조사와 근본 원인 개선

• 플랫폼 가용성, 확장성, 지원성 및 비용 효율성 개선

자격요건

• Python 및 SQL 활용 역량

• 운영 환경의 데이터 파이프라인 또는 클라우드 기반 처리 시스템 구축 경험

• API 또는 SDK를 통한 시스템 통합 경험

• 테스트, 소스 제어, CI/CD 및 배포 관행 이해

• 데이터 모델링, 품질, 계보, 모니터링, 보안 및 운영 지원 이해

• 분석적 문제 해결, 협업 및 커뮤니케이션 역량

• 중간 복잡도 솔루션을 독립적으로 설계하고 운영 환경까지 전달하는 역량

• 보안성, 유지보수성, 테스트 가능성, 관측 가능성 및 확장성을 갖춘 솔루션 개발 역량

우대사항

• Azure Synapse, Kusto/ADX 및 KQL, Microsoft Fabric, Azure Data Lake Storage, Databricks 또는 Spark 경험

• GenAI 애플리케이션, 코파일럿, 에이전트, RAG 솔루션 또는 Model Context Protocol 통합 경험

• Azure OpenAI, Microsoft Foundry, 에이전트 프레임워크, 임베딩, 벡터 또는 하이브리드 검색, AI 평가 경험

• FastAPI, Azure DevOps, Teams 통합, 텔레메트리, 인시던트 관리 및 워크플로 자동화 경험

• 관리형 ID, RBAC, 시크릿 관리, 데이터 거버넌스, 프라이버시, 컴플라이언스 및 책임 있는 AI 지식

근무환경

• 성장 마인드셋과 상호 존중·성실성·책임감 중심의 협업 문화

• 품질, 보안, 프라이버시 및 책임 있는 AI를 중시하는 개발 환경

• 기술·제품·비즈니스 이해관계자와의 협업 및 명확한 커뮤니케이션

• 재사용 가능한 구성요소와 자동화 가치를 중시하는 업무 방식

마감기한

채용시 마감