Principal Engineer, Data, BIA & AI

담당업무

• ASM 엔터프라이즈 데이터 아키텍처 프레임워크, 레퍼런스 아키텍처, 표준 및 재사용 플레이북 정의·거버넌스

• Databricks, SAP, Teamcenter, Salesforce, Celonis의 목표 데이터 아키텍처 통합 설계

• 데이터 플랫폼과 비즈니스 도메인 전반의 아키텍처 일관성, 재사용성 및 단순화 추진

• 데이터 아키텍처 부채, 중복 역량, 불일치 데이터 모델 및 플랫폼 파편화 개선

• 데이터 제품, 통합, 상호운용성 및 도메인 간 데이터 공유를 위한 아키텍처 패턴 설계

• 분석, BI, 머신러닝, GenAI, Agentic AI, 프로세스 인텔리전스 및 자동화를 지원하는 신뢰성 있고 AI 준비된 데이터 기반 설계

• lakehouse, warehouse, data lake, streaming, near-real-time, event-driven, operational 및 analytical 플랫폼 기반의 확장 가능하고 안전한 데이터 아키텍처 설계

• 데이터 분류, 보존, 무역 규정 준수 및 접근 제어를 포함한 보안·컴플라이언스 내재화

• 데이터 품질, 정확성, 완전성, 계보, 무결성, 관측 가능성, 감사 가능성 및 설명 가능성을 고려한 아키텍처 설계

• 제조, 공급망, 엔지니어링, 품질, 서비스 조직 및 외부 파트너와 협업하여 비즈니스 우선순위를 확장 가능한 데이터 솔루션으로 전환

• 데이터 아키텍처 의사결정 문서화, 재사용 템플릿 작성, 설계 리뷰 및 피어 리뷰 주도

• 데이터를 비즈니스 자산으로 관리하는 비전 수립과 데이터·AI 역량 및 데이터 리터러시 확산 지원

• 신기술과 업계 동향 평가를 통한 ASM 데이터·AI 역량 고도화

자격요건

• 데이터 과학, 정보기술, 컴퓨터과학, 수학, 공학, 경영학 또는 관련 분야 학위

• 데이터 아키텍처 및 솔루션 설계 경험 7년 이상

• 데이터 제품, lakehouse 아키텍처, 데이터 엔지니어링, BI, 시맨틱 모델, 데이터 거버넌스 및 데이터 품질 관련 역량

• SQL, Python, Spark 기반 처리, 오케스트레이션 및 메타데이터 기반 엔지니어링 이해

• 데이터 거버넌스, 메타데이터 관리, 카탈로깅, 계보, 데이터 계약, 품질, 분류, 접근 제어, 보존, 감사 가능성 및 책임 있는 AI 원칙 이해

• 구조화·반구조화·비구조화·스트리밍·센서·장비·운영 데이터 등 복잡하고 다양한 데이터 소스 활용 경험

• Databricks 및 AWS, Azure, Google Cloud 등 클라우드 플랫폼 경험

• 복수 팀과 이해관계자 및 외부 파트너를 조율할 수 있는 협업 역량

• 비즈니스 리더, 제품팀, 엔지니어에게 복잡한 기술 주제를 설명할 수 있는 커뮤니케이션 역량

• 기술팀 멘토링, 설계 논의 진행 및 데이터 아키텍처 성숙도 향상을 위한 코칭·영향력 발휘 역량

• 비즈니스 가치, 도입, 재사용, 확장성, 속도, 비용 효율 및 측정 가능한 성과 중심의 업무 방식

우대사항

• Teamcenter, Salesforce, SAP S4 HANA, Celonis, Incorta 또는 Microsoft PowerBI 경험

• 반도체 또는 첨단 제조 환경 경험

• Databricks, 데이터 아키텍처, 엔터프라이즈 아키텍처, 데이터 관리, AI·ML 플랫폼, 데이터 거버넌스 또는 Agile 관련 인증

지원방법

온라인 지원 페이지에서 지원

마감기한

상시채용