Global Operations Data Engineer

담당업무

• 제조·공급망·조달·물류·품질·엔지니어링·ERP·MES·산업 IoT 데이터 통합

• 확장 가능한 엔터프라이즈 데이터 파이프라인 및 재사용 가능한 데이터 제품 구축

• 클라우드 기반 데이터 솔루션 개발 및 데이터 처리·저장·오케스트레이션 최적화

• ETL/ELT 파이프라인, REST API와 엔터프라이즈 통합 서비스 개발

• 배치·스트리밍·이벤트 기반 데이터 처리 아키텍처 구현

• 데이터 거버넌스, 메타데이터·데이터 계보·카탈로그 관리

• 자동화된 데이터 품질 검증·모니터링·조정·예외 처리 구축

• 마스터 데이터 관리와 핵심 데이터 요소의 일관성·신뢰성 개선

• AI·머신러닝 및 고급 분석을 위한 AI-ready 데이터셋과 피처 엔지니어링 파이프라인 개발

• 데이터 파이프라인과 서비스의 가용성·성능 모니터링, 로깅·알림·관측성 구현

• DevOps 및 CI/CD 기반 배포·테스트 자동화

• 데이터 아키텍트, 소프트웨어 엔지니어, AI·데이터 과학자, 제조·공급망·품질·IT 조직과 협업

필요 역량

• Computer Science, Data Engineering, Information Systems, Software Engineering, Engineering 또는 관련 분야 학위

• Data Engineering, Software Engineering, Data Integration 또는 Enterprise Data Platforms 경험

• Python 및 SQL 프로그래밍 역량

• 확장 가능한 데이터 파이프라인과 클라우드 기반 데이터 솔루션 구축 경험

• 데이터 모델링, ETL/ELT, API 통합 및 엔터프라이즈 데이터 관리 이해

• 분석적 사고, 문제 해결 및 커뮤니케이션 역량

• 디지털 전환을 지원하는 현대적 데이터 플랫폼 구축에 대한 관심

기술환경

• Python, SQL, Apache Spark, dbt

• Microsoft Azure, AWS, Microsoft Fabric, Azure Data Lake, Snowflake

• REST APIs, Azure Event Hub, Apache Kafka, Data Factory

• SAP ERP/S/4HANA, SAP ME/MES, PLM, 품질관리시스템, 산업 IoT 플랫폼

• Microsoft Purview, MDM, 데이터 카탈로그, 메타데이터 관리, 데이터 계보, 데이터 품질 모니터링

• GitHub, Azure DevOps, Docker, Power BI, Streamlit

우대사항

• 제조, 공급망, 품질 또는 엔터프라이즈 운영 경험

• Azure, AWS, Databricks, Microsoft Fabric 등 클라우드 네이티브 데이터 플랫폼 경험

• Data Lakehouse 또는 Data Warehouse 아키텍처 경험

• 이벤트 기반 데이터 처리 경험

• 데이터 거버넌스, 메타데이터 관리 또는 MDM 경험

• AI 또는 고급 분석 플랫폼 경험

• Industry 4.0, 산업 IoT 또는 스마트 제조 경험

• DevOps 및 CI/CD 실무 경험

보상 안내

• 보상 범위는 직무, 레벨, 근무지 및 관련 역량·경력·교육에 따라 결정

• 국가별 급여 및 복리후생 정보는 Agilent Careers 지역별 안내에서 확인

근무환경

• 주간 근무

• 글로벌 제조 운영을 지원하는 Global OT & AI Engineering 조직 협업

• 데이터 아키텍처, AI·데이터 과학, 소프트웨어, 제조 엔지니어링 및 비즈니스 이해관계자와 협업

전형절차 및 지원방법

채용 과정에서 리크루터를 통해 선호 근무지의 구체적인 급여 범위 및 보상 정보를 안내

마감기한

상시채용