Lead Data Engineer

담당업무

• SAP S/4HANA 데이터를 Google BigQuery로 실시간 복제하고 Databricks 기반 Enterprise Lakehouse에 통합

• 다수 소스와 대규모 SAP 데이터셋을 대상으로 엔드투엔드 데이터 파이프라인 설계·구현

• 파티셔닝, 클러스터링, 증분 백필을 활용한 확장성·데이터 스큐·성장 대응

• 데이터 파이프라인의 스키마 변경, 지연 파일, 로직 오류 등 운영 이슈 해결 및 코드·테스트·문서 업데이트

• 분석가·데이터 사이언티스트와 요구사항을 기술 스토리와 테스트 가능한 사양으로 구체화

• GitHub, VS Code, SonarQube, Copilot 등 표준 도구와 코드 리뷰·테스트 패턴 확산

• 로그·대시보드를 활용한 파이프라인 모니터링 및 쿼리 플랜·Spark UI 기반 성능·메모리 최적화

• 참조 무결성·분포 검증 등 데이터 품질 점검 설계와 CI/CD 테스트 적용

• 재사용 가능한 자산과 문서 작성, 데이터 엔지니어링 커뮤니티 기여 및 주니어 엔지니어 멘토링

자격요건

• 컴퓨터과학, 소프트웨어공학 또는 관련 학사 학위

• 엔터프라이즈 규모 데이터 솔루션 엔지니어링 및 제공 경험

• Google BigQuery 및 Databricks(PySpark/Delta Lake) 경험

• SAP 데이터 구조(S/4HANA), SAP BW 및 SAP SLT 등 복제 도구 이해

• 주니어 엔지니어 멘토링, 실무자 커뮤니티 운영 또는 기술 표준 준수 경험

우대사항

• 정의된 설계 범위 내에서 중간 수준 복잡도의 데이터 프로젝트를 독립적으로 제공한 경험

• SQL 멀티 조인·윈도 함수, Python, Spark 활용 역량

• Lakehouse(Bronze/Silver/Gold), 스타 스키마, 데이터 계약 등 최신 데이터 아키텍처 경험

• Git, CI/CD, 테스트 주도 개발(TDD)을 포함한 DevSecOps 문화 경험

• 데이터 품질 프레임워크, 데이터 거버넌스, 클라우드 비용·효율성 고려 경험

• 글로벌 비즈니스·기술·규제·지역 환경에서의 업무 경험

• 요구사항을 명확하고 테스트 가능한 사양으로 전환하는 커뮤니케이션 역량

근무환경

하이브리드 근무 환경

마감기한

상시채용