<h2>직무</h2><p>Data Engineer</p><h2>포지션 상세</h2><p>[Spoon] 목소리만으로 소통하며 전 세계 사용자들과 교감할 수 있는 글로벌 오디오 라이브 플랫폼<br> • 스푼 서비스 글로벌 가입자 수 3,000만 돌파<br> • 스푼 서비스 한국, 일본, 대만 포함 총 24개국 진출<br> • 스푼 서비스 전 세계 월 100만 명 청취<br><br>스푼랩스는 탄탄한 Spoon(스푼) 서비스를 기반으로<br>2024년 7월, 신사업으로 숏폼 드라마 플랫폼 'Vigloo(비글루)'를 7개 언어로 글로벌 런칭 하였으며 <br>2024년 9월, 크래프톤으로부터 1,200억원 규모의 지분 투자를 받았습니다.<br>* 관련 기사: 크래프톤, 숏폼 드라마 플랫폼 기업 '스푼랩스'에 1200억원 규모 지분 투자 https://n.news.naver.com/mnews/article/030/0003239228?sid=105<br><br>=================<br><br>[팀소개] 스푼랩스 Data Tech 팀을 소개합니다<br><br>우리 팀은 이런 일을 하고 있어요!<br>스푼과 비글루에서 발생하는 음성, 텍스트, 이미지, 영상 등 모든 데이터를 활용하는 팀입니다.<br>한국, 일본, 대만, 영미국, 아랍권 국가에서 발생하는 전세계 데이터를 활용한 다양한 유형의 규모가 큰 데이터 처리 뿐만 아니라 <br>데이터 기반의 의사 결정 지원을 위한 시각화 서비스 및 ML / AI 를 활용한 추천 시스템 및 서비스 품질을 개선하기 위한 <br>어뷰징 시스템 개발에 이르기까지 데이터가 필요한 다양한 영역에서 활용하고 있습니다.<br><br>우리 팀은 이렇게 일을 하고 있어요!<br>• 다양한 아이디어 및 신기술에 대해 적극 공유하고 의견을 나눕니다.<br>• 이렇게 모인 아이디어를 기반으로 도전적인 자세로서 PoC를 진행합니다.<br>• 처음 마주한 문제점 혹은 질문이 있다면 언제든 질문하고 빠르게 답변 받을 수 있습니다.<br>• 설계된 Architecture 혹은 개발된 코드는 팀 리뷰 혹은 온라인 리뷰를 통해 더욱 더 건설적인 피드백을 받을 수 있습니다.<br>• 여기에 팀의 생산성을 높이기 위한 상용 AI 서비스를 아낌없이 지원합니다.<br><br>Data Tech 팀은 문제 해결 중심의 사고방식을 지향합니다. 다만, 개인 보다는 팀으로서 서로가 잘하는 부분을 함께 활용하여 더 큰 시너지를 낼 수 있는 방법을 찾으려고 합니다. 그 해결방법이 굳이 ML이 아니어도 됩니다. 빠른 문제 해결이 가능하다면 ML 을 비롯한 다양한 방법을 함께 찾고, 해결하려고 노력합니다. 또한, 다양한 부서와의 커뮤니케이션을 통해 활용 가능한 신기술 혹은 데이터를 선제적으로 사용해보고 실제 구현된 Demo 를 제시합니다.<br><br>우리 팀은 이런 기술 스택을 사용해요!<br>• Hadoop Ecosystem<br>• Hive<br>• Spark<br>• Airflow<br>• Metabase<br>• Jupyter<br>• PostgreSQL / MariaDB<br>• Grafana / Alert Manager<br>• Ranger<br><br>[AWS]<br>• GLUE<br>• EC2<br>• S3<br>• EKS<br>• EMR<br>• Open Search (Elastic Search)<br><br>[Language]<br>• Python<br>• Java or Kotlin<br>• SQL<br><br> 스푼랩스 개발자들의 이야기 자세히보기: 스푼랩스 기술 블로그</p><h2>주요업무</h2><p>• Big-data 기반 OpenSource(s)가 설치된 On-Premise Cluster를 관리 및 운용합니다.<br>• AWS Cloud 기반의 환경에서 Glue EC2 EKS 등을 활용하여 데이터 수집 및 처리 서비스를 운용하고 관리합니다.<br>• 서비스에서 발생한 Database Log 및 3rd-Party Service에서 수집합니다.<br>• 수집된 다양한 유형의 데이터(정형 비정형 반정형)를 전처리하여 정형화 및 표준화합니다.<br>• 정형화된 데이터를 기반으로 SQL Query를 활용하여 타 부서에 데이터를 제공 및 시각화된 대시보드를 제공합니다.</p><h2>자격요건</h2><p>• 5년 이상 데이터 엔지니어 업무 경력<br>• Hadoop ecosystem 기반의 Open Source 설치 및 운영 경험<br>• Spark 기반의 ETL 처리 경험<br>• Airflow 기반의 스케쥴링 및 DAG 구성 경험<br>• Ansi-SQL 기반의 쿼리 작성 및 고급 함수 사용 경험<br>• Python Java Kotlin 등 프로그래밍 언어 개발 경험<br>• 데이터 파이프라인 운영 및 모니터링 등의 경험</p><h2>우대사항</h2><p>• Glue EC2 EKS 등 AWS 서비스 경험이 있으신 분<br>• 쿼리 실행 계획 및 로그 등을 통한 ETL 성능 최적화 경험<br>• ML Engineer와의 개발 및 협업 경험<br>• 개발 비개발 직군을 모두 포함하여 문제점 논의 및 해결 방안에 대한 설명 등 원활한 커뮤니케이션 경험<br>• 스푼 서비스를 적극적으로 사용해보신 분</p><h2>혜택 및 복지</h2><p>[근무제도] 개인에게 가장 잘 맞는 방식으로 밀도 있게 일해요<br><br>• 월요일은 4시간만 근무해요! 월요병 없는 주 4.5일제<br>• 오전 8시~10시 30분 사이 원하는 시간에 자유롭게 출근하는 자율출근제<br>• 국내/외 무관 원하는 곳에서 반기 당 1개월 간 원격 근무하는 워케이션 프로그램<br>• 모든 지원은 회사가! 해외 법인에서 근무하는 오피스 익스체인지 프로그램<br><br>[교육 및 복리후생] 회사와 함께 개인의 역량도 쑥쑥 자라나요<br><br>• 월 10만원 한도의 자기계발비 지원<br>• 월 20만원 한도의 일본어, 영어, 한국어 외국어 학습비 지원<br>• AWS re:Invent, Digital Marketing Summit, MAU Conference 등 업무 관련 국내외 교육 및 세미나 참석 지원<br>• 우리 같이 공부해요! 사내 스터디 모임 지원<br>• 사내 도서관 운영 및 신청 도서 구매<br>• 입사자와 추천자 모두 후한 보상을! 사내 추천 제도<br><br>[복리후생] 열심히 일한 뒤엔 여유롭게 휴식해요<br><br>• 이유는 묻지도 따지지도 않고 자유롭게 사용하는 휴가/반반차 제도<br>• 함께해 주셔서 감사해요! 근속 기간별 리프레시 휴가 및 휴가비 지원<br>• 생일엔 놀아야죠. 생일자를 위한 반반차 휴가<br><br>[복리후생] 편하고, 즐겁고, 건강하게 일하는 건 기본이에요<br><br>• 강남역 초 역세권의 깔끔하고 세련된 사무실<br>• 든든히 드세요. 아침 식사 제공 및 점심 식비 지원<br>• 우리가 애정하는 서비스를 만들기 위해, 스푼 구매 할인 지원<br>• 에너지는 항상 충전되어야 하니까. 무제한 카페테리아 운영<br>• 개개인의 일상에도 진심을 담아, 경조 휴가 및 경조비 지원<br>• 무엇보다 건강이 우선이죠. 연 1회 종합건강검진 제공<br>• 열심히 일한 뒤 안전하게 퇴근해야죠. 야근 식비 및 심야 택시비 지원<br>• 힘들 땐 잠시 쉬어요. 고급 안마의자, 게임기, 다트, 탁구대 구비</p>
