Consultant - Data & AI

담당업무

• Data & AI 프로젝트의 솔루션 설계·개발·배포

• 고객 및 파트너의 비즈니스 목표를 반영한 기술 솔루션 개발

• 프로젝트 산출물 일정·우선순위·변경사항 관리

• 기술적 의존성·위험요소 정의와 완화 전략 수립

• 클라우드 및 Microsoft 기술 도입·활용 확대

• 고객·파트너·영업·아키텍처 조직과 협업하여 가치 제안 개발

• 기술 전략 실행 및 정보보호·컴플라이언스 정책 적용

• 재사용 가능한 지식재산과 솔루션 활용

• 프로젝트 기술 납품 품질 및 엔지니어링 생산성 개선

자격요건

• 컴퓨터공학 또는 관련 전공 학사 학위

• 복잡한 솔루션의 설계·계획·개발·배포 지식

• 클라우드·온프레미스·하이브리드 환경의 데이터 엔지니어링 경험

• Azure Data Services 및 데이터 플랫폼 현대화 경험

• Microsoft Fabric, Azure Synapse Analytics 기반 데이터 웨어하우스·분석 경험

• SQL 및 NoSQL 데이터베이스 경험

• Azure Data Factory, SSIS, Talend, Informatica, Airflow 등 ETL·ELT 도구 경험

• 데이터 마이그레이션·플랫폼 업그레이드·현대화 경험

• Spark, Databricks, Kafka, Hadoop 등 빅데이터 생태계 지식

• ML 학습용 데이터셋 및 기본 피처 엔지니어링 경험

• ML 파이프라인 운영화와 Azure 기반 MLOps 개념 이해

• LLM, 모델 학습·평가·배포 워크플로 및 Azure AI 스택 기초 지식

• NLP, Document Intelligence, Computer Vision, RAG 또는 AI Search 관련 경험·지식

• Prompt Engineering, TensorFlow·PyTorch, LangChain·LangGraph 관련 이해

• Responsible AI의 공정성·해석 가능성·거버넌스 이해

• Agile, Azure DevOps, DataOps, MLOps, 자동화 테스트, CI/CD 및 배포 워크플로 이해

• 보안 코딩·관측성·성능 고려사항 이해

• Python 프로그래밍 경험

• 기술 개념을 비즈니스 이해관계자에게 설명하는 커뮤니케이션 역량

• 모호한 환경에서 빠르게 학습하고 변화에 적응하는 역량

우대사항

• Azure Data Engineer Associate 관련 인증

• Azure AI Engineer Associate 관련 인증

• Azure Solution Architect Expert 관련 인증

• Azure Databricks 경험

• 차원 모델링, Lambda·Kappa 아키텍처, 시계열 데이터 처리 이해

• Azure Stream Analytics 및 Azure Analysis Services 이해

• 데이터 거버넌스 도구 및 개념 이해

근무환경

• 시니어 컨설턴트·아키텍트·고객과 공동으로 혁신 솔루션 개발

• 지속적인 기술 학습과 Azure Data·AI 관련 교육 및 인증

• 피드백을 반영한 기술 역량과 담당 범위 확대

• 재사용 가능한 컴포넌트와 엔지니어링 모범사례 구축

마감기한

채용시 마감