Data & Analytics Engineer

Seoul, South Korea

Ledger 이후 Silver+/Mart 데이터 제품을 Airflow + dbt로 설계·운영하고, 정합성·재현성·신뢰도를 최종 책임집니다.

지표·시맨틱 레이어를 구축·관리합니다 (지표 정의·계산식·버전·변경 영향 표준화)

데이터 품질·옵저버빌리티를 운영합니다 (dbt 테스트·커스텀 체크, 핵심 지표 이상 탐지, 신뢰 등급 모델)

분석 서빙을 표준화합니다 (대시보드·리포트·KPI 모니터링 PA·PM·MKT·FP&A 협업)

실험·분석 자동화, Reverse ETL 스펙, 데이터 거버넌스(스키마·용어·오너십)에 기여합니다.

컴플라이언스 엔지니어링 (프라이버시·DLP) 수집 단계 차단 요구 정의, 익명화/가명화/집계 처리, 구현, 탈퇴 이벤트, 정기 배치 삭제·익명화, DLP(데이터 유출 방지) 정책의 데이터 레이어 적용

데이터 파이프라인 엔지니어링 실무 경험 — SQL + Python, Airflow/dbt 운영

데이터 웨어하우스 모델링·성능에 대한 이해 (Databricks / BigQuery 등)

테스트·CI/CD·버전관리 등 SW 엔지니어링 방법론을 데이터 파이프라인에 적용한 경험

비즈니스 도메인을 이해하고 데이터를 신뢰할 수 있는 제품으로 전환한 경험

독립적 설계·오너십과 크로스팀 커뮤니케이션·조율 역량

시맨틱 레이어 / MetricFlow, 데이터 품질 프레임워크를 직접 구축한 경험

대규모 트래픽 데이터, 실시간/준실시간 처리 경험

데이터 프라이버시·컴플라이언스 엔지니어링 또는 DLP 구축·운영 경험

Product Analytics / Growth·Marketing / FP&A / AI·ML 중 하나 이상에서의 강점.

고용 형태: 정규직

채용 절차: 서류전형 > 과제전형 > Recruiter Call > 1차 면접 > 2차 면접 > 3차 면접 > 최종합격 (*필요 시 전형이 추가/변경 진행될 수 있습니다.)

서류 전형의 경우 합격자에 한하여 개별 안내드릴 예정입니다.

지원 서류: 자유 양식의 상세 경력기반 국문 또는 영문이력서(PDF)

제출해 주신 내용 중 허위 사실이 있거나 관련법 상 근로제공에 결격사유가 있는 경우 채용이 취소될 수 있으며, 필요시 사전에 안내된 채용 절차 외에도 추가 전형 및 서류 확인이 진행될 수 있습니다.

국가보훈대상자는 관계 법령에 따라 우대하오니, 해당되시는 분께서는 지원 시 고지해주시고 채용 시 증빙서류를 제출해주시기 바랍니다.

하이퍼커넥트가 채용하는 포지션에 지원하는 경우, 개인정보 처리에 관하여서는 본 개인정보처리방침이 적용됩니다: https://career.hyperconnect.com/privacy

#HPCNT

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