
데이터 엔지니어 – 푸네, 현장 근무
푸네에서 Merkle을 위한 AWS 기반 데이터 플랫폼과 ETL 파이프라인을 구축합니다. SQL 및 Python 솔루션을 개발하고 데이터 품질을 강화하며 분석 제공을 지원합니다.
설명
- AWS에서 확장 가능한 ETL 및 ELT 파이프라인을 생성합니다
- 프로덕션 워크로드를 위한 SQL 변환 및 Python 데이터 파이프라인을 개발합니다
- AWS S3, Glue 및 EMR을 사용해 수집 워크플로를 구축합니다
- 성능과 비용의 균형을 유지하면서 분석을 지원하는 데이터 모델을 설계합니다
- 여러 환경에서 파이프라인을 배포하고 실행하는 작업을 지원합니다
- 파이프라인 성능, 안정성 및 데이터 품질을 추적합니다
- 파이프라인 장애를 조사하고 근본 원인 분석을 수행합니다
- 보안, 안정성 및 확장성을 향상하는 엔지니어링 관행을 적용합니다
- 아키텍트 및 제품 팀과 협력해 기술 요구 사항을 명확히 합니다
- 비즈니스 및 분석 요구 사항을 실용적인 AWS 데이터 솔루션으로 전환합니다
- 문서화, 코드 리뷰 및 공통 엔지니어링 표준을 지원합니다
- 글로벌 딜리버리 환경에서 개인 기여자로서 데이터 파이프라인, 클라우드 엔지니어링 및 분석 지원 업무를 수행합니다
지원 자격
- 관련 전문 경력 3~7년을 보유해야 합니다
- S3, Glue, Athena, Redshift 및 EMR을 포함한 AWS 데이터 서비스에 대한 실무 지식을 갖춰야 합니다
- 클라우드 네이티브 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스 아키텍처를 설계한 경험이 있어야 합니다
- 배치 처리를 이해하고 스트리밍 개념에 대한 기본적인 이해가 있어야 합니다
- 복잡한 쿼리, 조인, 집계 및 변환에 SQL을 능숙하게 사용할 수 있어야 합니다
- Redshift 또는 Athena에서 대규모 데이터 세트를 다룬 경험이 있어야 합니다
- 데이터 엔지니어링 및 ETL 개발에 Python을 효과적으로 사용할 수 있어야 합니다
- PySpark 또는 Spark 경험이 있으면 유리합니다
- 데이터 모델링, 변환 설계 및 성능 튜닝을 이해해야 합니다
- Spark 또는 PySpark와 같은 분산 처리 프레임워크를 실무에서 사용한 경험이 있어야 합니다
- 정형 및 반정형 데이터를 다루는 데 익숙해야 합니다
- 스키마 진화, 데이터 품질 검사 및 검증 로직을 이해해야 합니다
- Terraform 및/또는 CloudFormation을 사용한 Infrastructure as Code에 대한 실무 지식이 있어야 합니다
- 데이터 워크로드를 위한 CI/CD 파이프라인의 기본 경험이 있어야 합니다
- CloudWatch를 사용한 로깅 및 모니터링을 이해해야 합니다
- 아키텍트, DevOps, QA 및 비즈니스 이해관계자와 효과적으로 협업할 수 있어야 합니다
- 다양한 대상에게 기술 개념을 명확하게 설명할 수 있어야 합니다
- 학사, 석사 또는 이에 상응하는 학위를 보유해야 합니다
- AWS Certified Solutions Architect 또는 DevOps – Professional 인증이 기재되어 있습니다
- Snowflake Core 인증이 기재되어 있습니다
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