
Solidigm은 까다로운 워크로드를 위한 고성능 데이터 스토리지 기술을 개발하며, AI 시대의 요구에 중점을 두고 있습니다. 제품 포트폴리오에는 데이터센터 SSD와 PCIe SSD를 비롯해 엣지 및 코어 애플리케이션을 위해 설계된 스토리지 솔루션이 포함됩니다. SK hynix NAND Product Solutions Corp.의 상표인 Solidigm은 핵심 데이터 인프라를 구축하는 기업의 데이터 이동, 관리 및 컴퓨팅 효율성 향상을 위해 노력합니다. 회사의 채용 페이지에는 스토리지 기술과 하드웨어 중심 조직 전반의 채용 기회가 소개되어 있습니다.
인재 확보 데이터 엔지니어링 및 분석 대학원 인턴(원격)
Solidigm의 인재 확보 분석을 위한 Snowflake 데이터 파이프라인, 차원 모델, Power BI 대시보드를 구축합니다. 채용 운영, 퍼널 성과, 인력 계획, 서비스 지표 전반의 자동화된 보고를 지원합니다.
설명
- 인재 확보 소스 시스템을 Snowflake에 연결하고 검증합니다
- Power BI 연결과 예약된 데이터 새로 고침을 설정합니다
- 데이터 품질 관리 기능을 추가하고 새로 고침 활동을 모니터링합니다
- Snowflake에서 쿼리 가능한 차원 모델을 생성합니다
- 분석 테이블과 과거 보고를 위한 SQL 변환을 개발하고 조정합니다
- 경영진 보고, 채용 요청 및 채용 파이프라인 상태, 퍼널 전환율, 채용 완료 시간, 단계별 소요 시간, 오퍼, 소싱, 채용 담당자 업무량, 인재 확보 서비스 수준을 위한 Power BI 대시보드를 구축합니다
- 인증된 DAX 측정값을 포함하는 거버넌스된 의미 계층을 생성합니다
- 행 수준 보안을 적용하고 모델 성능을 개선합니다
- 파이프라인 아키텍처, 데이터 계보, 모델 다이어그램, 측정값 정의, 문제 해결 절차를 문서화합니다
- 사용자 가이드를 준비하고 인재 확보 운영팀과 HR 리더십을 위한 역량 강화 세션을 진행합니다
- 인재 확보 리더와 협업하여 우선순위를 정하고 비즈니스 질문을 측정 가능한 지표로 전환합니다
- 대시보드 시연과 분석 결과를 발표합니다
- Snowflake 파이프라인, 차원 모델, Power BI 대시보드 제품군, 새로 고침 모니터링, 기술 문서, 역량 강화 자료, 향후 분석 로드맵을 제공합니다
지원 자격
- 데이터 분석, 데이터 과학, 데이터 엔지니어링, 컴퓨터 과학, 정보 시스템 또는 관련 분야의 대학원 학위를 현재 이수 중이어야 합니다
- 조인, 집계, 윈도 함수, 쿼리 최적화를 포함한 고급 SQL 기술이 필요합니다
- DAX 측정값과 데이터 모델을 사용해 Power BI 대시보드를 만든 실무 경험이 필요합니다
- 데이터 추출, 변환, 분석에 Python 또는 R을 사용한 경험이 필요합니다
- 차원 모델링과 데이터셋 설계에 대한 실무 지식이 필요합니다
- ETL 및 ELT 워크플로와 데이터 파이프라인 유지 관리에 대한 이해가 필요합니다
- 모호한 비즈니스 질문을 구조화되고 측정 가능한 분석 요구사항으로 전환할 수 있어야 합니다
- Solidigm의 데이터 개인정보 보호 및 처리 기준에 따라 후보자와 직원의 기밀 정보를 처리할 수 있어야 합니다
- 우대 사항: Snowflake 또는 이에 상응하는 클라우드 데이터 웨어하우스 경험
- 우대 사항: 자동 새로 고침, 예약 작업 또는 dbt, Airflow, Azure Data Factory와 같은 오케스트레이션 도구를 설정한 경험
- 우대 사항: Power BI Service 작업 공간, 게이트웨이, 배포 파이프라인 또는 행 수준 보안을 관리한 경험
- 우대 사항: API 또는 시스템 간 통합 경험
- 우대 사항: Azure, AWS 또는 Google Cloud Platform에서 대규모 데이터셋을 처리한 경험
- 우대 사항: Git 및 분석 엔지니어링 방법에 대한 이해
- 우대 사항: AI 또는 머신러닝 기술과 인력 데이터에 대한 경험
- 우대 사항: HR, 인재 확보 또는 인력 분석에 대한 관심
복리후생
- 원격 근무 자격
- Solidigm 사업장 인근 후보자에게 유연한 원격 또는 하이브리드 근무 방식 제공
- 주 20시간 파트타임 근무 일정
- 글로벌 규모의 인재 확보 데이터 엔지니어링 및 분석 실무 경험
- 인재 확보 리더 및 여러 기능의 기술팀과 직접 협업
- 문서, 사용자 가이드, 역량 강화 세션을 통한 전문성 개발