
미국 원격 Staff 데이터 엔지니어
Moxie의 데이터 파이프라인, Snowflake 웨어하우스, dbt 모델을 이끕니다. Practice Intelligence와 미용 클리닉을 위한 분석 기반을 구축합니다.
설명
- 파이프라인, 웨어하우스, 모델링 계층을 아우르는 Moxie의 데이터 플랫폼을 책임집니다.
- 데이터가 Postgres에서 Snowflake로 이동하는 과정에서 프로덕션 스키마 변경을 엔지니어링 팀과 조율합니다.
- 재무팀과 협업해 회계 로직을 데이터 모델에 반영합니다.
- 데이터 파이프라인을 구축하고 유지 관리합니다.
- 내부 팀과 Moxie가 지원하는 클리닉에서 비즈니스 핵심 데이터를 계속 사용할 수 있도록 합니다.
- 재무 보고 로직과 하위 지표에 미치는 영향을 포함해 dbt 모델을 관리하고 개선합니다.
- Prefect와 Snowflake Openflow를 사용한 오케스트레이션 및 관측 가능성을 책임집니다.
- 1분기 주요 프로젝트로 발생주의 회계 모델 또는 과거 EMR 데이터 모델링 중 하나를 완료합니다.
- 보안 검토, 스키마 변경, 장애 분류, 인프라 성능 및 비용에 관한 절차와 성과 지표를 정의합니다.
- 데이터 스택을 개선하고 예측형 및 처방형 Practice Intelligence를 위한 파이프라인과 모델을 개발합니다.
- 데이터 제품의 LLM 생성 콘텐츠에 대한 보호 장치를 마련합니다.
지원 자격
- 데이터 엔지니어링 경력 5~10년을 보유해야 합니다.
- 초기 데이터 담당자로 합류해 시스템의 기반을 만들고 비즈니스 핵심 플랫폼으로 성장시킨 경험이 있어야 합니다.
- 비즈니스 로직을 구현할 수 있는 탄탄한 dbt 및 SQL 모델링 역량이 있어야 합니다.
- 현금주의 및 발생주의 회계, 인센티브 로직, 매출 정의를 모델링한 경험이 있어야 합니다.
- 뛰어난 Python 역량과 견고한 소프트웨어 엔지니어링 기본기를 갖춰야 합니다.
- Prefect, Airflow, Dagster 또는 이에 준하는 도구로 프로덕션 파이프라인을 구축한 경험이 있어야 합니다.
- 운영 데이터베이스에서 웨어하우스로 이어지는 스키마 변경을 관리한 경험이 있어야 합니다.
- 알림 및 관측 가능성 체계를 구축한 경험이 있어야 합니다.
- 비기술 파트너와 협업해 처음부터 끝까지 납품을 이끈 실적이 있어야 합니다.
- 가동 시간, 안정성, SLA, 런북, KPI 및 비용 최적화에 책임을 져야 합니다.
- Claude Code, Cursor, n8n과 같은 AI 도구를 능숙하게 다뤄야 합니다.
- 데이터 스택에서 LLM을 적용할 수 있는 영역과 보호 장치가 필요한 영역을 설명할 수 있어야 합니다.
복리후생
- Tier 1 지역(미국 및 캐나다)의 경우 0.017%~0.023%의 지분을 제공합니다.
- AI 도구가 업무 흐름에 통합된 현대적인 데이터 스택을 사용합니다.
- 데이터 로드맵에 실질적으로 기여하고 자신의 커리어 방향을 주도할 수 있습니다.
- 포용적인 근무 환경을 제공하며 요청 시 면접 편의를 지원합니다.





