Home Job Postings [Plano,TX] Jr. Data Architect/Engineer(주니어 데이터 아키텍트 / 데이터 엔지니어) This topic has replies, 0 voices, and was last updated 1 week ago by SBT HR. Now Editing “[Plano,TX] Jr. Data Architect/Engineer(주니어 데이터 아키텍트 / 데이터 엔지니어)” Name * Password * Email Topic Title (Maximum Length 80) Company * Location Expires at ## 포지션 소개 Medallion 아키텍처를 기반으로 사내 시스템(GSCM, SEASI, SMART, BOSS)을 통합하는 신규 데이터 플랫폼을 구축할 중급 데이터 플랫폼 엔지니어를 모집합니다. 데이터 수집부터 Bronze/Silver/Gold 단계의 데이터 변환까지 전체 데이터 파이프라인을 담당하며, 기존 Alteryx 워크플로를 dbt 및 Python 기반 코드로 전환합니다. 또한 AI 에이전트가 업무별 데이터 마트를 조회할 수 있도록 MCP 서버를 개발하여, 조직의 AI 기반 분석 프로젝트를 지원합니다. 확장성과 체계적인 데이터 관리 기반을 갖춘 플랫폼을 구축하여 비즈니스 인사이트 도출과 AI 활용을 촉진하는 역할입니다. ## 주요 업무 - Microsoft SQL Server(BOSS), Oracle 등의 데이터를 Bronze 계층으로 수집하고, CDC(변경 데이터 캡처) 기반 증분 수집 구현 - 데이터 정제, 표준화, 중복 제거 및 데이터 품질 테스트를 포함한 Silver 계층의 dbt 모델 개발 - Gold 계층의 업무별 데이터 마트 개발 및 기존 Alteryx 데이터 변환 로직 이관 - 스키마 변경 및 과거 시점 데이터 조회(Time Travel)를 지원하는 Apache Iceberg 테이블과 REST Catalog 구성 - Apache Airflow DAG 개발·운영 및 작업 간 의존성, 실행 일정, 실패 알림 관리 - AI 에이전트가 Gold 계층 데이터 마트를 조회할 수 있는 MCP 서버 개발: 카탈로그·메타데이터 접근, 온톨로지 연동 및 쿼리 실행 기능 포함 - OpenMetadata를 활용한 메타데이터 및 데이터 계보(Data Lineage) 관리 - Python과 openpyxl을 활용한 Excel 보고서 자동화 ## 필수 자격 요건 - 실제 운영 환경에서 데이터 엔지니어링 실무 경력 3년 이상 - 윈도 함수, CTE 및 쿼리 성능 최적화를 포함한 고급 SQL 활용 능력 - 모델 설계, 증분 처리 전략, 매크로 및 테스트를 포함한 dbt 실무 경험 - pandas 등의 라이브러리를 활용한 데이터 처리·자동화가 가능한 Python 역량 - Apache Airflow DAG 개발 경험 - Trino/Presto, Apache Spark, DuckDB 중 하나 이상의 분석 엔진 사용 경험 - Apache Iceberg, Delta Lake, Apache Hudi 중 하나 이상의 레이크하우스 테이블 형식 사용 경험 - Medallion 아키텍처 및 스타 스키마·차원 모델링 경험 - CDC 또는 배치 처리를 통한 Microsoft SQL Server, Oracle 등 관계형 데이터베이스 연동 경험 ## 우대 사항 - Airbyte, Fivetran 등의 EL(추출·적재) 도구 및 Apache Polaris와 같은 Iceberg REST Catalog 구현체 사용 경험 - OpenMetadata, DataHub 등의 데이터 거버넌스 도구 및 Cube.dev와 같은 시맨틱 계층 사용 경험 - Alteryx 워크플로(.yxmd)를 분석하고 해당 로직을 SQL/dbt로 전환할 수 있는 능력 - MCP 서버 개발 또는 LLM, RAG, AI 에이전트 파이프라인 구축 경험 - Java 및/또는 Python을 활용한 애플리케이션, API 또는 백엔드 서비스 개발 경험 - LLM 연동, 검색 증강 생성(RAG), AI 에이전트 워크플로를 포함한 생성형 AI(GenAI) 애플리케이션 구축 경험 - LangChain 및/또는 LangGraph를 활용한 도구 연동형 AI 에이전트 개발 및 다단계 워크플로 구성 실무 경험 - PSI(생산·판매·재고) 및 매출 분석을 포함한 리테일·가전 비즈니스에 대한 이해 ## 필수 기술 - SQL - dbt - Python - pandas - Apache Airflow - Trino/Presto, Apache Spark 또는 DuckDB - Apache Iceberg, Delta Lake 또는 Apache Hudi - Microsoft SQL Server - Oracle - Kubernetes - MinIO(S3 호환 스토리지) ## 우대 기술 - Java 또는 Python - 생성형 AI(GenAI) 및 LLM 연동 - LangChain - LangGraph - RAG 및 AI 에이전트 파이프라인 - MCP 서버 개발 - Airbyte - Fivetran - Apache Polaris - OpenMetadata - DataHub - Cube.dev - Alteryx - openpyxl 지원방법 Email: Jenniferk@gmail.com I agree to the terms of service Update List
