No Whiteboard

Data & Analytics Engineer (DW/BI)

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Seoul

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Interview Process

1. Hiring manager screen 2. Take-home project 3. Discussions via Zoom that include pair-programming to iterate on homework and culture-fit interview

Programming Languages Mentioned

Python, ETL, SQL

[Platform Department 소개]

Hyperconnect Platform Department는 Data Engineering, SRE/DevOps/MLOps, Platform, IT 등 구성원들이 모여 중앙 플랫폼과 시스템 인프라 개발 운영 역할을 수행하고 있습니다. Azar, Hakuna Live, Hyperconnect Enterprise, AI/ML, Media 등 전사 모든 서비스에 인프라와 공통 플랫폼 기술을 제공하고 유관부서와 적극적 협업을 통하여 다양한 영역에서 비즈니스 임팩트를 만들어내고 있습니다. 또한, 전사 기술 조직의 Silo화를 방지하고 효율적이고, 생산성이 뛰어난 엔지니어링 문화를 만들어가는데 집중하고 있습니다.

[Data Product Dev Team 소개]
- Data Product Dev 팀은 Data Engineer들이 모여  Data Governance, Analytics Engineering, BI/DW 엔지니어링을 수행하는 엔지니어링 팀입니다.
- 단순 데이터 파이프 라인 관리를 넘어서, 가치 있는 Data를 만들고 Data Quality에 대한 SLO/SLI가 관리되는 지속가능한 데이터 파이프라인 및 데이터 모델을 개발하고 제공하고 있습니다.
-  DataLake/Warehouse 관리 및 개발에 있어서, Data Governance, Analytics Engineering 등 Modern Datastack 기술 패러다임을 도입하고 버전관리, Testing, Deploy, Monitoring, Observability 등 Software Engineering 관행을 Data Platform에 적용하는 업무를 수행하고 있습니다.
- Data (as a) Product: 데이터를 S/W제품으로서 취급하고 개발합니다. 또한, 데이터 생산자, 데이터 소비자 간의 브릿지 역할을 수행하며, 데이터 생산자를 Shift Right하고, 데이터 소비자를 Shift Left하는데에 관심이 있습니다.
- 조직의 Data Literacy를 높이고, 데이터 모델의 이해와 활용을 높이기 위해 데이터 문서 및 메타데이터를 생성 및 관리합니다.
- Aggregated 데이터 모델을 기반으로 만들어지는 수익화/통계/운영에 대한 내외부 데이터 제품 개발에 적극적으로 기여합니다.

팀에 합류하신다면,
- 멀티 프로덕트 기반의 다양한 도메인 환경에서 발생하는 데이터를 주도적으로 관리할 수 있습니다.
- 데이터 파이프라인 유지 관리를 뛰어넘어, 데이터 기반으로 비즈니스 문제를 해결하기 위한 시스템 구축 및 디자인을 해볼 수 있습니다.
- 필요하다면, 비즈니스에 필요한 Data Application을 개발해 볼 수 있는 경험을 할 수 있습니다.
- 글로벌 데이터를 다루다 보니 규모가 굉장히 크고 (수십 TB/day 이상), 대량의 데이터를 바탕으로 기술적으로 다양한 고민과 시도를 해볼 수 있습니다.
- 기존 보다 나은 방향을 끊임없이 연구하고, 합리적으로 새로운 업무 체계나 시스템 도입을 Production에 적용 해볼  수 있습니다.
- EKS, Bigquery, Databricks, Airflow를 활용 중이며, 퍼블릭 클라우드기반의 다양한 데이터 인프라 및 프레임워크를 경험할 수 있습니다.

테크 블로그 및 인터뷰X하커야를 통해 Data Engineering팀이 어떻게 일하고, 어떤 문제를 해결하는지 살펴보세요!



[업무 내용]

Data Architect (Analytics)
- Data Vault 모델링 구현 및 데이터 모델링 기반하에, 스트리밍/배치 데이터 처리 시스템을 도입하고 구축합니다.
- 다양한 stakeholder의 니즈를 취합하여 전사 데이터 표준을 정의합니다.
- 데이터 통합, 데이터 웨어하우징, 데이터 모델링, 데이터 시각화 및 보고를 포함한 end-to-end 데이터 분석 아키텍처를 개발합니다.
- 효율적인 데이터 저장, 검색 및 분석을 지원하기 위해 데이터 모델을 설계하고 최적화하며 데이터 무결성, 정확성 및 신뢰성을 보장합니다.
- 비즈니스와 데이터 간의 브릿지 역할을 하여 최적의 의사결정을 할 수 있는 데이터 환경을 개선합니다.
- 복잡한 데이터를 이해 가능한 인사이트로 변환하며, 새로운 비즈니스 기회를 적극적으로 성취합니다.

데이터 퀄리티 관리
- 데이터의 일관성, 적시성 및 오류 등을 검증을 자동화합니다.
- 데이터 퀄리티 운영 관리를 위해 단일 데이터 소스를 만들고 운영합니다.

BI 운영, 설계 및 구현
- 전사 다양한 조직과 협력하여 BI 운영을 위한 정책을 수립합니다.
- 데이터 사용자/분석가의 요구사항을 분석하여 대시보드 설계 및 구현합니다.

데이터 분석 엔지니어링
- 데이터 과학/분석가들과 협업을 통해, BI 및 분석엔지니어링 업무를 수행하여 빠른 EDA와 데이터분석을 실현하도록 돕습니다.
- 데이터 민주화를 위한 통합 데이터 모델링 구축 및 확장합니다.
- Hyper Data(Data Catalog 및 Data Knowledge)를 생산 및 관리합니다.
- 데이터 사용자 셀프 서비스 활성화를 위한 정책을 수립하고, 가이드합니다.

Data Application 개발
- 비즈니스 및 백엔드/ML에서 활용할 수 있는 스트리밍 테이블을 생산합니다.
- 분석영역을 뛰어넘어, 수익화, 운영, Engagement 효율성 개선을 위해 Datalake기반의 Data를 이용하여, Data Application 개발을 합니다.
- Privacy, Security 관련 데이터 처리 및 제공을 위한 Data Application을 개발합니다.
- 준실시간 기반 데이터 대시보드 및 Aggregated 데이터를 생성하고 제공합니다.
- 생산된 데이터 마트 모델을 기반으로, ReverseETL 도구 활용 및 개발을 통하여, 다양한 서드파티 시스템과 데이터를 연계합니다.


자격 요건
  • SQL을 사용하여 자신이 분석하고자 하는 것을 능숙하게 구현 가능하신 분
  • Python을 능숙하게 사용할 수 있으신 분
  • Tableau, Power BI, Looker 또는 이와 유사한 BI 도구 사용 경험이 있으신 분
  • 데이터 거버넌스와 데이터 품질 관리에 대한 이해가 있으신 분
  • 주도적으로 재무 및 비즈니스 관련 데이터 문제를 해결해 보신 경험이 있으신 분
  • 주도적으로 DW/DM 데이터 모델링, 구축 및 운영 업무를 리딩해보신 분
  • Airflow(ETL)에 능숙하고 트러블 슈팅을 주도적으로 해결해 보신 분
  • 영어를 기반으로 한 미팅과 메일 커뮤니케이션이 가능하신 분
  • AWS, Google Cloud등 퍼블릭 클라우드 플랫폼에 대한 경험 있으신 분


    • 우대사항
  • 데이터 거버넌스 정책을 회사에 도입하여 뛰어난 효과를 경험 하신 분
  • 새로운 비즈니스 도메인 지식을 빠르게 이해하고, 데이터 기반 의사 결정에 기여하는 것을 즐거워 하시는 분
  • 대규모 데이터를 BI환경에서 최적화 해본 경험이 있으신 분
  • 데이터 품질 관리와 파이프라인 효율성을 높이기 위해 dbt와 같은 툴에 대한 실무 경험이 있으신 분


    • How We Work
  • 정의되지 않은 과제를 정의하고 스스로 해결책을 찾아 해결할 수 있습니다.
  • 팀 단위 프로젝트를 성공적으로 리딩할 수 있으며, 팀간 협업을 이끌고 다른 기능의 직군 파트너와 협업을 할 수 있습니다.
  • 팀 안팎으로 커뮤니케이션하며 내 메시지를 청자에 맞추어 적절한 수준에서 명확하고 간결하게 제시할 수 있습니다.
  • 팀간의 협업을 돕고 결과를 만들어낼 수 있도록 지원합니다.
  • 프로젝트의 결과물을 팀 목표와 align할 수 있습니다.
    • 고용형태/채용절차/근무시간
  • 고용 형태: 정규직
  • 채용 절차: 서류전형 > Technical Competency Test > Recruiter Call > 1차 면접 > 2차 면접 > 3차면접(해당 시) > 최종합격 (* 필요시 면접 전형 등이 추가로 진행될 수 있습니다.)
  • 서류 전형의 경우 합격자에 한하여 개별 안내드릴 예정입니다.
  • 지원 서류: 자유 양식의 상세 경력기반 국문 또는 영문이력서(PDF)
    • 기타
  • 하이퍼커넥트는 증명사진, 주민등록번호, 가족관계, 혼인여부 등 채용과 관계없는 개인정보를 요구하지 않습니다.
  • 수습기간 중 급여 등 처우에 차등이 없습니다.
  • 제출해 주신 내용 중 허위 사실이 있을 경우 채용이 취소될 수 있습니다.
  • 필요 시 사전에 안내된 채용 절차 외에도 추가 면접 전형이 진행될 수 있습니다.
  • 필요 시 지원자의 동의 하에 평판조회 절차가 진행될 수 있으며, 평판조회 결과에 따라 채용이 취소될 수 있습니다.
    • 하이퍼커넥트가 채용하는 포지션에 지원하는 경우, 개인정보 처리에 관하여서는 본 개인정보처리방침이 적용됩니다: https://career.hyperconnect.com/privacy


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