No Whiteboard

Sr. Data & Analytics Engineer (DW/BI)

Hinge (View all Jobs)

Seoul

Please mention No Whiteboard if you apply!
I'm a one-man team looking to improve tech interviews, and could use any support! 😄

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

SQL, ETL, Python

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 과제 전반을 주도적으로 정의하고 해결할 뿐만 아니라 팀 목표에 맞는 프로젝트를 직접 제안합니다.
  • 다른 팀과의 협업을 리딩하고, 팀의 영향력을 팀 너머로 확장시킵니다.
  • 팀 안팎으로 커뮤니케이션하며 내 메시지를 청자에 맞추어 적절한 수준에서 명확하고 간결하게 제시할 수 있습니다.
  • 전사 비즈니스 목표를 이해하여 팀의 목표와 우선순위를 align 합니다.
  • 팀에 best practice를 제안하고, 팀 멤버들의 성장을 돕습니다.
    • 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.)
  • 근무 시간: 근무시간을 자율적으로 선택하는DIY(Do It Yourself) 근무제 (단, 병무청 복무규정에 따라 산업기능요원, 전문연구요원은 시차출근제 적용 - 오전 8시 ~ 11시 사이 출근)
  • 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.
  • 이 포지션은 산업기능요원 보충역 편입/전직, 전문연구요원 현역 전직, 전문연구요원 보충역 편입/전직 채용이 가능합니다. 병역특례요원의 경우, 병역특례 관련법에 따라 복무관리를 진행합니다. (*전문연구요원 현역 24년 신규 편입의 경우, 별도 문의 부탁 드립니다.)


    • 하이퍼커넥트가 채용하는 포지션에 지원하는 경우, 개인정보 처리에 관하여서는 본 개인정보처리방침이 적용됩니다: https://career.hyperconnect.com/privacy

    Please mention No Whiteboard if you apply!
    I'm a one-man team looking to improve tech interviews, and could use any support! 😄

    Get weekly alerts of new jobs from companies not using whiteboard interviews!