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[※ 서비스 소개]
"인류 기억 저장소, 닷슬래시대시"
Dot Slash Dash는 '인류 기억 저장소' 로서의 비전을 바탕으로, 개인의 일상 및 라이프 스타일을 조명하는 동영상 기반의 신개념 소셜 플랫폼 서비스를 2021년 8월에 출시 하였습니다.
현재 브랜드와 사용자 모두에게 차별화된 혜택을 제공하는 커뮤니티 기반의 콘텐츠 마케팅 플랫폼으로 성장하고 있으며, 다양한 브랜드 및 아티스트와의 협업을 통해 크리에이티브 컬처를 만들어 가고 있습니다.
[※ 개발본부 소개]
• 기술과 성장
닷슬래시대시 개발본부는 개발자 본인의 역량 강화와 기술적 성장을 가장 우선으로 생각합니다.
당장 겪고 있는 문제를 해결하기 위한 선택보다 더 오랜 시간 동안 지속해서 잘 동작하는 소프트웨어를 만들기 위해 고민하고, 선택에 집중합니다.
경험과 지식이 다른 개발자들끼리 경쟁하는 것이 아닌 함께 잘 할 수 있도록 앞에서 끌어주고, 뒤에서 밀어주는 개발 문화를 지향합니다.
• 열린 소통과 존중, 신뢰
우리는 주어진 미션에 대한 가설과 검증 그리고 효율적인 구현에 대해 모두가 담당자인 것처럼 고민하고 협업 합니다.
누구나 새로운 아이디어와 개선사항들에 대해 언제나 열린 마음으로 소통하려고 노력하며, 빠르고 탁월한 결정을 통해 이용자들에게 더 좋은 서비스를 제공합니다.
슬랙의 모든 채널은 공개되어 있으며, 누구나 채널에 참여해 의견을 내거나 다른 팀의 업무도 쉽게 참고할 수 있는 오픈 된 업무 문화를 지향하고 있습니다.
[※ 닷슬래시대시 개발본부는 무엇을 개발하고 있나요?]
닷슬래시대시는 개인의 기록을 영상으로 보관하는 “ME-Social” 동영상 플랫폼으로서 동영상 처리 기술과 AI 기술을 활용한 큐레이션 시스템, 그리고 브랜드와 플레이어를 연결할 수 있는 마케팅 플랫폼을 개발하고 있습니다.
[※ 닷슬래시대시 개발본부에서 하게 될 경험]
• 글로벌 동영상 스트리밍 서비스
닷슬래시대시의 동영상 플랫폼은 유튜브(Youtube), 인스타그램(Instagram) 같은 대표적인 글로벌 서비스와 동일한 기술을 사용하고 있습니다.
사용자의 동영상을 업로드하고, 스트리밍하는 과정에서 서비스 품질 향상과 자동화된 프로세스 관리를 위해 지속해서 시스템을 업그레이드하고 있습니다.
• 사용자 취향을 기반으로 하는 추천 알고리즘과 AI
닷슬래시대시를 이용하는 사용자의 콘텐츠 시청 및 행동 데이터를 기반으로 개인의 취향을 파악하고, 적절한 추천 알고리즘을 통해 동작하는 AI 시스템을 구축합니다.
• 다양한 관심사로 모일 수 있는 커뮤니티와 누구나 수익을 낼 수 있는 리워드 시스템
비슷한 관심사를 가진 사용자들끼리 동영상 콘텐츠를 모을 수 있는 공간을 만들고, 실시간 채팅과 동시 시청을 통해 서로 소통할 수 있는 확장된 큐레이션 커뮤니티를 제공합니다.
브랜드는 커뮤니티가 자유롭게 구성한 흐름 속에서 가치 있는 콘텐츠를 찾고, 리워드를 줄 수 있는 시스템을 구축합니다.
닷슬래시대시의 데이터 엔지니어는 다양한 패턴의 사용자 행동 데이터를 정의하고, 수집 및 적재될 수 있는 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스를 구축하는 것이 최우선 목표입니다.
안정적이고 신뢰도 높은 데이터 플랫폼을 구축하여 더 멋진 제품을 만들 수 있는 기초 데이터로 활용될 수 있도록 노력해야 합니다.
그 과정에서 다양한 기술과 클라우드 서비스 및 외부 솔루션들을 활용할 수 있는 적절하고 탁월한 판단력과 경험이 필요합니다.
만들 게 많고, 할 수 있는 것들이 많습니다.
항상 밝은 분위기에서 최고의 복지인 좋은 동료들과 함께 일해요.
• 닷슬래시대시의 사용자 행동 데이터 설계와 관리
• 클라우드 기반 데이터 웨어하우스 관리 및 데이터 파이프라인 설계와 운영
• 빅데이터 분석 도구(GCP BigQuery 등) 및 BI 소스 데이터 관리
[ 기술스택 ]
• 인프라 : AWS, GCP, Kubernetes
• 시스템 : GCP BigQuery
• 데이터베이스 : MongoDB Atlas, MySQL(AWS RDS), PostgreSQL(AWS RDS)
• 클라우드(GCP, AWS) 기반 인프라 지식 및 활용 경험
• Google Analytics 활용 경험 및 기본 지식
• SQL 활용 능력 및 ETL 자동화 파이프라인 구축을 위한 프로그래밍 능력
• 데이터 중심으로 논리적인 커뮤니케이션 능력을 가지신 분
"인류 기억 저장소, 닷슬래시대시"
Dot Slash Dash는 '인류 기억 저장소' 로서의 비전을 바탕으로, 개인의 일상 및 라이프 스타일을 조명하는 동영상 기반의 신개념 소셜 플랫폼 서비스를 2021년 8월에 출시 하였습니다.
현재 브랜드와 사용자 모두에게 차별화된 혜택을 제공하는 커뮤니티 기반의 콘텐츠 마케팅 플랫폼으로 성장하고 있으며, 다양한 브랜드 및 아티스트와의 협업을 통해 크리에이티브 컬처를 만들어 가고 있습니다.
[※ 개발본부 소개]
• 기술과 성장
닷슬래시대시 개발본부는 개발자 본인의 역량 강화와 기술적 성장을 가장 우선으로 생각합니다.
당장 겪고 있는 문제를 해결하기 위한 선택보다 더 오랜 시간 동안 지속해서 잘 동작하는 소프트웨어를 만들기 위해 고민하고, 선택에 집중합니다.
경험과 지식이 다른 개발자들끼리 경쟁하는 것이 아닌 함께 잘 할 수 있도록 앞에서 끌어주고, 뒤에서 밀어주는 개발 문화를 지향합니다.
• 열린 소통과 존중, 신뢰
우리는 주어진 미션에 대한 가설과 검증 그리고 효율적인 구현에 대해 모두가 담당자인 것처럼 고민하고 협업 합니다.
누구나 새로운 아이디어와 개선사항들에 대해 언제나 열린 마음으로 소통하려고 노력하며, 빠르고 탁월한 결정을 통해 이용자들에게 더 좋은 서비스를 제공합니다.
슬랙의 모든 채널은 공개되어 있으며, 누구나 채널에 참여해 의견을 내거나 다른 팀의 업무도 쉽게 참고할 수 있는 오픈 된 업무 문화를 지향하고 있습니다.
[※ 닷슬래시대시 개발본부는 무엇을 개발하고 있나요?]
닷슬래시대시는 개인의 기록을 영상으로 보관하는 “ME-Social” 동영상 플랫폼으로서 동영상 처리 기술과 AI 기술을 활용한 큐레이션 시스템, 그리고 브랜드와 플레이어를 연결할 수 있는 마케팅 플랫폼을 개발하고 있습니다.
[※ 닷슬래시대시 개발본부에서 하게 될 경험]
• 글로벌 동영상 스트리밍 서비스
닷슬래시대시의 동영상 플랫폼은 유튜브(Youtube), 인스타그램(Instagram) 같은 대표적인 글로벌 서비스와 동일한 기술을 사용하고 있습니다.
사용자의 동영상을 업로드하고, 스트리밍하는 과정에서 서비스 품질 향상과 자동화된 프로세스 관리를 위해 지속해서 시스템을 업그레이드하고 있습니다.
• 사용자 취향을 기반으로 하는 추천 알고리즘과 AI
닷슬래시대시를 이용하는 사용자의 콘텐츠 시청 및 행동 데이터를 기반으로 개인의 취향을 파악하고, 적절한 추천 알고리즘을 통해 동작하는 AI 시스템을 구축합니다.
• 다양한 관심사로 모일 수 있는 커뮤니티와 누구나 수익을 낼 수 있는 리워드 시스템
비슷한 관심사를 가진 사용자들끼리 동영상 콘텐츠를 모을 수 있는 공간을 만들고, 실시간 채팅과 동시 시청을 통해 서로 소통할 수 있는 확장된 큐레이션 커뮤니티를 제공합니다.
브랜드는 커뮤니티가 자유롭게 구성한 흐름 속에서 가치 있는 콘텐츠를 찾고, 리워드를 줄 수 있는 시스템을 구축합니다.
주요업무
우리는 다양한 사람들의 라이프스타일을 공유하고, 개인의 라이프스타일이 브랜드가 될 수 있는 동영상 플랫폼을 만들고 있습니다.닷슬래시대시의 데이터 엔지니어는 다양한 패턴의 사용자 행동 데이터를 정의하고, 수집 및 적재될 수 있는 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스를 구축하는 것이 최우선 목표입니다.
안정적이고 신뢰도 높은 데이터 플랫폼을 구축하여 더 멋진 제품을 만들 수 있는 기초 데이터로 활용될 수 있도록 노력해야 합니다.
그 과정에서 다양한 기술과 클라우드 서비스 및 외부 솔루션들을 활용할 수 있는 적절하고 탁월한 판단력과 경험이 필요합니다.
만들 게 많고, 할 수 있는 것들이 많습니다.
항상 밝은 분위기에서 최고의 복지인 좋은 동료들과 함께 일해요.
• 닷슬래시대시의 사용자 행동 데이터 설계와 관리
• 클라우드 기반 데이터 웨어하우스 관리 및 데이터 파이프라인 설계와 운영
• 빅데이터 분석 도구(GCP BigQuery 등) 및 BI 소스 데이터 관리
[ 기술스택 ]
• 인프라 : AWS, GCP, Kubernetes
• 시스템 : GCP BigQuery
• 데이터베이스 : MongoDB Atlas, MySQL(AWS RDS), PostgreSQL(AWS RDS)
자격요건
• 3년 이상의 데이터 인프라 및 파이프라인 구축, 운영 경험• 클라우드(GCP, AWS) 기반 인프라 지식 및 활용 경험
• Google Analytics 활용 경험 및 기본 지식
• SQL 활용 능력 및 ETL 자동화 파이프라인 구축을 위한 프로그래밍 능력
• 데이터 중심으로 논리적인 커뮤니케이션 능력을 가지신 분
