포지션 상세
# 플레이스앤 R&D실 소개
플레이스앤은 식,음료 매장에 고객 재방문율을 높이는 도도포인트 / 나우웨이팅 등의 솔루션을 제공하는 기업입니다.
업계에서의 독보적 1위를 차지하고 있는 2개의 제품과 함께 글로벌 진출로의 방향성을 기획하고 있으며, 식음료 매장 데이터 분석, 파트너십 확대를 통한 SaaS 솔루션 리더십을 지속적으로 행하고 있습니다.
식음료 사업은 독립적이고 확장 범위가 넓은 사업입니다. 외식 산업의 디지털 전환을 통한 고객 경험 증대에 집중하며 외식 시장의 선도 기업으로 자리매김하고,
나아가 글로벌 현지화를 통해 세계적인 고객 경험의 디지털 전환 기업으로서 입지를 굳히고자 전력을 다하고 있습니다.
# 채용팀 Talk
Data Engineer는 플레이스앤 R&D실 DevSecOps팀에 소속됩니다.
DevSecOps팀은 플레이스앤의 다양한 User Service에서 발생하는 데이터를 수집·가공·제공하며, 데이터 기반의 서비스 개선과 내부 의사결정을 지원합니다. 특히 대규모 유저 환경에서 발생하는 다양한 데이터 요구사항을 해결하고, 안정적이고 신뢰할 수 있는 데이터 활용 환경을 구축하는 업무를 진행합니다.
• 고객 서비스 및 마케팅 활용을 위한 데이터를 설계하고, CRM 발송을 기반으로 한 다양한 마케팅 데이터 셋을 생성합니다.
• 수집된 데이터를 기반으로 사용자 행동, 마케팅 성과, 서비스 지표 등을 시각화(Visualization) 서비스로 제공하기 위한 데이터 구조를 설계합니다.
• 내부 조직에서 활용하는 경영 지표, 운영 지표, 서비스 KPI 등을 정의하고 데이터 추출 및 리포트 환경을 구축합니다.
• 데이터 정확성과 신뢰성을 확보하기 위해 데이터 품질 관리, 파이프라인 모니터링, 장애 대응 체계를 운영하고 개선합니다.
• Backend, Product, Marketing 등 다양한 직군과 협업하여 데이터 요구사항 정의 및 지표 설계를 진행합니다.
• ETL/ELT 기반의 데이터 파이프라인 설계 및 운영 경험이 필요합니다.
• SQL 활용 능력 및 데이터 모델링에 대한 기본적인 이해가 필요합니다.
• 서비스 도메인과 비즈니스 요구사항을 이해하고 이를 데이터 구조로 설계할 수 있어야 합니다.
• 다양한 직군과의 협업을 위한 커뮤니케이션 능력이 필요합니다.
# TechStack
• 데이터 처리: Python, SQL
• 데이터 파이프라인: Airflow, Dagster, Prefect
• 저장소: RDBMS, Data Warehouse
• 시각화: BI Tool, BigQuery, QuickSight
• 인프라: AWS 기반 데이터 환경
• 기타: Git, 데이터 모델링, 배치/스트리밍 처리
플레이스앤은 식,음료 매장에 고객 재방문율을 높이는 도도포인트 / 나우웨이팅 등의 솔루션을 제공하는 기업입니다.
업계에서의 독보적 1위를 차지하고 있는 2개의 제품과 함께 글로벌 진출로의 방향성을 기획하고 있으며, 식음료 매장 데이터 분석, 파트너십 확대를 통한 SaaS 솔루션 리더십을 지속적으로 행하고 있습니다.
식음료 사업은 독립적이고 확장 범위가 넓은 사업입니다. 외식 산업의 디지털 전환을 통한 고객 경험 증대에 집중하며 외식 시장의 선도 기업으로 자리매김하고,
나아가 글로벌 현지화를 통해 세계적인 고객 경험의 디지털 전환 기업으로서 입지를 굳히고자 전력을 다하고 있습니다.
# 채용팀 Talk
Data Engineer는 플레이스앤 R&D실 DevSecOps팀에 소속됩니다.
DevSecOps팀은 플레이스앤의 다양한 User Service에서 발생하는 데이터를 수집·가공·제공하며, 데이터 기반의 서비스 개선과 내부 의사결정을 지원합니다. 특히 대규모 유저 환경에서 발생하는 다양한 데이터 요구사항을 해결하고, 안정적이고 신뢰할 수 있는 데이터 활용 환경을 구축하는 업무를 진행합니다.
주요업무
• DevSecOps팀과 함께 서비스 전반에서 발생하는 User 및 Service 데이터를 수집·처리하기 위한 새로운 데이터 파이프라인을 설계·구축·운영합니다.• 고객 서비스 및 마케팅 활용을 위한 데이터를 설계하고, CRM 발송을 기반으로 한 다양한 마케팅 데이터 셋을 생성합니다.
• 수집된 데이터를 기반으로 사용자 행동, 마케팅 성과, 서비스 지표 등을 시각화(Visualization) 서비스로 제공하기 위한 데이터 구조를 설계합니다.
• 내부 조직에서 활용하는 경영 지표, 운영 지표, 서비스 KPI 등을 정의하고 데이터 추출 및 리포트 환경을 구축합니다.
• 데이터 정확성과 신뢰성을 확보하기 위해 데이터 품질 관리, 파이프라인 모니터링, 장애 대응 체계를 운영하고 개선합니다.
• Backend, Product, Marketing 등 다양한 직군과 협업하여 데이터 요구사항 정의 및 지표 설계를 진행합니다.
자격요건
• 데이터 엔지니어링 또는 유관 분야에서 1년 이상의 실무 경험 또는 그에 준하는 역량이 필요합니다.• ETL/ELT 기반의 데이터 파이프라인 설계 및 운영 경험이 필요합니다.
• SQL 활용 능력 및 데이터 모델링에 대한 기본적인 이해가 필요합니다.
• 서비스 도메인과 비즈니스 요구사항을 이해하고 이를 데이터 구조로 설계할 수 있어야 합니다.
• 다양한 직군과의 협업을 위한 커뮤니케이션 능력이 필요합니다.
# TechStack
• 데이터 처리: Python, SQL
• 데이터 파이프라인: Airflow, Dagster, Prefect
• 저장소: RDBMS, Data Warehouse
• 시각화: BI Tool, BigQuery, QuickSight
• 인프라: AWS 기반 데이터 환경
• 기타: Git, 데이터 모델링, 배치/스트리밍 처리
