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어피닛은 'Finance for All'이라는 비전을 가지고 인도의 'Financial Inclusion'을 해결하고 있습니다.
'True Balance' 서비스는 기존 금융제도를 이용할 수 없는 '저신용자', '무신용자'에게도 합리적인 금융상품을 제공하여 금융 서비스를 이용할 수 있게 하는 중요한 역할을 담당하고 있습니다.
'사업 본격 성장'이라는 바람에 날개를 달아줄 숨어있는 동료 히어로들을 모집합니다.
10억여 명의 인도 금융 소외층을 위한 '최초'의 'Neo-Banking Service'를 위해 함께하고 싶다면, 망설이지 말고 지원해주세요!
데이터 엔지니어들이 효율적으로 작업할 수 있는 분산 처리 환경(Spark, Flink 등)을 제품화하고, 핀테크 서비스의 엄격한 보안 가이드라인 안에서 데이터 흐름의 병목을 해결하는 역할을 수행합니다. 우리는 인프라를 '서비스'로 바라보고 데이터 팀의 생산성을 극대화할 수 있는 엔지니어를 찾습니다.
• Data-Centric 인프라 설계: AWS 환경에서 대규모 데이터 처리 및 분석을 위한 최적의 인프라 아키텍처 설계 (EKS, S3, Glue, EMR 등)
• 실시간 데이터 인프라 관리: Kafka, Kinesis 등 고가용성이 요구되는 메시징 큐 및 스트리밍 환경 운영 및 성능 튜닝
• 데이터 보안 및 거버넌스: 핀테크 보안 기준에 따른 데이터 접근 제어(IAM, RBAC), 네트워크 분리 및 데이터 암호화 체계 수립
• Observability 구축: 데이터 파이프라인의 지연(Latency), 유실, 비용을 실시간으로 모니터링하고 대응하는 시스템 설계
• 비용 최적화: 데이터 스토리지 및 컴퓨팅 자원에 대한 FinOps 관점의 비용 최적화
• 데이터/ML 조직과의 기술 협업: 데이터 엔지니어 및 ML 엔지니어가 비즈니스 로직에 집중할 수 있도록 플랫폼 도구를 제품화하고, AI/LLM을 활용한 운영 자동화 시도
• 데이터 스택 유경험자: Flink, Spark 중 하나 이상의 에코시스템을 직접 운영하거나 튜닝해 본 경험
• 데이터 이해도: 데이터 엔지니어링 워크플로우(ETL/ELT)에 대한 이해와 이를 인프라적으로 지원해 본 경험
• Data Pipeline CICD & GitOps: 데이터 파이프라인 배포 자동화 및 IaC(Terraform)를 통한 데이터 인프라의 표준화된 관리 경험
• 언어/도구: Python, Go, Java 중 하나 이상의 언어에 능숙하며, Shell Script를 통한 운영 자동화 가능자
• 문제 해결 능력: 분산 환경에서의 네트워크 트러블슈팅 및 성능 병목 현상을 논리적으로 해결하시는 분
'True Balance' 서비스는 기존 금융제도를 이용할 수 없는 '저신용자', '무신용자'에게도 합리적인 금융상품을 제공하여 금융 서비스를 이용할 수 있게 하는 중요한 역할을 담당하고 있습니다.
'사업 본격 성장'이라는 바람에 날개를 달아줄 숨어있는 동료 히어로들을 모집합니다.
10억여 명의 인도 금융 소외층을 위한 '최초'의 'Neo-Banking Service'를 위해 함께하고 싶다면, 망설이지 말고 지원해주세요!
주요업무
Afinit의 Data Platform Engineer는 단순한 인프라 관리를 넘어, 대규모 금융 데이터를 처리하기 위한 Data-Ops 및 ML-Ops 환경의 초석을 설계하고 구축합니다.데이터 엔지니어들이 효율적으로 작업할 수 있는 분산 처리 환경(Spark, Flink 등)을 제품화하고, 핀테크 서비스의 엄격한 보안 가이드라인 안에서 데이터 흐름의 병목을 해결하는 역할을 수행합니다. 우리는 인프라를 '서비스'로 바라보고 데이터 팀의 생산성을 극대화할 수 있는 엔지니어를 찾습니다.
• Data-Centric 인프라 설계: AWS 환경에서 대규모 데이터 처리 및 분석을 위한 최적의 인프라 아키텍처 설계 (EKS, S3, Glue, EMR 등)
• 실시간 데이터 인프라 관리: Kafka, Kinesis 등 고가용성이 요구되는 메시징 큐 및 스트리밍 환경 운영 및 성능 튜닝
• 데이터 보안 및 거버넌스: 핀테크 보안 기준에 따른 데이터 접근 제어(IAM, RBAC), 네트워크 분리 및 데이터 암호화 체계 수립
• Observability 구축: 데이터 파이프라인의 지연(Latency), 유실, 비용을 실시간으로 모니터링하고 대응하는 시스템 설계
• 비용 최적화: 데이터 스토리지 및 컴퓨팅 자원에 대한 FinOps 관점의 비용 최적화
• 데이터/ML 조직과의 기술 협업: 데이터 엔지니어 및 ML 엔지니어가 비즈니스 로직에 집중할 수 있도록 플랫폼 도구를 제품화하고, AI/LLM을 활용한 운영 자동화 시도
자격요건
• 경력: 관련 경력 6년 이상 (DevOps, Data Platform, 또는 Cloud Engineer)• 데이터 스택 유경험자: Flink, Spark 중 하나 이상의 에코시스템을 직접 운영하거나 튜닝해 본 경험
• 데이터 이해도: 데이터 엔지니어링 워크플로우(ETL/ELT)에 대한 이해와 이를 인프라적으로 지원해 본 경험
• Data Pipeline CICD & GitOps: 데이터 파이프라인 배포 자동화 및 IaC(Terraform)를 통한 데이터 인프라의 표준화된 관리 경험
• 언어/도구: Python, Go, Java 중 하나 이상의 언어에 능숙하며, Shell Script를 통한 운영 자동화 가능자
• 문제 해결 능력: 분산 환경에서의 네트워크 트러블슈팅 및 성능 병목 현상을 논리적으로 해결하시는 분
