포지션 상세
공간 지능 플랫폼 글로벌 리더 - 큐픽스
큐픽스는 2015년 한국에서 시작해, 도면과 현장이 어긋나는 순간을 가장 먼저 알아채는 일을 합니다. 엔터프라이즈 공간 지능(Spatial Intelligence) 플랫폼 분야의 글로벌 개척자이자 리더로, AI가 건설과 시설 운영 현장을 공간적으로 이해하고 설계 의도와 실제 상황의 차이를 짚어 팀이 다음에 무엇을 해야 할지 파악할 수 있는 플랫폼을 전 세계 고객사에 제공합니다.
매출의 97% 이상이 한국 밖에서 발생하며, 40여 개국 15,000여 현장에서 사용되고, 메이저 벤처캐피털 10곳 이상이 큐픽스의 다음 성장에 함께하고 있습니다.
큐픽스는 "어떤 회사도 현장 현실을 데이터로 읽고 가장 나은 다음 행동을 결정할 수 있도록"이라는 목표 아래, 인공구조물의 생애 주기를 관통하는 글로벌 표준 운영 시스템을 만들어 가고 있습니다.
[백엔드 유닛 소개]
백엔드 유닛은 Infrastructure, Reliability, Application 3개 division으로 구성되어 있으며, AWS 기반의 클라우드 인프라를 바탕으로 큐픽스의 모든 제품과 서비스를 지탱하는 핵심 조직입니다.
Infrastructure Part는 AWS 멀티 어카운트 아키텍처 설계, Terraform을 이용한 IaC, 클라우드 인프라 구축 및 최적화를 담당합니다. 특히 Data Engineer는 Snowflake 기반의 데이터 파이프라인 구축, Elasticsearch 클러스터 관리, 대규모 데이터 처리 인프라를 설계하고 운영합니다.
[백엔드 유닛에 합류하신다면]
• 대한민국에서 개발되어 전 세계로 배포되는 글로벌 B2B SaaS를 직접 경험할 수 있습니다
• PB급 규모의 4D Digital Twin 데이터를 처리하는 인프라를 설계하고 최적화합니다
• AI 도구(Claude Code 등)를 적극 활용하여 생산성을 극대화하는 개발 문화를 경험합니다
• 외부 교육 및 컨퍼런스 참가를 지원받으며 지속적으로 성장할 수 있습니다
[데이터 엔지니어]
Infrastructure Part의 Data Engineer는 큐픽스의 데이터 플랫폼을 설계하고 구축합니다. Snowflake를 중심으로 한 이터 웨어하우스, Elasticsearch 클러스터, MongoDB Atlas 등을 관리하며, 글로벌 규모의 데이터 처리 파이프라인을 최적화합니다.
주요 기술 스택: Snowflake, BigQuery, AWS, Terraform, Elasticsearch, MongoDB Atlas, Datadog, Python
• 데이터 파이프라인: Snowflake 기반의 ETL/ELT 파이프라인 구축 및 최적화
• 클러스터 관리: Elasticsearch 클러스터 및 MongoDB Atlas 운영 및 성능 튜닝
• 비용 최적화: Finance/Operations와 협업하여 클라우드 비용 대시보드 구축 및 최적화 (월 수천만원 규모)
• 모니터링: Datadog을 이용한 데이터 인프라 모니터링 및 장애 대응
• 보안 및 컴플라이언스: Information Security와 협업하여 글로벌 고객의 지역별 Compliance 준수
• 데이터 거버넌스: 데이터 품질 관리 및 접근 제어 정책 수립
• 최신 기술 연구: 데이터 플랫폼 관련 최신 기술 스택 연구 및 적용
[운영 및 온콜 체계]
• 온콜 시스템: Level 1(초기 대응), Level 2(심화 대응)로 구분된 체계적인 온콜 운영
• 협업 구조: Infrastructure Engineer와 협업하여 안정적인 데이터 파이프라인 운영
• 글로벌 운영: 전 세계 고객을 대상으로 하는 24/7 데이터 플랫폼 운영 경험
[기술적 챌린지]
• 대규모 데이터: PB급 규모의 360도 이미지 및 메타데이터 처리 인프라 설계
• 글로벌 확장성: 전 세계 수천 개 기업의 데이터를 안정적으로 처리하는 아키텍처 구축
• 비용 효율성: 빠르게 증가하는 데이터 볼륨 대비 클라우드 비용 최적화
• 실시간 처리: 현장에서 생성되는 데이터의 실시간 수집 및 분석 파이프라인 구축
• 경력: 3년 이상 15년 이하
• Python/SQL 등을 이용한 데이터 처리 및 분석 경험이 있는 분
• ETL/ELT 파이프라인 구축 및 운영 경험이 있는 분
• 관계형 DB 또는 NoSQL DB 구축 및 운영 경험이 있는 분
• Git, JIRA, Github 등의 협업 도구 사용 경험이 있는 분
큐픽스는 2015년 한국에서 시작해, 도면과 현장이 어긋나는 순간을 가장 먼저 알아채는 일을 합니다. 엔터프라이즈 공간 지능(Spatial Intelligence) 플랫폼 분야의 글로벌 개척자이자 리더로, AI가 건설과 시설 운영 현장을 공간적으로 이해하고 설계 의도와 실제 상황의 차이를 짚어 팀이 다음에 무엇을 해야 할지 파악할 수 있는 플랫폼을 전 세계 고객사에 제공합니다.
매출의 97% 이상이 한국 밖에서 발생하며, 40여 개국 15,000여 현장에서 사용되고, 메이저 벤처캐피털 10곳 이상이 큐픽스의 다음 성장에 함께하고 있습니다.
큐픽스는 "어떤 회사도 현장 현실을 데이터로 읽고 가장 나은 다음 행동을 결정할 수 있도록"이라는 목표 아래, 인공구조물의 생애 주기를 관통하는 글로벌 표준 운영 시스템을 만들어 가고 있습니다.
[백엔드 유닛 소개]
백엔드 유닛은 Infrastructure, Reliability, Application 3개 division으로 구성되어 있으며, AWS 기반의 클라우드 인프라를 바탕으로 큐픽스의 모든 제품과 서비스를 지탱하는 핵심 조직입니다.
Infrastructure Part는 AWS 멀티 어카운트 아키텍처 설계, Terraform을 이용한 IaC, 클라우드 인프라 구축 및 최적화를 담당합니다. 특히 Data Engineer는 Snowflake 기반의 데이터 파이프라인 구축, Elasticsearch 클러스터 관리, 대규모 데이터 처리 인프라를 설계하고 운영합니다.
[백엔드 유닛에 합류하신다면]
• 대한민국에서 개발되어 전 세계로 배포되는 글로벌 B2B SaaS를 직접 경험할 수 있습니다
• PB급 규모의 4D Digital Twin 데이터를 처리하는 인프라를 설계하고 최적화합니다
• AI 도구(Claude Code 등)를 적극 활용하여 생산성을 극대화하는 개발 문화를 경험합니다
• 외부 교육 및 컨퍼런스 참가를 지원받으며 지속적으로 성장할 수 있습니다
[데이터 엔지니어]
Infrastructure Part의 Data Engineer는 큐픽스의 데이터 플랫폼을 설계하고 구축합니다. Snowflake를 중심으로 한 이터 웨어하우스, Elasticsearch 클러스터, MongoDB Atlas 등을 관리하며, 글로벌 규모의 데이터 처리 파이프라인을 최적화합니다.
주요 기술 스택: Snowflake, BigQuery, AWS, Terraform, Elasticsearch, MongoDB Atlas, Datadog, Python
주요업무
[주요업무]• 데이터 파이프라인: Snowflake 기반의 ETL/ELT 파이프라인 구축 및 최적화
• 클러스터 관리: Elasticsearch 클러스터 및 MongoDB Atlas 운영 및 성능 튜닝
• 비용 최적화: Finance/Operations와 협업하여 클라우드 비용 대시보드 구축 및 최적화 (월 수천만원 규모)
• 모니터링: Datadog을 이용한 데이터 인프라 모니터링 및 장애 대응
• 보안 및 컴플라이언스: Information Security와 협업하여 글로벌 고객의 지역별 Compliance 준수
• 데이터 거버넌스: 데이터 품질 관리 및 접근 제어 정책 수립
• 최신 기술 연구: 데이터 플랫폼 관련 최신 기술 스택 연구 및 적용
[운영 및 온콜 체계]
• 온콜 시스템: Level 1(초기 대응), Level 2(심화 대응)로 구분된 체계적인 온콜 운영
• 협업 구조: Infrastructure Engineer와 협업하여 안정적인 데이터 파이프라인 운영
• 글로벌 운영: 전 세계 고객을 대상으로 하는 24/7 데이터 플랫폼 운영 경험
[기술적 챌린지]
• 대규모 데이터: PB급 규모의 360도 이미지 및 메타데이터 처리 인프라 설계
• 글로벌 확장성: 전 세계 수천 개 기업의 데이터를 안정적으로 처리하는 아키텍처 구축
• 비용 효율성: 빠르게 증가하는 데이터 볼륨 대비 클라우드 비용 최적화
• 실시간 처리: 현장에서 생성되는 데이터의 실시간 수집 및 분석 파이프라인 구축
자격요건
• 학력: 4년제 대학 컴퓨터/소프트웨어 관련 전공 졸업• 경력: 3년 이상 15년 이하
• Python/SQL 등을 이용한 데이터 처리 및 분석 경험이 있는 분
• ETL/ELT 파이프라인 구축 및 운영 경험이 있는 분
• 관계형 DB 또는 NoSQL DB 구축 및 운영 경험이 있는 분
• Git, JIRA, Github 등의 협업 도구 사용 경험이 있는 분
