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라포랩스만의 데이터 플랫폼으로,
AI-Native 조직의 가장 강력한 근거가 됩니다.
: 이 가슴 뛰는 미션을 함께 할 Data Engineer를 찾습니다!
[합류하게 될 조직을 소개해요]
AI 시대가 되면서 '좋은 데이터'의 가치는 훨씬 높아졌어요. 특히 라포랩스는 AI-Native 조직을 지향하는만큼 그 가치를 모든 구성원이 공감하고 있고요. 라포랩스의 데이터 엔지니어링 팀은 이 좋은 데이터를 지속적으로 생산하고 관리하며 제공하는 미션을 가지고 있어요. 그래서 단순히 데이터를 전달하는 것을 넘어, 각 데이터의 물리적 특성과 도메인 맥락, 그리고 이를 활용하는 동료들의 니즈까지 깊이 고려해서 데이터 파이프라인을 설계해요. 현재 데이터는 퀸잇과 팔도감의 성장엔진으로 작동하고 있고, 이를 뒷받침하는 데이터 플랫폼을 더 높은 수준으로 진화시키기 위해 함께 할 분을 찾고 있어요. 빠르게 성장하는 커머스 플랫폼 속에서 데이터가 가장 필요한 순간에, 가장 정확한 모습으로 제공될 수 있도록 끊임없이 고민하고 발전시키는 경험을 할 수 있어요.
[라포랩스의 기술 스택은요]
•Data Warehouse: Bigquery
•Workflow: Airflow
•Streaming: Kafka, Kafka Connect, Debezium
•Language: Python
•Infrastructure: Kubernetes, Terraform
•Cloud: AWS, GCP
•Data Quality: Dataform
[함께할 동료의 한마디]
지금 저희 팀은 데이터 플랫폼을 완전히 새로 만들어가는 중이에요. AI 기반 데이터 에이전트를 구축하고, 레거시 시스템을 청산하며, 신규 Mart 시스템과 메타데이터 플랫폼을 동시에 만들고 있어요. 이런 환경에서는 정답이 정해져 있지 않고, 빠르게 검증하고 과감하게 버리면서 진짜 임팩트가 있는 것을 찾아내야 해요. 그래서 단순히 주어진 파이프라인을 유지보수하는 것이 아니라, 데이터 플랫폼의 방향을 함께 정의하고 싶은 분을 찾고 있어요. AI 시대에 '좋은 데이터'가 무엇인지 끝까지 파고들고, 실제로 그걸 만들어내는 일을 함께 해요.
• 퀸잇과 팔도감에서 발생하는 방대한 데이터를 분석하기 위한 파이프라인을 설계하고 구축하며 운영해요.
• 수십 개의 microservice에서 발생하는 데이터를 CDC를 통해 실시간으로 Bigquery에 적재하고, Kafka와 Debezium을 활용해 스트리밍 처리 파이프라인을 개선해요.
• AI 기반 데이터 에이전트의 정확도를 높이기 위해 테이블 탐색 로직을 개선하고, 답변 평가 파이프라인을 구축해 품질을 모니터링해요.
• 전사 핵심 비즈니스 로직을 테이블 형태로 제공하는 신규 Mart 시스템을 구축하고, 기존 레거시 시스템에서 핵심 Mart를 이전해요.
• 데이터 생산자가 메타데이터를 함께 생성하는 거버넌스를 만들고, Metadata 플랫폼을 구축해서 전사 구성원이 데이터를 더 쉽게 탐색할 수 있도록 만들어요.
• 데이터 품질 관리 체계를 갖추기 위해 테이블 긴급도를 분류하고, 품질 기준을 정의하며, 이슈 대응 프로세스를 수립하고 운영해요.
• 데이터 엔지니어링 경력 5년 이상이거나 이에 준하는 경험과 역량을 보유하신 분
• SQL을 능숙하게 다루고, Python 등 프로그래밍 언어 1개 이상을 능숙하게 다루실 수 있는 분
• Bigquery, Airflow 등 클라우드 기반 데이터 인프라를 구축하고 운영해보신 분
• Kafka, Spark 등 오픈소스 기반 데이터 처리 시스템을 활용해 대용량 데이터 파이프라인을 구축해보신 분
• AI 에이전트나 LLM 기반 기능을 실제 서비스 또는 내부 시스템에 도입하고 운영해보신 분
AI-Native 조직의 가장 강력한 근거가 됩니다.
: 이 가슴 뛰는 미션을 함께 할 Data Engineer를 찾습니다!
[합류하게 될 조직을 소개해요]
AI 시대가 되면서 '좋은 데이터'의 가치는 훨씬 높아졌어요. 특히 라포랩스는 AI-Native 조직을 지향하는만큼 그 가치를 모든 구성원이 공감하고 있고요. 라포랩스의 데이터 엔지니어링 팀은 이 좋은 데이터를 지속적으로 생산하고 관리하며 제공하는 미션을 가지고 있어요. 그래서 단순히 데이터를 전달하는 것을 넘어, 각 데이터의 물리적 특성과 도메인 맥락, 그리고 이를 활용하는 동료들의 니즈까지 깊이 고려해서 데이터 파이프라인을 설계해요. 현재 데이터는 퀸잇과 팔도감의 성장엔진으로 작동하고 있고, 이를 뒷받침하는 데이터 플랫폼을 더 높은 수준으로 진화시키기 위해 함께 할 분을 찾고 있어요. 빠르게 성장하는 커머스 플랫폼 속에서 데이터가 가장 필요한 순간에, 가장 정확한 모습으로 제공될 수 있도록 끊임없이 고민하고 발전시키는 경험을 할 수 있어요.
[라포랩스의 기술 스택은요]
•Data Warehouse: Bigquery
•Workflow: Airflow
•Streaming: Kafka, Kafka Connect, Debezium
•Language: Python
•Infrastructure: Kubernetes, Terraform
•Cloud: AWS, GCP
•Data Quality: Dataform
[함께할 동료의 한마디]
지금 저희 팀은 데이터 플랫폼을 완전히 새로 만들어가는 중이에요. AI 기반 데이터 에이전트를 구축하고, 레거시 시스템을 청산하며, 신규 Mart 시스템과 메타데이터 플랫폼을 동시에 만들고 있어요. 이런 환경에서는 정답이 정해져 있지 않고, 빠르게 검증하고 과감하게 버리면서 진짜 임팩트가 있는 것을 찾아내야 해요. 그래서 단순히 주어진 파이프라인을 유지보수하는 것이 아니라, 데이터 플랫폼의 방향을 함께 정의하고 싶은 분을 찾고 있어요. AI 시대에 '좋은 데이터'가 무엇인지 끝까지 파고들고, 실제로 그걸 만들어내는 일을 함께 해요.
주요업무
[합류하시면 이런 일을 함께해요]• 퀸잇과 팔도감에서 발생하는 방대한 데이터를 분석하기 위한 파이프라인을 설계하고 구축하며 운영해요.
• 수십 개의 microservice에서 발생하는 데이터를 CDC를 통해 실시간으로 Bigquery에 적재하고, Kafka와 Debezium을 활용해 스트리밍 처리 파이프라인을 개선해요.
• AI 기반 데이터 에이전트의 정확도를 높이기 위해 테이블 탐색 로직을 개선하고, 답변 평가 파이프라인을 구축해 품질을 모니터링해요.
• 전사 핵심 비즈니스 로직을 테이블 형태로 제공하는 신규 Mart 시스템을 구축하고, 기존 레거시 시스템에서 핵심 Mart를 이전해요.
• 데이터 생산자가 메타데이터를 함께 생성하는 거버넌스를 만들고, Metadata 플랫폼을 구축해서 전사 구성원이 데이터를 더 쉽게 탐색할 수 있도록 만들어요.
• 데이터 품질 관리 체계를 갖추기 위해 테이블 긴급도를 분류하고, 품질 기준을 정의하며, 이슈 대응 프로세스를 수립하고 운영해요.
자격요건
[라포랩스는 이런 분을 찾고 있어요]• 데이터 엔지니어링 경력 5년 이상이거나 이에 준하는 경험과 역량을 보유하신 분
• SQL을 능숙하게 다루고, Python 등 프로그래밍 언어 1개 이상을 능숙하게 다루실 수 있는 분
• Bigquery, Airflow 등 클라우드 기반 데이터 인프라를 구축하고 운영해보신 분
• Kafka, Spark 등 오픈소스 기반 데이터 처리 시스템을 활용해 대용량 데이터 파이프라인을 구축해보신 분
• AI 에이전트나 LLM 기반 기능을 실제 서비스 또는 내부 시스템에 도입하고 운영해보신 분
