포지션 상세
2018년 9월에 설립된 S2W는 세계경제포럼(WEF)이 ‘100대 기술 선도기업’으로 선정한 ‘빅데이터 분석 AI 기업’입니다.
△공공ㆍ정부기관용 사이버안보 빅데이터 플랫폼 ‘자비스(XARVIS)’
△기업용 인텔리전스 플랫폼 ‘퀘이사(QUAXAR)’
△산업용 생성형 AI 플랫폼 ‘SAIP(S2W AI Platform)’ 등 ‘데이터 교차분석 기술’이 적용된 AI 기반 솔루션을 제공합니다.
이를 통해 국내외 다양한 산업군 및 정부기관 고객들에게 최적의 의사결정을 지원하는 고도의 데이터 인사이트를 제공하고 있습니다.
대표적으로 ‘인터폴(INTERPOL)’의 파트너사로서 국제안보 강화를 위해 공조하고 마이크로소프트(MS)의 ‘시큐리티 코파일럿(Copilot for Security)’과 협업하는 등, 차별화된 AI 및 데이터 기술력을 바탕으로 글로벌 시장의 주목을 받고 있습니다.
■ 합류하실 팀을 소개합니다.
• S2W의 AI 데이터 플랫폼 팀은 사내 데이터를 통합하고, 사람과 AI 모두가 데이터에 자유롭게 접근·활용할 수 있는 플랫폼을 설계·구축·운영 합니다.
• 수집·처리부터 운영, 비용 최적화, 모니터링까지 데이터 전 생애주기를 담당하며, DevOps·LLMOps 관점의 자동화와 유연성을 핵심 가치로 삼습니다.
• AI 친화적 데이터 플랫폼 구축: 사람과 AI 에이전트가 데이터에 쉽게 접근할 수 있도록 가시성과 접근성을 극대화하는 플랫폼을 설계합니다.
• 대용량 데이터 처리 성능 및 비용 최적화: 처리 워크로드의 병목을 분석하고 효율과 비용을 지속적으로 개선합니다.
• 플랫폼 모니터링 및 장애 대응: 데이터 처리 이상·병목을 실시간으로 감지·추적하는 관측 체계를 구축하고 운영합니다.
• LLMOps 관점의 자동화 구현: LLM 서비스 및 AI 워크플로우와 유연하게 연동되는 자동화 구조를 설계하고 발전시킵니다.
• 데이터 파이프라인 설계 및 개발 경험: 언어에 무관하게 견고한 파이프라인을 설계할 수 있는 역량 (예: Python, Scala, Java)
• 대용량 데이터 배치·스트림 처리 경험 (예: Apache Spark, Flink)
• 실시간 데이터 스트리밍 파이프라인 구축 경험 (예: Apache Kafka, Kinesis)
• 워크플로우 오케스트레이션 툴을 활용한 파이프라인 스케줄링·관리 경험 (예: Apache Airflow, Prefect)
• 컨테이너 기반 환경에서의 서비스 배포 및 운영 경험 (예: Kubernetes, Docker)
△공공ㆍ정부기관용 사이버안보 빅데이터 플랫폼 ‘자비스(XARVIS)’
△기업용 인텔리전스 플랫폼 ‘퀘이사(QUAXAR)’
△산업용 생성형 AI 플랫폼 ‘SAIP(S2W AI Platform)’ 등 ‘데이터 교차분석 기술’이 적용된 AI 기반 솔루션을 제공합니다.
이를 통해 국내외 다양한 산업군 및 정부기관 고객들에게 최적의 의사결정을 지원하는 고도의 데이터 인사이트를 제공하고 있습니다.
대표적으로 ‘인터폴(INTERPOL)’의 파트너사로서 국제안보 강화를 위해 공조하고 마이크로소프트(MS)의 ‘시큐리티 코파일럿(Copilot for Security)’과 협업하는 등, 차별화된 AI 및 데이터 기술력을 바탕으로 글로벌 시장의 주목을 받고 있습니다.
■ 합류하실 팀을 소개합니다.
• S2W의 AI 데이터 플랫폼 팀은 사내 데이터를 통합하고, 사람과 AI 모두가 데이터에 자유롭게 접근·활용할 수 있는 플랫폼을 설계·구축·운영 합니다.
• 수집·처리부터 운영, 비용 최적화, 모니터링까지 데이터 전 생애주기를 담당하며, DevOps·LLMOps 관점의 자동화와 유연성을 핵심 가치로 삼습니다.
주요업무
• 데이터 수집·적재 파이프라인 설계 및 운영: 내부 서비스, 외부 API, 로그 등 다양한 출처의 정형·비정형 데이터를 안정적으로 수집하고 적재합니다.• AI 친화적 데이터 플랫폼 구축: 사람과 AI 에이전트가 데이터에 쉽게 접근할 수 있도록 가시성과 접근성을 극대화하는 플랫폼을 설계합니다.
• 대용량 데이터 처리 성능 및 비용 최적화: 처리 워크로드의 병목을 분석하고 효율과 비용을 지속적으로 개선합니다.
• 플랫폼 모니터링 및 장애 대응: 데이터 처리 이상·병목을 실시간으로 감지·추적하는 관측 체계를 구축하고 운영합니다.
• LLMOps 관점의 자동화 구현: LLM 서비스 및 AI 워크플로우와 유연하게 연동되는 자동화 구조를 설계하고 발전시킵니다.
자격요건
• 오픈 테이블 포맷 기반 레이크하우스 아키텍처 이해: 파티셔닝, 스냅샷 관리, 스키마 진화 등 핵심 개념을 토대로 성능·기능 제약을 빠르게 판단하고 요구사항에 맞는 플랫폼을 설계·구축할 수 있는 역량 (예: Apache Iceberg, Delta Lake)• 데이터 파이프라인 설계 및 개발 경험: 언어에 무관하게 견고한 파이프라인을 설계할 수 있는 역량 (예: Python, Scala, Java)
• 대용량 데이터 배치·스트림 처리 경험 (예: Apache Spark, Flink)
• 실시간 데이터 스트리밍 파이프라인 구축 경험 (예: Apache Kafka, Kinesis)
• 워크플로우 오케스트레이션 툴을 활용한 파이프라인 스케줄링·관리 경험 (예: Apache Airflow, Prefect)
• 컨테이너 기반 환경에서의 서비스 배포 및 운영 경험 (예: Kubernetes, Docker)
