![큐픽스-[엔터프라이즈 공간 지능 플랫폼] 데이터 엔지니어(인프라파트)](https://image.wanted.co.kr/optimize?src=https%3A%2F%2Fstatic.wanted.co.kr%2Fimages%2Fcompany%2F5390%2Fztkt2fuljndi3fwp__1080_790.jpg&w=700&q=100)
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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.
[Backend Unit & Role 소개]
Backend Unit은 Infrastructure, Reliability, Application 3개의 파트로 구성된 조직으로, AWS 기반의 클라우드 인프라를 통해 큐픽스의 모든 서비스를 지탱합니다.
Infrastructure Part는 AWS 멀티 어카운트 아키텍처와 IaC 기반 인프라를 관리합니다. 특히 데이터 엔지니어는 데이터 가공 및 파이프라인 전반에 AI-driven 환경을 도입하여, AI 에이전트(Claude Code 등)를 활용해 복잡한 파이프라인 스크립트를 빠르게 작성하고 인프라 최적화를 자동화하는 등 똑똑하고 효율적인 팀을 지향합니다.
[데이터 엔지니어의 역할]
큐픽스의 데이터 플랫폼을 설계하고 구축합니다. Snowflake 중심의 데이터 웨어하우스, Elasticsearch, MongoDB Atlas 등을 관리하며 글로벌 규모의 데이터 파이프라인을 최적화하는 것이 핵심입니다.
[Backend Unit 합류의 매력]
• 전 세계로 배포되는 글로벌 B2B SaaS의 운영 경험
• PB급 규모의 4D Digital Twin 데이터를 처리하는 인프라 설계 기회
• AI 도구(Claude Code 등)를 적극 활용하는 최첨단 개발 문화
• 외부 교육 및 컨퍼런스 참가 지원 등 성장을 위한 전폭적 지원
• AI 기반 데이터 파이프라인 고도화: Snowflake 기반 대용량 ETL/ELT 파이프라인 구축 및 AI 도구를 활용한 쿼리 튜닝/스크립트 작성 고속화
• 데이터 플랫폼 클러스터 운영: Elasticsearch 클러스터, MongoDB Atlas 운영 및 성능 최적화
• 인프라 관측성 및 비용 최적화: Datadog 기반 관측성 확보 및 자동화 분석을 통한 리소스/비용 효율화
• 데이터 거버넌스 및 보안: 글로벌 지역별 Compliance 준수 및 데이터 접근 제어 정책 수립
기술 스택
• Snowflake, BigQuery, AWS, Terraform, Elasticsearch, MongoDB Atlas, Datadog, Python
• 경력: 4년 이상 15년 이하
• Python 및 SQL을 활용한 대용량 데이터 처리 및 파이프라인 설계/운영 실무 경험자
• 관계형 또는 NoSQL 데이터베이스 인프라에 대한 깊은 이해 보유자
• AI 생산성 도구(Claude Code 등)를 워크플로우에 도입하여 정제/쿼리 작성 생산성을 극대화해 본 경험자
• Git, JIRA, Github 등 협업 도구 활용이 능숙한 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.
[Backend Unit & Role 소개]
Backend Unit은 Infrastructure, Reliability, Application 3개의 파트로 구성된 조직으로, AWS 기반의 클라우드 인프라를 통해 큐픽스의 모든 서비스를 지탱합니다.
Infrastructure Part는 AWS 멀티 어카운트 아키텍처와 IaC 기반 인프라를 관리합니다. 특히 데이터 엔지니어는 데이터 가공 및 파이프라인 전반에 AI-driven 환경을 도입하여, AI 에이전트(Claude Code 등)를 활용해 복잡한 파이프라인 스크립트를 빠르게 작성하고 인프라 최적화를 자동화하는 등 똑똑하고 효율적인 팀을 지향합니다.
[데이터 엔지니어의 역할]
큐픽스의 데이터 플랫폼을 설계하고 구축합니다. Snowflake 중심의 데이터 웨어하우스, Elasticsearch, MongoDB Atlas 등을 관리하며 글로벌 규모의 데이터 파이프라인을 최적화하는 것이 핵심입니다.
[Backend Unit 합류의 매력]
• 전 세계로 배포되는 글로벌 B2B SaaS의 운영 경험
• PB급 규모의 4D Digital Twin 데이터를 처리하는 인프라 설계 기회
• AI 도구(Claude Code 등)를 적극 활용하는 최첨단 개발 문화
• 외부 교육 및 컨퍼런스 참가 지원 등 성장을 위한 전폭적 지원
주요업무
[주요업무]• AI 기반 데이터 파이프라인 고도화: Snowflake 기반 대용량 ETL/ELT 파이프라인 구축 및 AI 도구를 활용한 쿼리 튜닝/스크립트 작성 고속화
• 데이터 플랫폼 클러스터 운영: Elasticsearch 클러스터, MongoDB Atlas 운영 및 성능 최적화
• 인프라 관측성 및 비용 최적화: Datadog 기반 관측성 확보 및 자동화 분석을 통한 리소스/비용 효율화
• 데이터 거버넌스 및 보안: 글로벌 지역별 Compliance 준수 및 데이터 접근 제어 정책 수립
기술 스택
• Snowflake, BigQuery, AWS, Terraform, Elasticsearch, MongoDB Atlas, Datadog, Python
자격요건
• 학력: 4년제 대학 컴퓨터/소프트웨어 관련 전공 졸업• 경력: 4년 이상 15년 이하
• Python 및 SQL을 활용한 대용량 데이터 처리 및 파이프라인 설계/운영 실무 경험자
• 관계형 또는 NoSQL 데이터베이스 인프라에 대한 깊은 이해 보유자
• AI 생산성 도구(Claude Code 등)를 워크플로우에 도입하여 정제/쿼리 작성 생산성을 극대화해 본 경험자
• Git, JIRA, Github 등 협업 도구 활용이 능숙한 분
