![지신-[Infra/Platform - Data Engineer] 데이터 엔지니어](https://image.wanted.co.kr/optimize?src=https%3A%2F%2Fstatic.wanted.co.kr%2Fimages%2Fcompany%2F54539%2Fnsjdjxwmst3bhxtr__1080_790.jpg&w=700&q=100)
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포지션 상세
[회사소개]
지신은 기업 운영체제 Apex OS를 개발하는 Enterprise AI 선도 기업입니다.
우리는 모두가 같은 곳을 바라보고 하나의 언어를 만들어가는 세상을 지향하며, 파편화된 기업 데이터를 하나의 Ontology 기반 운영체계로 통합해 기업의 의사결정과 실행력을 혁신하고 있습니다.
창업 1년 만에 국내 VC로부터 Seed 및 Pre-A 투자 유치에 성공했으며, 국내외 유수 대학과 글로벌 기업 출신의 전문가들이 함께하고 있습니다.
현재 조 단위 매출 규모의 엔터프라이즈 고객사의 업무 환경에 Apex OS를 적용하며, 기업 운영 방식을 근본적으로 변화시키는 프로젝트를 수행하고 있습니다.
우리는 Day One부터 실제 비즈니스 임팩트를 만드는 사람을 찾습니다. 높은 목표와 빠른 실행, 치열한 토론이 일상이며, 개인의 역할이 회사의 성장을 직접 바꾸는 환경입니다. 대신, 뛰어난 동료들과 가장 어려운 문제를 해결하며 누구보다 빠르게 성장할 수 있습니다.
[조직 소개]
Infra / Platform 팀은 Apex OS가 실제로 동작하게 만드는 조직입니다.
서로 다른 벤더와 프로토콜을 사용하는 공장 시스템을 연결하고, 데이터를 하나의 운영체계로 통합합니다. 시스템마다 다른 이름과 코드로 관리되는 데이터를 재정의하고, 그 위에서 Agent가 스스로 데이터를 찾고 추론할 수 있는 구조를 설계합니다.
프로젝트는 각 분야의 엔지니어가 하나의 Squad(Pod)로 움직이며 고객 문제를 함께 해결합니다. 플랫폼을 뒤에서 지원하는 역할에 머무르지 않고, 고객과 가장 가까운 곳에서 설계부터 구현, 운영까지 함께 책임집니다.
각자의 전문성이 팀 전체의 실행력을 결정하기 때문에, 수평적으로 의견을 나누고 서로의 영역까지 이해하며 일하는 문화를 지향합니다.
제조 현장의 AI는 대개 모델이 아니라 데이터에서 막힙니다.
시스템마다 같은 설비를 다른 코드로 부르고, 스키마 문서는 없거나 낡았으며, 정의는 담당자 머릿속에 있습니다.
이 층을 정리하지 않으면 그 위의 AI는 그럴듯하지만 틀린 답을 냅니다.
그래서 저희 팀에서는 이 일을 공장에서 시작합니다.
현장에 들어가 테이블과 설비 태그를 직접 열어 보고, 현업과 대화해 정의를 확정하고, 그 결과를 다음 현장에서도 쓸 수 있는 구조로 남기는 것까지가 이 포지션의 범위입니다.
한 번 푼 문제는 제품으로 남깁니다. 두 번째 현장이 첫 번째보다 빨라지지 않는다면 그것은 확장이 아니라 반복입니다. 그 차이를 만드는 자리입니다.
[주요 업무]
데이터 파이프라인 아키텍처 설계
• Apex OS 전체 데이터 흐름의 아키텍처를 주도적으로 설계하고 기술 표준을 정의
• 실시간ㆍ배치 파이프라인 설계 및 운영
• 처리량과 지연 병목 분석 및 최적화
멀티벤더 원천 시스템 연동
• ERP, MES, POP, QMS, SCADA, PLC 등 이기종 시스템을 연결하는 커넥터 체계 설계ㆍ운영
• 산업용 프로토콜과 데이터베이스 인터페이스를 아우르는 수집 계층 구현
• 신규 현장 반입 시 원천 스키마 조사부터 파이프라인 구축까지 수행
통합 데이터베이스 설계 및 적재
• 시계열 데이터와 구조화 데이터를 함께 다루는 스토리지 아키텍처 설계
• 스키마, 파티셔닝, 보존 정책 수립
• 재처리를 고려한 멱등(idempotent) 적재 구조 설계
온톨로지 매핑
• 원천 데이터를 온톨로지의 엔티티ㆍ관계로 매핑하고 시스템 간 기준정보를 정합
• 현업과 협의해 용어와 정의를 확정하고, 이를 매핑 규칙으로 고정
• LLM Agent가 조회하고 활용할 수 있도록 데이터 계약(스키마)을 정의하고 변경 관리
데이터 품질 및 운영 안정성
• 품질, 결측, 지연에 대한 모니터링 체계 구축
• 파이프라인 장애 감지와 복구, 장기 운영을 고려한 관측성 확보
• 리니지 확보 — AI가 답을 낼 때 근거와 한계를 함께 제시할 수 있도록
현장 반입 자동화
• 반복되는 반입 작업을 템플릿과 자동화로 이전
• 에어갭 환경에서의 배포ㆍ업데이트 절차 정립
• 5년 이상의 데이터 엔지니어링 유관 경험이 있는 분
• 대용량 데이터 파이프라인을 직접 구축하고 운영해 보신 분
• 배치와 스트리밍 워크플로우 경험이 있는 분
설계 및 기술 리딩
• 데이터 파이프라인 아키텍처를 주도적으로 설계하고 기술 의사결정을 이끌어 보신 분
• 데이터 모델링과 쿼리 성능 튜닝에 대한 이해가 있는 분
인프라 및 협업
• 리눅스와 컨테이너 환경에 대한 이해를 기반으로 Kubernetes 경험이 있는 분
• 기존 시스템을 직접 파고들어 구조를 파악하고, 현업 담당자와 협의해 정의를 확정해 보신 분
지신은 기업 운영체제 Apex OS를 개발하는 Enterprise AI 선도 기업입니다.
우리는 모두가 같은 곳을 바라보고 하나의 언어를 만들어가는 세상을 지향하며, 파편화된 기업 데이터를 하나의 Ontology 기반 운영체계로 통합해 기업의 의사결정과 실행력을 혁신하고 있습니다.
창업 1년 만에 국내 VC로부터 Seed 및 Pre-A 투자 유치에 성공했으며, 국내외 유수 대학과 글로벌 기업 출신의 전문가들이 함께하고 있습니다.
현재 조 단위 매출 규모의 엔터프라이즈 고객사의 업무 환경에 Apex OS를 적용하며, 기업 운영 방식을 근본적으로 변화시키는 프로젝트를 수행하고 있습니다.
우리는 Day One부터 실제 비즈니스 임팩트를 만드는 사람을 찾습니다. 높은 목표와 빠른 실행, 치열한 토론이 일상이며, 개인의 역할이 회사의 성장을 직접 바꾸는 환경입니다. 대신, 뛰어난 동료들과 가장 어려운 문제를 해결하며 누구보다 빠르게 성장할 수 있습니다.
[조직 소개]
Infra / Platform 팀은 Apex OS가 실제로 동작하게 만드는 조직입니다.
서로 다른 벤더와 프로토콜을 사용하는 공장 시스템을 연결하고, 데이터를 하나의 운영체계로 통합합니다. 시스템마다 다른 이름과 코드로 관리되는 데이터를 재정의하고, 그 위에서 Agent가 스스로 데이터를 찾고 추론할 수 있는 구조를 설계합니다.
프로젝트는 각 분야의 엔지니어가 하나의 Squad(Pod)로 움직이며 고객 문제를 함께 해결합니다. 플랫폼을 뒤에서 지원하는 역할에 머무르지 않고, 고객과 가장 가까운 곳에서 설계부터 구현, 운영까지 함께 책임집니다.
각자의 전문성이 팀 전체의 실행력을 결정하기 때문에, 수평적으로 의견을 나누고 서로의 영역까지 이해하며 일하는 문화를 지향합니다.
주요업무
[포지션 개요]제조 현장의 AI는 대개 모델이 아니라 데이터에서 막힙니다.
시스템마다 같은 설비를 다른 코드로 부르고, 스키마 문서는 없거나 낡았으며, 정의는 담당자 머릿속에 있습니다.
이 층을 정리하지 않으면 그 위의 AI는 그럴듯하지만 틀린 답을 냅니다.
그래서 저희 팀에서는 이 일을 공장에서 시작합니다.
현장에 들어가 테이블과 설비 태그를 직접 열어 보고, 현업과 대화해 정의를 확정하고, 그 결과를 다음 현장에서도 쓸 수 있는 구조로 남기는 것까지가 이 포지션의 범위입니다.
한 번 푼 문제는 제품으로 남깁니다. 두 번째 현장이 첫 번째보다 빨라지지 않는다면 그것은 확장이 아니라 반복입니다. 그 차이를 만드는 자리입니다.
[주요 업무]
데이터 파이프라인 아키텍처 설계
• Apex OS 전체 데이터 흐름의 아키텍처를 주도적으로 설계하고 기술 표준을 정의
• 실시간ㆍ배치 파이프라인 설계 및 운영
• 처리량과 지연 병목 분석 및 최적화
멀티벤더 원천 시스템 연동
• ERP, MES, POP, QMS, SCADA, PLC 등 이기종 시스템을 연결하는 커넥터 체계 설계ㆍ운영
• 산업용 프로토콜과 데이터베이스 인터페이스를 아우르는 수집 계층 구현
• 신규 현장 반입 시 원천 스키마 조사부터 파이프라인 구축까지 수행
통합 데이터베이스 설계 및 적재
• 시계열 데이터와 구조화 데이터를 함께 다루는 스토리지 아키텍처 설계
• 스키마, 파티셔닝, 보존 정책 수립
• 재처리를 고려한 멱등(idempotent) 적재 구조 설계
온톨로지 매핑
• 원천 데이터를 온톨로지의 엔티티ㆍ관계로 매핑하고 시스템 간 기준정보를 정합
• 현업과 협의해 용어와 정의를 확정하고, 이를 매핑 규칙으로 고정
• LLM Agent가 조회하고 활용할 수 있도록 데이터 계약(스키마)을 정의하고 변경 관리
데이터 품질 및 운영 안정성
• 품질, 결측, 지연에 대한 모니터링 체계 구축
• 파이프라인 장애 감지와 복구, 장기 운영을 고려한 관측성 확보
• 리니지 확보 — AI가 답을 낼 때 근거와 한계를 함께 제시할 수 있도록
현장 반입 자동화
• 반복되는 반입 작업을 템플릿과 자동화로 이전
• 에어갭 환경에서의 배포ㆍ업데이트 절차 정립
자격요건
데이터 엔지니어링 경험• 5년 이상의 데이터 엔지니어링 유관 경험이 있는 분
• 대용량 데이터 파이프라인을 직접 구축하고 운영해 보신 분
• 배치와 스트리밍 워크플로우 경험이 있는 분
설계 및 기술 리딩
• 데이터 파이프라인 아키텍처를 주도적으로 설계하고 기술 의사결정을 이끌어 보신 분
• 데이터 모델링과 쿼리 성능 튜닝에 대한 이해가 있는 분
인프라 및 협업
• 리눅스와 컨테이너 환경에 대한 이해를 기반으로 Kubernetes 경험이 있는 분
• 기존 시스템을 직접 파고들어 구조를 파악하고, 현업 담당자와 협의해 정의를 확정해 보신 분
