포지션 상세
윌로그는 하드웨어·소프트웨어·데이터를 결합한 물류 SaaS 솔루션으로, 복잡하고 비효율적인 글로벌 물류 산업을 근본적으로 혁신하는 테크 기업입니다.
단순한 트래킹이나 IoT를 넘어, 센서 기반 실시간 데이터와 클라우드 플랫폼을 통해 창고 – 내륙 운송 – 국제 운송에 이르는 전체 물류 체인의 '끊김 없는 가시성(End-to-End Visibility)'을 제공합니다.
"물류는 한 번도 진짜로 디지털화된 적이 없다."
윌로그는 이 문제에 정면으로 도전하며, 지금껏 시장에 없던 새로운 표준(New Standard)을 만들고 있습니다.
[주요 성과]
- 삼성SDS, 종근당, 쿠팡, 코닝 등 업계 선도 기업들과 파트너십 구축
- 제약·식품·제조 등 고신뢰 물류 시장에서 빠른 성장
- 2021년 창립 이래 연평균 2배 이상 성장, 2025년부터 미국 시장 본격 진출 추진
- 2025년 시리즈 B 및 시리즈 B-2 투자 유치 성공 (KB인베스트먼트, SGC파트너스, IBK캐피탈 등 국내외 7개사 참여)
[일하는 방식]
윌로그는 '문제를 발견하고, 실험하고, 끝까지 구현하는 사람'들이 모인 조직입니다. 기획-개발-운영-영업이 스쿼드 단위로 협업하는 팀 중심 조직을 운영하며, 각자의 아이디어와 실행력이 진짜 제품과 서비스로 연결되는 경험을 만듭니다.
"너의 아이디어가 곧 우리의 방법이 된다."
윌로그에서는 누구나 문제를 정의하고, 해법을 제안하며, 임팩트를 만들 수 있습니다. 내가 직접 혁신을 주도하고 압도적인 성과를 만들어 보고 싶은 사람이라면, 이곳에서 가장 빠르고 깊게 성장할 수 있습니다.
[팀 소개: 데이터 조직]
윌로그 데이터팀은 흩어진 물류·센서 데이터를 신뢰할 수 있게 모으고, 인사이트로 해석하고, 리스크를 예측해 의사결정으로 연결하는 조직입니다. DE(Data Engineer)·DA(Data Analyst)·DS(Data Scientist)가 '데이터 → 의사결정'의 흐름을 함께 만듭니다.
이번에 채용하는 DE(Data Engineer) 는 이 흐름에서 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 설계하고 구축하는 핵심 역할을 맡습니다. 다양한 물류·IoT 데이터를 안정적으로 수집·가공·관리하고, 분석과 AI가 활용할 수 있는 데이터 플랫폼을 구축하여 데이터 기반 의사결정을 지원하는 것이 주 업무입니다.
＜One Team＞
윌로그 데이터팀은 직무 경계로 일을 가르지 않습니다(One Team). 전문성은 각자의 강점으로 존중하되, 필요할 때는 DA, DE, DS 영역을 유연하게 넘나들며 함께 문제를 정의하고 해결하는 T자형 인재를 지향합니다.
하나의 과제에는 명확한 오너를 두고, 필요할 때는 직무를 넘어 자연스럽게 협업하며 더 큰 임팩트를 만들어갑니다.
• ETL/ELT 기반의 물류·콜드체인 및 IoT 센서 데이터 수집·가공 파이프라인 개발
• Airflow를 활용한 워크플로우 스케줄링·의존성 관리 및 장애 대응
• Kafka를 활용한 실시간 데이터 스트리밍 처리
• EKS 기반 데이터 파이프라인 배포·운영 및 모니터링
• 클라우드 데이터 웨어하우스 환경 구성 및 운영
• Snowflake·BigQuery 환경에서 dbt 기반 데이터 변환 로직 구성 및 운영
• 데이터 모델링 및 데이터 아키텍처 구성, 성능·비용 최적화 수행
• 데이터 거버넌스 및 AI Agent 데이터 인터페이스 구축
• Data Mart·Lineage·거버넌스 체계 구축
• MCP, Tool Server 등 AI Agent용 신뢰 데이터 인터페이스 구축 참여
• dbt: model·ref·test의 기본 개념을 이해하고, SQL 기반 변환 레이어를 작성해 본 경험이 있는 분
• Snowflake: (또는 BigQuery 등 유사 클라우드 DW) 웨어하우스·스키마 구조를 이해하고, SQL로 데이터를 조회·가공해 본 경험이 있는 분
• EKS / Kubernetes: 컨테이너와 파드의 기본 개념을 이해하고, 배포된 워크로드의 상태와 로그를 확인할 수 있는 분
• Python, SQL: 데이터 처리 로직을 직접 작성할 수 있는 수준
• 스트리밍: Kafka 등 스트림 데이터 처리 경험
• 모르는 것을 스스로 찾아 학습하고, 막힐 때 적절히 질문하며 끝까지 해결해 나가는 분
※ 위 내용 중 최소 4개 이상 경험하신 분
단순한 트래킹이나 IoT를 넘어, 센서 기반 실시간 데이터와 클라우드 플랫폼을 통해 창고 – 내륙 운송 – 국제 운송에 이르는 전체 물류 체인의 '끊김 없는 가시성(End-to-End Visibility)'을 제공합니다.
"물류는 한 번도 진짜로 디지털화된 적이 없다."
윌로그는 이 문제에 정면으로 도전하며, 지금껏 시장에 없던 새로운 표준(New Standard)을 만들고 있습니다.
[주요 성과]
- 삼성SDS, 종근당, 쿠팡, 코닝 등 업계 선도 기업들과 파트너십 구축
- 제약·식품·제조 등 고신뢰 물류 시장에서 빠른 성장
- 2021년 창립 이래 연평균 2배 이상 성장, 2025년부터 미국 시장 본격 진출 추진
- 2025년 시리즈 B 및 시리즈 B-2 투자 유치 성공 (KB인베스트먼트, SGC파트너스, IBK캐피탈 등 국내외 7개사 참여)
[일하는 방식]
윌로그는 '문제를 발견하고, 실험하고, 끝까지 구현하는 사람'들이 모인 조직입니다. 기획-개발-운영-영업이 스쿼드 단위로 협업하는 팀 중심 조직을 운영하며, 각자의 아이디어와 실행력이 진짜 제품과 서비스로 연결되는 경험을 만듭니다.
"너의 아이디어가 곧 우리의 방법이 된다."
윌로그에서는 누구나 문제를 정의하고, 해법을 제안하며, 임팩트를 만들 수 있습니다. 내가 직접 혁신을 주도하고 압도적인 성과를 만들어 보고 싶은 사람이라면, 이곳에서 가장 빠르고 깊게 성장할 수 있습니다.
[팀 소개: 데이터 조직]
윌로그 데이터팀은 흩어진 물류·센서 데이터를 신뢰할 수 있게 모으고, 인사이트로 해석하고, 리스크를 예측해 의사결정으로 연결하는 조직입니다. DE(Data Engineer)·DA(Data Analyst)·DS(Data Scientist)가 '데이터 → 의사결정'의 흐름을 함께 만듭니다.
이번에 채용하는 DE(Data Engineer) 는 이 흐름에서 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 설계하고 구축하는 핵심 역할을 맡습니다. 다양한 물류·IoT 데이터를 안정적으로 수집·가공·관리하고, 분석과 AI가 활용할 수 있는 데이터 플랫폼을 구축하여 데이터 기반 의사결정을 지원하는 것이 주 업무입니다.
＜One Team＞
윌로그 데이터팀은 직무 경계로 일을 가르지 않습니다(One Team). 전문성은 각자의 강점으로 존중하되, 필요할 때는 DA, DE, DS 영역을 유연하게 넘나들며 함께 문제를 정의하고 해결하는 T자형 인재를 지향합니다.
하나의 과제에는 명확한 오너를 두고, 필요할 때는 직무를 넘어 자연스럽게 협업하며 더 큰 임팩트를 만들어갑니다.
주요업무
• 실시간·배치 데이터 파이프라인 구축 및 운영• ETL/ELT 기반의 물류·콜드체인 및 IoT 센서 데이터 수집·가공 파이프라인 개발
• Airflow를 활용한 워크플로우 스케줄링·의존성 관리 및 장애 대응
• Kafka를 활용한 실시간 데이터 스트리밍 처리
• EKS 기반 데이터 파이프라인 배포·운영 및 모니터링
• 클라우드 데이터 웨어하우스 환경 구성 및 운영
• Snowflake·BigQuery 환경에서 dbt 기반 데이터 변환 로직 구성 및 운영
• 데이터 모델링 및 데이터 아키텍처 구성, 성능·비용 최적화 수행
• 데이터 거버넌스 및 AI Agent 데이터 인터페이스 구축
• Data Mart·Lineage·거버넌스 체계 구축
• MCP, Tool Server 등 AI Agent용 신뢰 데이터 인터페이스 구축 참여
자격요건
• Airflow: DAG를 직접 작성해 본 경험이 있고, 스케줄링·태스크 의존성·재실행의 기본 개념을 이해하고 있는 분• dbt: model·ref·test의 기본 개념을 이해하고, SQL 기반 변환 레이어를 작성해 본 경험이 있는 분
• Snowflake: (또는 BigQuery 등 유사 클라우드 DW) 웨어하우스·스키마 구조를 이해하고, SQL로 데이터를 조회·가공해 본 경험이 있는 분
• EKS / Kubernetes: 컨테이너와 파드의 기본 개념을 이해하고, 배포된 워크로드의 상태와 로그를 확인할 수 있는 분
• Python, SQL: 데이터 처리 로직을 직접 작성할 수 있는 수준
• 스트리밍: Kafka 등 스트림 데이터 처리 경험
• 모르는 것을 스스로 찾아 학습하고, 막힐 때 적절히 질문하며 끝까지 해결해 나가는 분
※ 위 내용 중 최소 4개 이상 경험하신 분
