포지션 상세
[Agent 플랫폼팀을 소개합니다]
1) 쏘카는 업무의 절반 이상을 에이전트가 해결하는 회사를 만들고 있습니다.
• Agent First를 최우선 비전으로 삼고, 일의 수행은 에이전트가 맡고 사람은 목표 설정 · 검증 기준 · 예외 판단에 집중하는 구조로 전환하고 있습니다.
2) Agent 플랫폼팀은 그 전환의 기반을 만듭니다.
• 구성원 누구나 에이전트를 쉽게 만들고 운영할 수 있도록 에이전트 플랫폼과 런타임, 인증 · 인가, MCP 게이트웨이, Text-to-SQL, 그리고 에이전트가 쓰는 데이터 플랫폼을 구축 · 운영합니다.
3) 개발자 · 데브옵스 · 데이터 엔지니어 · DBA가 한 팀에서 일합니다.
• 에이전트가 실제로 일을 해내려면 코드와 인프라, 데이터, 그리고 그 원천인 데이터베이스까지 막힘없이, 안전하게 닿아야 합니다. 조직의 경계가 곧 에이전트의 한계가 되지 않도록, 에이전트가 일하는 모든 층을 한 팀이 함께 설계합니다. 운영 DB에서 CDC, 데이터 플랫폼을 거쳐 에이전트로 이어지는 흐름 전체를 한자리에서 논의하고 바로 결정할 수 있습니다.
4) 데이터 엔지니어는 에이전트가 일하는 재료를 책임집니다.
• 에이전트의 판단은 데이터의 품질을 넘어설 수 없습니다. 전사 에이전트가 믿고 쓰는 데이터를 설계하는 것이 이 포지션의 핵심이며, 한 사람의 설계 결정이 쏘카 전체가 일하는 방식을 바꾸는 자리입니다.
5) 실제 도로 위에서 만들어지는 데이터를 다룹니다.
• 예약 · 결제 같은 서비스 데이터뿐 아니라 차량 운행 · 위치 · 센서 데이터까지, 쏘카의 모든 이동은 데이터로 남습니다.
6) 표준을 직접 설계합니다.
• Debezium · Kafka · Apache Iceberg 기반 CDC, BigQuery · BigLake 레이크하우스, dbt 메달리온 아키텍처로 데이터 플랫폼을 운영하고 있으며, 그다음 단계의 아키텍처를 함께 그릴 분을 찾습니다. 팀은 AI 코딩 에이전트와 사내 스킬로 파이프라인을 만들고 운영합니다.
1) 배치와 스트리밍의 경계가 없는 실시간 레이크하우스를 만듭니다.
• CDC 기반 스트리밍 수집을 전사 표준으로 완성하고, Apache Iceberg · BigLake 위에서 분 단위 신선도의 데이터를 제공하는 레이크하우스를 설계합니다.
• 스키마 변경 · 재처리 · 장애 복구가 사람 손을 거치지 않고 자동으로 이루어지는 파이프라인을 지향합니다.
2) AI 에이전트를 핵심 사용자로 두는 데이터 플랫폼을 설계합니다.
• 사람뿐 아니라 에이전트가 데이터를 탐색 · 질의 · 분석한다는 전제로 메타데이터 · 리니지 · 시맨틱(지표) 레이어를 설계합니다.
• 팀이 만드는 MCP 게이트웨이 · 인증 · 인가 체계 위에서 권한이 통제된 데이터 접근을 제공하고, Text-to-SQL과 데이터 분석 에이전트의 정확도를 평가하고 개선하는 루프를 만듭니다.
3) 데이터 엔지니어링을 에이전트에게 위임합니다.
• 파이프라인 추가 · 품질 검사 · 장애 분석처럼 반복되는 DE 업무를 스킬과 에이전트로 자동화해, 엔지니어는 플랫폼과 아키텍처에 집중합니다.
• 현업이 데이터 엔지니어를 거치지 않고 자연어로 필요한 파이프라인과 마트를 만들 수 있는 셀프서비스 환경을 만듭니다.
4) 데이터 신뢰를 사람이 아닌 시스템으로 보장합니다.
• dbt 메달리온 레이어, 데이터 계약, 데이터 관측성(신선도 · 볼륨 · 스키마 드리프트)으로 사용자보다 먼저 문제를 감지하는 체계를 만듭니다.
5) 모빌리티 데이터를 AI가 바로 쓰는 자산으로 바꿉니다.
• 모델과 에이전트를 만드는 동료들과 함께 차량 운행 · 위치 · 센서 데이터를 학습과 추론에 바로 쓸 수 있는 데이터셋 · 피처로 제공합니다.
6) 적게 운영하고 크게 쓰는 플랫폼을 만듭니다.
• 레거시 파이프라인과 기술 부채를 걷어내고, 클라우드 데이터 비용을 구조적으로 줄이는 아키텍처를 설계합니다.
7) 비즈니스와 제품의 문제를 함께 풀어갑니다.
• 가격·사업 등 비즈니스 조직과 제품 도메인 조직의 동료들과 함께 문제를 구체화하고, 맡은 문제의 해결 방안을 주도적으로 정해 직접 구현합니다.
1) 데이터 엔지니어링 분야 5년 이상의 경력 혹은 이에 준하는 역량이 있는 분
2) 프로덕션 데이터 파이프라인을 직접 설계 · 운영해 본 분
• Python과 SQL로 파이프라인을 만들고, Airflow 등 오케스트레이션 도구로 운영하며 장애를 직접 대응해 본 분
• BigQuery, Spark 등 분산 처리 엔진의 동작 원리를 이해하고 쿼리와 비용을 튜닝해 본 분
3) 요청 처리를 넘어 데이터의 기준을 먼저 제시하는 분
• 데이터 모델링 경험이 있고, 데이터 구조와 품질 기준을 스스로 세워 본 분
4) 장기적인 운영 안정성을 고려해 의사결정하는 분
• 문제를 스스로 찾아 끈질기게 추적하고 개선하는 것을 즐기는 분
5) AI 에이전트를 업무에 적극 활용하는 분
• Claude Code 등 AI 도구를 업무에 녹이고, 반복 작업을 스킬이나 자동화로 바꾸는 데 관심이 많은 분
1) 쏘카는 업무의 절반 이상을 에이전트가 해결하는 회사를 만들고 있습니다.
• Agent First를 최우선 비전으로 삼고, 일의 수행은 에이전트가 맡고 사람은 목표 설정 · 검증 기준 · 예외 판단에 집중하는 구조로 전환하고 있습니다.
2) Agent 플랫폼팀은 그 전환의 기반을 만듭니다.
• 구성원 누구나 에이전트를 쉽게 만들고 운영할 수 있도록 에이전트 플랫폼과 런타임, 인증 · 인가, MCP 게이트웨이, Text-to-SQL, 그리고 에이전트가 쓰는 데이터 플랫폼을 구축 · 운영합니다.
3) 개발자 · 데브옵스 · 데이터 엔지니어 · DBA가 한 팀에서 일합니다.
• 에이전트가 실제로 일을 해내려면 코드와 인프라, 데이터, 그리고 그 원천인 데이터베이스까지 막힘없이, 안전하게 닿아야 합니다. 조직의 경계가 곧 에이전트의 한계가 되지 않도록, 에이전트가 일하는 모든 층을 한 팀이 함께 설계합니다. 운영 DB에서 CDC, 데이터 플랫폼을 거쳐 에이전트로 이어지는 흐름 전체를 한자리에서 논의하고 바로 결정할 수 있습니다.
4) 데이터 엔지니어는 에이전트가 일하는 재료를 책임집니다.
• 에이전트의 판단은 데이터의 품질을 넘어설 수 없습니다. 전사 에이전트가 믿고 쓰는 데이터를 설계하는 것이 이 포지션의 핵심이며, 한 사람의 설계 결정이 쏘카 전체가 일하는 방식을 바꾸는 자리입니다.
5) 실제 도로 위에서 만들어지는 데이터를 다룹니다.
• 예약 · 결제 같은 서비스 데이터뿐 아니라 차량 운행 · 위치 · 센서 데이터까지, 쏘카의 모든 이동은 데이터로 남습니다.
6) 표준을 직접 설계합니다.
• Debezium · Kafka · Apache Iceberg 기반 CDC, BigQuery · BigLake 레이크하우스, dbt 메달리온 아키텍처로 데이터 플랫폼을 운영하고 있으며, 그다음 단계의 아키텍처를 함께 그릴 분을 찾습니다. 팀은 AI 코딩 에이전트와 사내 스킬로 파이프라인을 만들고 운영합니다.
주요업무
[담당하시게 될 업무를 소개합니다]1) 배치와 스트리밍의 경계가 없는 실시간 레이크하우스를 만듭니다.
• CDC 기반 스트리밍 수집을 전사 표준으로 완성하고, Apache Iceberg · BigLake 위에서 분 단위 신선도의 데이터를 제공하는 레이크하우스를 설계합니다.
• 스키마 변경 · 재처리 · 장애 복구가 사람 손을 거치지 않고 자동으로 이루어지는 파이프라인을 지향합니다.
2) AI 에이전트를 핵심 사용자로 두는 데이터 플랫폼을 설계합니다.
• 사람뿐 아니라 에이전트가 데이터를 탐색 · 질의 · 분석한다는 전제로 메타데이터 · 리니지 · 시맨틱(지표) 레이어를 설계합니다.
• 팀이 만드는 MCP 게이트웨이 · 인증 · 인가 체계 위에서 권한이 통제된 데이터 접근을 제공하고, Text-to-SQL과 데이터 분석 에이전트의 정확도를 평가하고 개선하는 루프를 만듭니다.
3) 데이터 엔지니어링을 에이전트에게 위임합니다.
• 파이프라인 추가 · 품질 검사 · 장애 분석처럼 반복되는 DE 업무를 스킬과 에이전트로 자동화해, 엔지니어는 플랫폼과 아키텍처에 집중합니다.
• 현업이 데이터 엔지니어를 거치지 않고 자연어로 필요한 파이프라인과 마트를 만들 수 있는 셀프서비스 환경을 만듭니다.
4) 데이터 신뢰를 사람이 아닌 시스템으로 보장합니다.
• dbt 메달리온 레이어, 데이터 계약, 데이터 관측성(신선도 · 볼륨 · 스키마 드리프트)으로 사용자보다 먼저 문제를 감지하는 체계를 만듭니다.
5) 모빌리티 데이터를 AI가 바로 쓰는 자산으로 바꿉니다.
• 모델과 에이전트를 만드는 동료들과 함께 차량 운행 · 위치 · 센서 데이터를 학습과 추론에 바로 쓸 수 있는 데이터셋 · 피처로 제공합니다.
6) 적게 운영하고 크게 쓰는 플랫폼을 만듭니다.
• 레거시 파이프라인과 기술 부채를 걷어내고, 클라우드 데이터 비용을 구조적으로 줄이는 아키텍처를 설계합니다.
7) 비즈니스와 제품의 문제를 함께 풀어갑니다.
• 가격·사업 등 비즈니스 조직과 제품 도메인 조직의 동료들과 함께 문제를 구체화하고, 맡은 문제의 해결 방안을 주도적으로 정해 직접 구현합니다.
자격요건
[이런 분과 함께 성장하고 싶습니다]1) 데이터 엔지니어링 분야 5년 이상의 경력 혹은 이에 준하는 역량이 있는 분
2) 프로덕션 데이터 파이프라인을 직접 설계 · 운영해 본 분
• Python과 SQL로 파이프라인을 만들고, Airflow 등 오케스트레이션 도구로 운영하며 장애를 직접 대응해 본 분
• BigQuery, Spark 등 분산 처리 엔진의 동작 원리를 이해하고 쿼리와 비용을 튜닝해 본 분
3) 요청 처리를 넘어 데이터의 기준을 먼저 제시하는 분
• 데이터 모델링 경험이 있고, 데이터 구조와 품질 기준을 스스로 세워 본 분
4) 장기적인 운영 안정성을 고려해 의사결정하는 분
• 문제를 스스로 찾아 끈질기게 추적하고 개선하는 것을 즐기는 분
5) AI 에이전트를 업무에 적극 활용하는 분
• Claude Code 등 AI 도구를 업무에 녹이고, 반복 작업을 스킬이나 자동화로 바꾸는 데 관심이 많은 분
