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시니어 데이터 엔지니어

Posted Sep 18, 2026

Role at a glance

Salary
Not Disclosed
Location
서울특별시 강남구 테헤란로 133, Seoul, South Korea
Work arrangement
On-site
Employment
Full-time
Experience
7+ years

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Qualifications

Required

  • 8년 이상 데이터 엔지니어링 관련 경험을 보유하신 분
  • 한 가지 이상의 개발 언어를 다루며 운영 도구를 직접 개발할 수 있는 분
  • 아래 스택 중 다수를 실무에서 다뤄본 분: BigQuery(또는 대규모 데이터 웨어하우스), Airflow, Kafka / Kafka Connect, Spark / Flink, 컨테이너(Docker / Kubernetes), AWS 또는 GCP
  • 오픈소스/데이터 엔지니어링 기술을 단순히 도입해본 수준을 넘어, 직접 프로덕션에서 운영하며 장애 대응과 트러블슈팅을 경험해본 분
  • 특정 기술을 사용해본 경험에 그치지 않고, 그 기술이 어떤 문제를 풀기 위해 탄생했는지와 어디까지가 한계인지를 이해하며, 도입 시의 비용/복잡성/유지보수 부담까지 함께 고민해본 분
  • 사용 기술 스택
  • 데이터 웨어하우스: BigQuery
  • 클라우드: AWS / GCP

Preferred

  • Claude, Codex 등 최신 GenAI 도구를 개발 워크플로우에 도입해 반복 업무를 자동화하거나 개발 생산성을 높여본 경험이 있는 분
  • 데이터 환경의 Observability 개선 경험이 있으신 분
  • 컨테이너 기반 인프라에 대한 높은 이해도를 보유한 분
  • 데이터베이스와 SQL에 대한 이해도가 높으신 분
  • 끊임없이 학습하며 동료에게 아낌없이 공유하고, 여러 이해관계자와 긍정적으로 소통할 수 있는 분

About the role

Original posting provided by 컬리

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About the role

시니어 ​데이터 ​엔지니어는 ​ BigQuery ​기반의 데이터 웨어하우스를 관리하며, ​AWS ​DMS/Kafka Connect/Airflow를 ​활용한 CDC 및 ​배치 파이프라인을 ​AWS ​EKS/NiFi/Flink 환경에서 ​운영합니다. ​또한 ​단순 운영을 넘어, ​전사가 ​데이터를 효율적으로 사용해 ​성과를 ​극대화할 ​수 있는 기술적 ​기반을 만듭니다. ​수백 ​테라바이트 규모의 ​데이터와 수백 ​개의 ​데이터 파이프라인을 다루며, ​데이터 메시 ​아키텍처로의 전환이라는 큰 그림을 직접 설계하고 있습니다. 더불어 최신 GenAI 도구를 운영 자동화에 적극 도입해, 반복 업무는 AI에 맡기고 사람은 더 어려운 문제에 집중하고 있습니다.

What you'll do

• 데이터 플랫폼 개발
· 서로 다른 데이터 소스와 관리되지 않은 권한 체계를 묶어 거버넌스를 확립하는 데이터 메시 플랫폼 구축
· Data Observability 및 품질 관리 체계 구축 (파이프라인 사용량/현황 가시화, 누락/중복/지연 감지, 품질 및 성능 이상 징후 탐지)
· Data FinOps 도구 개발 (프로젝트 및 도메인별 비용 현황 가시화, 비정상 사용 패턴 인지, 조기 비용 파악을 통한 절감)

• 데이터 인프라 운영
· 데이터 파이프라인 운영을 위한 AWS / GCP 클라우드 인프라 운영 및 조정
· 파이프라인 변화에 따른 인프라 운영/조정
· 비용/안정성/확장성의 균형을 고려한 인프라 설계

Requirements

• 8년 이상 데이터 엔지니어링 관련 경험을 보유하신 분
• 한 가지 이상의 개발 언어를 다루며 운영 도구를 직접 개발할 수 있는 분
• 아래 스택 중 다수를 실무에서 다뤄본 분: BigQuery(또는 대규모 데이터 웨어하우스), Airflow, Kafka / Kafka Connect, Spark / Flink, 컨테이너(Docker / Kubernetes), AWS 또는 GCP
• 오픈소스/데이터 엔지니어링 기술을 단순히 도입해본 수준을 넘어, 직접 프로덕션에서 운영하며 장애 대응과 트러블슈팅을 경험해본 분
• 특정 기술을 사용해본 경험에 그치지 않고, 그 기술이 어떤 문제를 풀기 위해 탄생했는지와 어디까지가 한계인지를 이해하며, 도입 시의 비용/복잡성/유지보수 부담까지 함께 고민해본 분

• 사용 기술 스택
· 데이터 웨어하우스: BigQuery
· 클라우드: AWS / GCP
· 데이터 파이프라인: Airflow, NiFi, Flink
· CDC / 스트리밍: AWS DMS, Kafka Connect
· 인프라: AWS EKS (컨테이너 기반)

Preferred qualifications

• Claude, Codex 등 최신 GenAI 도구를 개발 워크플로우에 도입해 반복 업무를 자동화하거나 개발 생산성을 높여본 경험이 있는 분
• 데이터 환경의 Observability 개선 경험이 있으신 분
• 컨테이너 기반 인프라에 대한 높은 이해도를 보유한 분
• 데이터베이스와 SQL에 대한 이해도가 높으신 분
• 끊임없이 학습하며 동료에게 아낌없이 공유하고, 여러 이해관계자와 긍정적으로 소통할 수 있는 분

Benefits

[집중과 성장을 돕는 근무환경을 위해]
• 리프레시가 필요할 때 쉬어가요, 법정 연차 외 매월 유급 반차 제공
• 내 라이프스타일에 맞게 일해요, 시차출퇴근 제도 운영
• 특별한 생일에는 일찍 퇴근해요, 생일 당일 조기퇴근 제도 운영
• 오래 함께한 만큼 보답해요, 근속연수에 따른 휴가 및 축하금 지원

[건강하고 활력 넘치는 일상을 위해]
• 임직원이 가장 소중한 고객이죠, 컬리 적립금 지급
• 건강한 몸을 최우선해요, 단체 상해보험 및 건강검진 지원
• 일하는 자세부터 바르게 챙겨요, 모션 데스크 기본 제공
• 마음 건강까지 함께 챙겨요, 전문 심리상담 프로그램 지원

[가정의 행복과 균형 있는 삶을 위해]
• 기쁜 일과 슬픈 일을 함께해요, 경조금 및 유급 휴가 제공
• 육아 부담을 함께 덜어드려요, 위탁보육비 및 육아수당 비과세 혜택
• 끊임없는 지적 성장을 응원해요, 사내 도서관 운영 및 도서 구입 지원
• 근무 중 달콤한 휴식을 즐겨요, 사내카페 및 간식룸 운영

Hiring process

• 지원서 제출 > 직무적합성 인터뷰 > 종합 인터뷰 > 처우 협의 > 최종 합격

<꼭 확인해주세요!>
*직무적합성 인터뷰: 생성형 AI를 활용한 사전 과제가 함께 진행됩니다.
*종합 인터뷰: 온라인 직무적합성 검사가 함께 진행됩니다.
*세부 절차는 서류 합격자 분들께 개별 안내 드릴 예정입니다.
*프로세스는 일정과 상황에 따라 사전 안내 후 일부 변경될 수 있으며, 각 전형의 결과는 개별 안내 드립니다.

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About the company

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[Better Life for All, 모두를 위한 더 나은 삶을 만들기 위해 존재합니다] 컬리는 "맛있는 음식이 삶의 행복"이라는 믿음에서 시작해 생산자와 소비자 모두가 상생하는 유통 생태계를 일구어 갑니다. 컬리만의 물류 혁신과 큐레이션 노하우를 발판 삼아 매일 더 큰 가능성을 증명하며 비즈니스 영역을 확장해 나가고 있습니다. 고객의 내일이 오늘보다 더 나은 삶이 될 수 있도록 세상을 혁신하며 이커머스의 독보적 표준을 세워가는 컬리의 보랏빛 여정에 함께할 여러분을 기다립니다.