CJ올리브영

Data Engineer (광고/DMP)

진행 중
경력
5년 이상
근무지
서울 용산구
근무형태
오피스
고용형태
정규직
지원 시작
2026-06-02
  • 상시채용 공고입니다. 최신 접수 상태를 원문에서 확인하세요.

전형 안내

서류전형 - 1차 면접 전형(Whiteboard Test/구술) - 온라인 인성검사 - 2차 면접 전형 - 3차 전형(평판조회 및 처우협의) - 건강검진 - 합격

상세 내용

올리브영 리테일미디어 사업 채용 공고 바로 가기

주요업무

1. DMP(Data Management Platform) 설계 및 데이터 파이프라인 구축

  • 온/오프라인 고객 행동 데이터, 구매 이력, 상품·캠페인 데이터 등 1st party 데이터 수집·적재·정제 파이프라인 설계
  • 실시간(Streaming) 및 배치(Batch) 데이터 처리 아키텍처 구축 및 운영
  • 광고 노출·클릭·전환 등 광고 로그 데이터 수집·표준화

2. 광고·마케팅 데이터 연동

  • 리테일미디어 플랫폼(DSP, SSP, AdServer 외부 매체) 연동을 위한 데이터 API 및 ETL 개발
  • 캠페인 성과 측정(어트리뷰션, 인크리멘탈리티 등)을 위한 데이터 마트 구성
  • 외부 데이터(2nd/3rd party) 연동 및 클린룸(Data Clean Room) 환경 구축 검토

3. 내/외부 리테일미디어 플랫폼 데이터 연동 및 서빙 환경 제공

  • 데이터 사이언티스트, ML 엔지니어, 광고 프로덕트팀과 협업하여 분석·모델 서빙 데이터 제공
  • 광고 운영·세일즈 조직이 활용할 셀프서비스 데이터 환경 구축
  • 인프라 비용 최적화 및 안정성 개선


요구경험 및 역량

  • 5년 이상의 데이터 엔지니어링 실무 경험을 보유하신 분
  • 클라우드 환경(AWS, GCP 등) 기반의 대규모 데이터 파이프라인 설계 및 ETL/ELT 구축·운영 역량을 갖추신 분
  • Spark, Flink 등 분산 처리 프레임워크를 활용하여 대용량 로그 및 스트리밍 데이터 처리 파이프라인을 직접 구현할 수 있는 분
  • Apache Iceberg, Hudi, Delta Lake 등 최신 Table Format을 활용한 데이터 레이크하우스(Lakehouse) 아키텍처 구축 및 운영 경험이 있으신 분
  • Python, SQL, Airflow를 능숙하게 활용하여 데이터 워크플로우를 자동화하고 효율적인 데이터 마트를 설계할 수 있는 분
  • RestAPI 기반의 Bulk 데이터 수집 및 전송 시스템 개발 경험이 있으신 분
  • 복잡한 데이터 흐름과 아키텍처를 명확하게 시각화하고, 전사의 다양한 이해관계자들과 원활하게 협업할 수 있는 논리적인 커뮤니케이션 능력을 갖추신 분


우대사항

  • Spark, Flink 등 대용량/실시간 처리를 위한 분산/병렬 시스템 개발 경험 있으신 분
  • 비즈니스 도메인 지식을 빠르게 이해하고, 데이터 기반 의사결정을 위한 데이터 엔지니어링 경험이 있으신 분
  • 데이터 정합성보장 및 파이프라인 효율성을 높이기 위한 개선 경험이 있으신 분
  • 데이터 거버넌스 및 메타데이터 관리에 대한 이해도가 높으신 분
  • AWS, Google Clould 등 퍼블릭 클라우드 플랫폼 기반 데이터 인프라 구축 경험 있으신 분


전형안내

서류전형 - 1차 면접 전형(Whiteboard Test/구술) - 온라인 인성검사 - 2차 면접 전형 - 3차 전형(평판조회 및 처우협의) - 건강검진 - 합격


지원 및 유의사항

  • 병역필 또는 면제로 해외여행에 결격사유가 없는 분에 한하여 지원 가능합니다.
  • 채용에 합격하시는 경우 3개월의 수습기간을 적용합니다.
  • 직무에 따라 면접 방식 및 전형 프로세스가 변경될 수 있습니다.
  • 지원서 내용 중 허위사실이 확인될 경우 채용이 취소될 수 있습니다.
  • CJ계열사(자회사 포함)에 재직 중인 경우 지원이 제한됩니다.
  • 전형 불합격 후 6개월 내 동일 공고 재지원은 권장하지 않습니다.
  • 2차 면접 합격자에 한하여 평판조회 및 처우협의가 동시 진행되며, 평판조회 결과에 따라 채용 절차가 중단될 수 있습니다.

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