포지션 소개
오늘의집은 삶의 가장 중요한 변화의 순간마다 처음부터 끝까지 책임지는 ‘라이프 이벤트 통합 솔루션‘으로서 콘텐츠 및 커뮤니티, 커머스, 홈서비스 영역(시공 중개, 부분 직시공, 설치, 이사, 청소) 등 다양한 서비스를 제공해 전 세계 어디서나 쉽고 편하게 집의 변화를 돕습니다.
Data Platform 팀의 미션은 전사 구성원과 서비스가 신뢰할 수 있는 준실시간 데이터와 관련 솔루션을 안정적이고 손쉽게 사용할 수 있도록 제공하는 것입니다. 단순히 데이터를 적재하고 관리하는 역할에 머무르지 않고, 대규모 데이터를 안정적으로 처리하기 위한 인프라 관리와 데이터 거버넌스 체계를 견고히 다지며, 대규모 실시간 트래픽 처리와 AI 기술을 접목한 지능형 워크플로우 구현에 이르기까지 데이터 생태계 전반의 엔지니어링을 주도합니다.
Data Engineer는 대규모 실시간 트래픽을 견디는 안정적인 인프라 구축부터 데이터 활용의 진입장벽을 낮추는 솔루션 개발까지 Data Platform 전반을 수행합니다. AI 도구들을 활용해 팀과 개인의 생산성을 혁신하는 플랫폼 엔지니어링을 지향하며, 데이터 기술의 복잡도를 해결하여 누구나 데이터를 손쉽게 다룰 수 있는 환경을 구축합니다. 궁극적으로 이러한 기술적 토대를 통해 오늘의집 사용자들이 '나다운 공간'을 만드는 과정에서 더 정교하고 개인화된 콘텐츠와 서비스를 끊김 없이 경험할 수 있도록 뒷받침합니다.
👩💻 오늘의집은 AI Native조직으로 변화하고 있습니다. AI와 동료처럼 함께 일하고 싶은 개발자라면, 오늘의집이 당신의 Playground 입니다.
Data Platform 팀 역시 LLM 활용을 돕는 데이터 환경구축, AI agent를 위한 초개인화 데이터 구축, 메타 데이터 지능화 등 다양한 기술을 적극 도입 중입니다.
No.1 Lifestyle Tech Company 오늘의집에서 세상에 더 큰 가치를 전하기 위해 도전과 혁신을 이어갈 Senior Data Engineer를 기다립니다.
👉2026년 오늘의집이 만드는 새로운 변화
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👉 매일의 시간을 높은 밀도로 채우는 것: Data Platform 팀 리더 인터뷰
👉 신뢰할 수 있는 메트릭과 실험 플랫폼: Config Metric 프로젝트 - XPC Metric System 재설계하기
👉 오늘의집 전사 지식 탐색 시스템 ‘ORI(오리)’ 개발기: 흩어진 사내 지식을 하나로 연결하다
👉 Ohouse Spark - 오늘의집의 통합 Spark 환경: 확장성 높은 Spark 실행 환경을 위한 통합 이미지 플랫폼 구축기
👉 오늘의집 Spark on Kubernetes 도입 및 개선 여정: 탄력적이며 안정적인 Apache Spark 실행 환경을 만드는 전략과 인사이트
👉 개인화 추천 시스템 #1. Multi-Stage Recommender System
👉 데이터 엔지니어의 좌충우돌 검색 개발기: 오늘의집의 검색 내재화 과정
👉 오늘의집 A/B 실험 플랫폼 구축기: 오늘의집 A/B 실험 플랫폼 구축 과정과 그 속에서 해결한 고민들
👉 버킷플레이스 Airflow 도입기: 탁월한 데이터플랫폼을 위한 Airflow 도입기
주요업무
Data Platform 팀은 신뢰할 수 있는 데이터 생태계를 만들기 위해 다음과 같은 폭넓은 엔지니어링 과제들을 해결하고 있습니다. 지원하시는 분의 기술적 전문성과 리더십을 기반으로 하나 이상의 영역에서 기술 방향을 주도하며, 팀의 기술적 성장과 결과물의 품질에 핵심적인 영향력을 발휘하게 됩니다.
- Data Infrastructure: AWS 및 Kubernetes 환경에서 Spark와 Airflow 기반의 대규모 배치 파이프라인 엔진 관리, OLAP 중심의 실시간 분석 환경이나 고성능 서빙 인프라 구축 및 운영
- CQRS Platform: Flink 기반의 스트리밍 데이터 처리 플랫폼 구축 및 CQRS 패턴 바탕의 서비스 필요 데이터 조합/안정적 서빙을 위한 기술적 기반 제공
- Data Product: 사용자 행동 실시간 분석, 온라인 실험 플랫폼, 이벤트 로그 명세 시스템 등 사내 구성원의 데이터 기반 의사결정 지원 제품 개발 및 데이터 엔지니어링 기술을 UI/API로 추상화한 풀스택 성향의 플랫폼 서비스 구현
- AI Foundation Engineering: AI 기술 활용 데이터 구축 및 반복적인 데이터 처리/분석 단계의 지능적 자동화 워크플로우 개발을 통한 전사 생산성 혁신
- Data Governance Infra: OpenMetadata 활용 메타데이터 관리 및 신뢰할 수 있는 데이터 환경 조성, 인프라 비용 최적화를 위한 FinOps 파이프라인 개발과 운영 효율화 주도
자격요건
- Data Engineer로서 7년 이상의 경력 혹은 그에 준하는 실력을 보유한 분
- 여러 분기에 걸친 중대형 프로젝트의 기술적 방향을 독립적으로 설정하고 성공적으로 리딩한 경험이 있는 분
- AWS 및 Kubernetes 환경에서의 데이터 인프라 설계와 운영을 위한 DevOps 역량을 보유한 분 (네트워크, 스토리지, 컴퓨팅 리소스 최적화, CI/CD 파이프라인 구성 등)
- Batch(Spark, Airflow) 또는 Streaming(Flink, Kafka) 처리 프레임워크 중 하나 이상에 대해 깊이 있는 경험이 있으며, 분산 처리 엔진의 내부 동작 원리를 기반으로 성능 문제를 진단하고 최적화할 수 있는 분
- 코드 리뷰를 통해 팀의 코드 품질과 엔지니어링 수준을 높이고, 기술 설계 및 의사결정을 명확히 문서화하는 Written Communication과, 복수 팀 및 이해관계자 간 기술 방향과 우선순위를 조율하는 Verbal Communication 모두에 뛰어난 분
- Python 혹은 JVM 계열 언어(Java, Kotlin) 중 최소 하나 이상을 능숙하게 활용하여 확장성 있는 코드를 작성할 수 있고 기본적인 SQL 지식을 갖춘 분
우대사항
- AI 기반의 도구나 워크플로우를 활용하여 개인과 팀의 생산성을 극대화한 경험이 있으신 분
- 대규모 분산 시스템의 성능 최적화 또는 인프라 비용 최적화(FinOps)를 주도한 경험이 있는 분
- 복잡한 비즈니스 로직을 데이터로 풀어내기 위한 데이터 모델링 경험이 있는 분
- 커머스, 콘텐츠 서비스, 마케팅 도메인 중 하나 이상의 데이터 환경을 경험해 보신 분
- 라이프스타일, 인테리어 산업에 대한 높은 관심을 보유하신 분
지원 및 진행 절차
- 지원서류 : 자유양식의 이력서(필수), 포트폴리오 및 커버레터(선택) / PDF 형식 권장
- 연봉, 신체 정보, 가족 사항 및 주민번호 등의 민감한 개인정보는 제외 부탁드립니다.
- 진행절차 : 서류전형 > 직무 인터뷰 > 조직문화 인터뷰 및 레퍼런스 체크 > 처우협의 > 최종합격
- 직무 인터뷰는 지원자의 이력 및 경력 사항에 따라 1~2일에 걸쳐 진행될 수 있습니다.
- 인터뷰 과정에 AI 활용 역량을 확인하는 인터뷰가 포함될 예정입니다.
- 자세한 인터뷰 프로세스는 인터뷰 진행 시점에 개별 안내드리겠습니다.
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참고사항
- 문의사항 : recruit@bucketplace.net
- 해당 공고는 수시 채용으로, 채용 완료 시 조기 마감될 수 있습니다.
- 입사지원 서류에서 허위기재 사실이 발견될 경우, 입사가 취소될 수 있습니다.
- 입사 후 3개월의 수습기간 내 온보딩을 위한 프로그램(Move in Program)을 진행합니다.
- 국가유공자 및 장애인 등 취업보호대상자는 관계 법령에 의거하여 우대합니다.
- 개인정보 처리방침
보상제도
- 최고의 인재에게 최고의 보상
- 고기여자 대상의 스톡옵션 부여
- 성과에 따른 전사 인센티브 지급