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Data Engineer

이렇게 지원해주세요

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recruit@datarize.ai로 아래의 서류를 첨부하여 보내주세요! 필수 : 이력서 및 포트폴리오 (프로젝트에서 자신이 맡은 역할, 과정, 기술스택, 성과 등을 자유 양식으로) 선택 : 블로그, Github 계정 등

이렇게 절차가 진행됩니다

서류 검토 → 코딩 테스트 → 실무자 인터뷰 → 컬쳐핏 인터뷰 순으로 진행됩니다.
서류 전형 합격자에 한하여, 개별적으로 인터뷰 전형 일정을 안내드립니다.

우리는 이렇게 일해요

주어진 문제를 해결하기 위해 능동적으로 의견을 제시합니다.
서비스 기획, 데이터 분석가 등 다양한 직군의 사람들과 긴밀하게 협업합니다.
잘 정제된 데이터에서 인사이트를 얻고, 서비스에 필요한 것은 직접 제안하고 도입할 수 있습니다.
Notion, Agit, Slack, G-suite 등 다양한 협업도구를 적극적으로 사용하여 시간과 장소에 구애받지 않고 일할 수 있습니다.

우리는 이런 사람들이에요

좋은 코드를 작성하면서도 비즈니스 상황에 맞는 최선의 선택을 할 수 있도록 치열하게 논의합니다.
서로가 의견이 다르다면 합당한 근거를 바탕으로 새로운 방향을 제시합니다.
혼자 성장하지 않습니다. 서로가 지식을 공유하고 부족한 부분을 채워가며 함께 성장합니다.

우리는 이런 일을 하고 있어요

대규모 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 end-to-end 데이터 파이프라인 개발 및 운영
로그 데이터부터 모델링까지 실시간으로 서빙하는 스트리밍 데이터 처리 기술 탐구 및 운영
모델링 및 분석환경 최적화 및 자동화

이런 기술을 사용하고 있어요

AWS EMR Spark, S3, Hadoop, Athena 등
Airflow
Docker, Kubernetes
Git

이런 역량을 가지신 분을 찾고 있어요

새로운 언어와 도구를 공부하고 습득하는 것에 대해 거부감이 없는 분
대규모 데이터 파이프라인 포함 서비스 개발 경험 3년 이상 또는 그에 준하는 실력을 가진 분
CS 전공자 또는 그에 준하는 CS 지식을 보유하신 분
Python / Java / Go 등 1개 이상의 언어를 능숙하게 활용하며 다양한 개발 경험을 보여하신 분

이런 분이라면 더 좋습니다

Kubernetes, Docker 등 컨테이너 환경에 익숙하신 분
AWS 등 클라우드 서비스를 사용 경험이 있는 분
데이터 배치 및 실시간 처리 아키텍처에 대한 이해도가 높고, 서비스에 적용한 경험이 있는 분
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