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미리디미리디는 디자인과 관련된 모든 문제를 해결하는 [디자인 올인원 플랫폼] 을 향해 나아가고 있습니다.
서울 구로구UX/UI ‧ 산업디자인 ‧ 브랜드/패키지 디자인
[미리디] 애널리틱스 엔지니어 (Analytics Engineering Part Lead)
포지션대표데이터 엔지니어, 데이터 분석가
경력 구분경력 7년 이상
특이사항CTO 있음, 사수 있음, 원격근무 없음
스킬
Python
Tableau
SQL
주요업무

| 회사 소개

"전 세계로 확장 중인 디자인 올인원 플랫폼"


 미리디는 '모두가 쉽게 디자인을 통해 세상과 소통하게 하자'는 미션 아래, 1,600만 고객이 사랑하는 올인원 디자인 플랫폼 '미리캔버스'와 국내 ​1위 ​온라인 PoD(Print on Demand) 커머스 ​서비스 ​'비즈하우스'를 통해 누구나 ​자신의 ​아이디어를 손쉽게 실현할 ​수 있도록 돕고 ​있습니다.


 21년도부터 매년 60% 이상의 매출 성장을 이뤄오며, 24년에 200억 규모의 시리즈 B 투자 유치를 성공적으로 완료하고 2년 연속 흑자 전환에 성공했습니다. 빠르게 성장하는 팀의 일원으로서, 전 세계에 우리의 서비스를 알리고 글로벌 디자인 표준 기업으로 도약하는 미래를 함께 만들어 갈 동료분을 기다리고 있습니다!


[미리캔버스]

누구나 디자인을 통해 자신의 이야기를 표현할 수 있는 세상을 꿈꿉니다. 디자인 지식이 없어도 다양한 템플릿과 요소로 나만의 창의적인 작품을 만들 수 있습니다.

2025년 기준 가입자 1600만명을 돌파한, 한국인이 가장 사랑하는 디자인 플랫폼, 미리캔버스로 자유로운 표현의 세상을 경험해보세요.


[비즈하우스]

15만 개 이상의 샘플 디자인과 3D/AR 뷰어 등 획기적인 인쇄 경험을 제공하며 매년 35%이상 성장하는 온라인 POD 서비스!

더욱 많은 고객들을 위한 프린팅 플랫폼으로 거듭나며 일본, 미국 배송을 시작하였어요.


| 데이터 팀 소개 페이지 바로가기

https://miridihdata.lovable.app/



| 직무 소개

미리디 Data Intelligence팀은 Analytics Engineering & Business Intelligence Analytics 파트, Data Analytics 파트, Data Profile 파트로 구성되어 있어요.


전사 데이터 플랫폼의 방향성을 정의하고, Analytics Engineering 파트를 리딩할 Senior Analytics Engineer를 모십니다. 본 포지션은 단순한 파이프라인 개발을 넘어, 데이터 아키텍처·모델링 표준·품질 체계·개발 프로세스를 설계하고 팀 차원의 실행을 주도하는 역할입니다.


DI팀 내에서 AE 파트의 기술적 의사결정을 담당하며, PM·DA·ML/AI·비즈니스 조직과 협업하여 확장 가능한 Lakehouse 기반 분석 환경을 구축합니다. 조직이 동일한 정의와 신뢰 가능한 지표 위에서 의사결정할 수 있도록 데이터 거버넌스와 메트릭 표준을 수립하는 것이 핵심 미션입니다.



| 주요 업무

Analytics Engineering 파트 리딩 및 기술 전략 수립

• 전사 분석 데이터 아키텍처(Lakehouse, Medallion, Semantic Layer) 설계 및 로드맵을 수립합니다.

• 데이터 모델링 표준(Fact/Dimension, Mart 설계 원칙)과 코드 컨벤션 정립합니다.

• 기술 스택 선정 및 고도화 방향성을 제시합니다.(dbt, Spark, Orchestration 등)

• 코드 리뷰, 설계 리뷰를 통해 팀의 기술 수준 상향 평준화합니다.

 

데이터 모델·지표 체계의 표준화

• 전사 핵심 KPI에 대한 단일 지표 정의 체계(Metric Layer)를 수립합니다.

• 재사용 가능한 모델과 데이터 제품(Data Product)을 설계합니다.

• 지표 불일치 문제를 구조적으로 해결하기 위한 세맨틱 레이어를 구축합니다.

• Business Glossary 및 메타데이터 관리 체계를 고도화합니다.

 

데이터 품질·관측성·거버넌스 체계 구축

• 데이터 정합성 검증, 테스트 자동화, CI/CD 기반 배포에 대한 프로세스를 정립합니다.

• 데이터 관측성(Data Observability) 체계를 설계합니다.(지연, 스키마 변경, 이상 탐지 대응)

• 라인리지 관리 및 영향도 분석 체계를 구축합니다.

• 데이터 변경 관리(Change Management) 프로세스를 수립합니다.


확장 가능한 파이프라인 및 성능 최적화

• 대규모 사용자 행동 데이터 및 이벤트 로그 처리 아키텍처를 설계합니다.

• 증분 처리, 파티셔닝, 비용 최적화 전략을 수립합니다.

• BI 및 ML 활용을 고려한 Feature/Mart 레이어를 설계합니다.

 

조직 협업 및 멘토링

• PM·DA·ML/AI·비즈니스 조직과 협업하여 요구사항을 데이터 설계로 구조화합니다.

• 주니어/미드 레벨 AE의 설계 역량 및 코드 품질 멘토링합니다.

데이터 활용 문화 확산 및 모범 사례를 전파합니다.

자격요건

| 자격요건

• 7년 이상 Data/Analytics Engineering 또는 유관 경력, 그 중 일부는 기술 리딩 경험이 있는 분

• 대규모 데이터 환경에서 데이터 아키텍처 설계 및 운영 경험이 있는 분

• Lakehouse 또는 Modern Data Stack 기반 설계 경험이 있는 분

• 스타 스키마 및 분석 중심 데이터 모델링에 대한 깊은 이해가 있는 분

• Spark, dbt, Airflow 등 파이프라인/모델링 도구에 대한 숙련도가 있는 분

• 데이터 품질·테스트 자동화·CI/CD 구축 경험이 있는 분

• 다양한 이해관계자의 요구사항을 구조화하고 기술 전략으로 전환할 수 있는 역량을 갖추신 분

우대사항

| 우대 사항

• 세맨틱 레이어 또는 Metric Store 설계 경험이 있는 분

• Feature Store 구축 및 ML 파이프라인 연계 경험이 있는 분

• Data Catalog/Metadata 플랫폼(DataHub 등) 도입·운영 경험이 있는 분

• 데이터 조직 또는 파트 리딩 경험(채용·평가·코칭 포함)이 있는 분

• 대규모 트래픽 기반 사용자 행동 데이터 처리 및 성능 튜닝 경험이 있는 분

• BI 성능 최적화 및 지표 표준화 프로젝트 리딩 경험이 있는 분



| 미리디 데이터팀 기술 스택

  • SQL, Python
  • Databricks, Spark, dbt, Airflow
  • Athena, S3
  • Amplitude, GA, GTM
  • Tableau
채용절차

| 기타 사항

  • [서류 전형] - [코딩 테스트] - [1차 인터뷰] - [2차 인터뷰] - [처우 협의] - [입사] 의 프로세스로 진행됩니다.
  • 서류는 원활한 검토를 위해 PDF 형식으로 제출 부탁 드립니다.
  • 2차 인터뷰의 경우, 직무/직급에 따라 생략될 수 있습니다.
  • 직급에 따라 인터뷰 후 레퍼런스 체크 전형이 추가될 수 있습니다.
  • 입사 후 3개월의 수습 기간 및 수습 평가가 진행됩니다. (급여 100%)
  • 서류 전형 결과 안내까지는 최대 2주, 인터뷰 결과 안내까지는 최대 3주가 소요됩니다.
  • 여러 포지션에 동시에 지원해주시는 것은 가능하지만 동일한 포지션의 경우 최종 결과 안내를 받은 시점으로부터 6개월 후에 재지원이 가능합니다.
합류하면 얻을 수 있는 것
#성장_지원_복지#직무_몰입도#수평적_관계#유연한_조직#목표_지향#피드백_문화#자율성#빠른_기업_성장세
근무지
서울 구로구 디지털로31길 12, 태평양물산 8층, 13층, 14층, 17층, 1004호 (서울, 구로구)
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