[미리디] 애널리틱스 엔지니어 (Analytics Engineering Part Lead)

| 회사 소개

"전 세계로 확장 중인 디자인 올인원 플랫폼"

미리디는 '모두가 쉽게 디자인을 통해 세상과 소통하게 하자'는 미션 아래, 2,000만 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. 

미리디는 최고의 인재들과 함께 25년 매출 942억 원을 달성하고, 4년만에 약 5배에 달하는 매출 성장을 기록하며 빠르게 성장해왔습니다. 국내 1위 서비스로 더욱 공고히 자리매김하고, 글로벌 시장에서의 성공 가능성을 입증하고자 올해 'AI 기술 고도화·우수 인재 영입·해외 현지화 마케팅'에 집중하고 있습니다. 

빠르게 성장하는 팀의 일원으로서 '글로벌 디자인 표준'을 함께 만들어 갈 동료를 기다립니다. 

[미리캔버스]

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

25년 기준 가입자 2,000만 명을 돌파하고, 국내를 넘어 글로벌을 향해 나아가는 디자인 플랫폼 미리캔버스로 자유로운 표현의 세상을 경험해보세요.

[비즈하우스]

원하는 상품을 내 손으로 직접 디자인해 나만의 맞춤 상품을 만들어 보세요. 손쉬운 디자인 에디터와 수십 만 개 무료 샘플 디자인으로, 누구나 원하는 상품을 소량으로 맞춤 제작할 수 있습니다.

재구매 고객 80%, 26년 소상공인 대상 브랜드 선호도 1위에 빛나는 비즈하우스에서 혁신적인 디자인 인쇄 출력 서비스를 경험해보세요.

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| 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

• 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

| 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

| 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.