데이터 엔지니어(Big Data, Snowflake, Airflow, AI)

공간 지능 플랫폼 글로벌 리더 - 큐픽스

큐픽스는 2015년 설립 이후, 도면과 현장의 괴리를 해결하며 엔터프라이즈 공간 지능(Spatial Intelligence) 플랫폼 분야의 글로벌 리더로 성장했습니다. 매출의 97% 이상이 해외에서 발생하며, 40여 개국 15,000여 현장에서 큐픽스의 기술을 사용하고 있습니다.

"어떤 회사도 현장 현실을 데이터로 읽고 최선의 의사결정을 내릴 수 있도록"이라는 목표 아래, 인공구조물의 생애 주기를 관통하는 글로벌 표준 운영 시스템을 함께 만들어갈 동료를 찾습니다.

[Backend Unit & Role 소개]

Backend Unit은 Infrastructure, Reliability, Application 3개의 파트로 구성된 조직으로, AWS 기반의 클라우드 인프라를 통해 큐픽스의 모든 서비스를 지탱합니다.

Infrastructure Part는 AWS 멀티 어카운트 아키텍처와 IaC 기반 인프라를 관리합니다. 특히 데이터 엔지니어는 데이터 가공 및 파이프라인 전반에 AI-driven 환경을 도입하여, AI 에이전트(Claude Code 등)를 활용해 복잡한 파이프라인 스크립트를 빠르게 작성하고 인프라 최적화를 자동화하는 등 똑똑하고 효율적인 팀을 지향합니다.

[데이터 엔지니어의 역할]

큐픽스의 데이터 플랫폼을 설계하고 구축합니다. Snowflake 중심의 데이터 웨어하우스, Elasticsearch, MongoDB Atlas 등을 관리하며 글로벌 규모의 데이터 파이프라인을 최적화하는 것이 핵심입니다.

[Backend Unit 합류의 매력]

• 전 세계로 배포되는 글로벌 B2B SaaS의 운영 경험
• PB급 규모의 4D Digital Twin 데이터를 처리하는 인프라 설계 기회
• AI 도구(Claude Code 등)를 적극 활용하는 최첨단 개발 문화
• 외부 교육 및 컨퍼런스 참가 지원 등 성장을 위한 전폭적 지원

[주요 업무]

• AI 기반 데이터 파이프라인 고도화: Snowflake 기반 대용량 ETL/ELT 파이프라인 구축 및 AI 도구를 활용한 쿼리 튜닝/스크립트 작성 고속화
• 데이터 플랫폼 클러스터 운영: Elasticsearch 클러스터, MongoDB Atlas 운영 및 성능 최적화
• 인프라 관측성 및 비용 최적화: Datadog 기반 관측성 확보 및 자동화 분석을 통한 리소스/비용 효율화
• 데이터 거버넌스 및 보안: 글로벌 지역별 Compliance 준수 및 데이터 접근 제어 정책 수립

기술 스택

• Snowflake, BigQuery, AWS, Terraform, Elasticsearch, MongoDB Atlas, Datadog, Python

• 학력: 4년제 대학 컴퓨터/소프트웨어 관련 전공 졸업
• 경력: 4년 이상 15년 이하
• Python 및 SQL을 활용한 대용량 데이터 처리 및 파이프라인 설계/운영 실무 경험자
• 관계형 또는 NoSQL 데이터베이스 인프라에 대한 깊은 이해 보유자
• AI 생산성 도구(Claude Code 등)를 워크플로우에 도입하여 정제/쿼리 작성 생산성을 극대화해 본 경험자
• Git, JIRA, Github 등 협업 도구 활용이 능숙한 분

• Snowflake, BigQuery 등 클라우드 데이터 웨어하우스 고도화 경험
• Airflow, Dagster 등 워크플로우 오케스트레이션 도구 활용 경험
• PB급 규모의 이미지 및 메타데이터 인프라 설계/분산 처리 시스템 구축 경험
• Terraform, CloudFormation 등 IaC 도구를 이용한 인프라 효율화 경험
• 데이터 거버넌스 및 글로벌 보안 정책 수립 경험

1. 서류검토 ➡️ 1차 인터뷰 ➡️ 2차 인터뷰 ➡️ CEO 인터뷰 ➡️ 레퍼런스체크 ➡️ 채용제안
2. 1차 인터뷰는 하드 스킬 검증을 위한 실무담당자와의 인터뷰로 진행됩니다.
3. 2차 인터뷰는 하드 스킬 검증을 위한 On-site Test 와 Unit Lead 와의 인터뷰로 진행 됩니다.
4. CEO 인터뷰와 함께 인적성검사가 진행됩니다.
5. 연구 및 업무 내용을 확인할 수 있는 자료를 함께 제출해주시면 검토에 도움이 됩니다.