아워컴즈
OURCOMS
해결하는 문제
기업이 보유한 구조적·비구조적 데이터를 효율적으로 구축·관리하고, 분석과 AI 서비스에 활용할 수 있는 형태로 통합하는 일은 복잡하고 난도가 높습니다.
아워컴즈는 빅데이터 파이프라인 구축, 데이터 통합 관리, 데이터 품질 확보를 통해 이러한 문제를 해결합니다. 데이터가 흩어져 있거나 활용도가 낮은 상황에서도, 확장 가능한 처리 환경과 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 마련해 기업의 데이터 활용 가치를 높입니다.
창업 스토리
Q. 아워컴즈는 어떤 회사인가요?
아워컴즈는 빅데이터 구축 및 관리에 강점을 가진 데이터 전문기업입니다. 기업이 데이터를 실제 가치로 연결할 수 있도록 전문 솔루션과 서비스를 제공합니다.
2018년 설립 이후 빅데이터 분석 플랫폼의 구축과 운영, AI 서비스용 데이터의 통합 관리 영역에서 전문성을 쌓아왔습니다. 구조적 데이터와 비구조적 데이터를 모두 처리할 수 있는 역량을 바탕으로, 확장 가능하고 효율적인 데이터 처리 환경을 지원합니다.
빅데이터 파이프라인 설계부터 AI 데이터 구축까지 전 과정을 아우르며, 데이터 품질과 신뢰성을 중요하게 다루는 점이 특징입니다. 이를 통해 기업이 분석과 AI 서비스에 바로 활용할 수 있는 고품질 데이터를 안정적으로 확보하도록 돕습니다.
Q. 현재까지 성과가 궁금해요
2018년 설립 이후 빅데이터 분석 플랫폼 구축과 운영, AI 서비스용 데이터 통합 관리 전문기업으로 성장해왔습니다.
구조적·비구조적 데이터 처리 역량, 확장 가능하고 효율적인 처리 능력, 데이터 품질과 신뢰성을 바탕으로 빅데이터 파이프라인부터 AI 데이터 구축까지 폭넓은 프로젝트를 수행하고 있습니다.
- Up-T**** 솔루션 개발
- AI 고객센터 상품추천 ITO 운영
- *****TV 시청정보 수집 및 분석 시스템 고도화 2차 개발
- *****TV 시청정보 수집 및 분석 시스템 유지보수
- MBS 고도화 2차 개발
- kt **-TV 광고 분석플랫폼 준실시간 **** 분석
- GSI 플랫폼 유지보수
- HCN Skylife GSI 기능 고도화
- V&F Smart 솔루션 POC
Q. 아워컴즈가 그리는 미래, 비전이 궁금해요
데이터를 통해 기업가치를 제공하는 전문 솔루션과 서비스를 만드는 회사입니다.
Q. 어떤 분을 찾고 계신가요?
데이터 플랫폼 마이그레이션 엔지니어
- 고용 형태 : 정규직(수습 3개월)
- 경력 수준 : 주니어 ~ 시니어 (Hadoop 또는 Databricks 중 한 분야 3년 이상)
- 담당 프로젝트 : 온프레미스 Hadoop 기반 데이터 플랫폼의 Databricks Lakehouse 전환
o 포지션 소개
기존 HDFS/Hive 중심의 온프레미스 데이터 플랫폼을 ADLS, Delta Lake, Unity Catalog, Databricks Jobs/Lakeflow 기반의 클라우드 Lakehouse 구조로 전환하는 마이그레이션 프로젝트를 담당합니다.
단순 신규 개발이 아니라 「기존 시스템을 정확히 해독하고 → 새 플랫폼으로 이관하고 → 원본과 결과의 정합성을 검증」하는 이관 중심의 역할입니다.
Hadoop과 Databricks를 모두 깊게 아는 인재는 드물다는 점을 잘 알고 있습니다. 두 기술 중 한쪽에 강점이 있다면 나머지 한쪽은 온보딩과 AI 활용을 통해 충분히 메꿀 수 있습니다. 따라서 특정 도구의 완벽한 경력보다, 낯선 시스템을 파고드는 학습력과 검증에 대한 꼼꼼함을 더 중요하게 봅니다.
o 주요 업무
- 아키텍처 전환 HDFS/Hive 중심 구조를 ADLS, Delta Lake, Unity Catalog, Databricks Jobs/Lakeflow 기반 구조로 전환
- 수집 파이프라인 파일 수집 workflow를 ADLS landing 및 Bronze ingest 성공 신호 기반으로 재설계
- SQL 전환 Hive SQL을 Databricks SQL / Spark SQL 기준으로 호환성 검토 후 전환
- 워크플로우 노드 REMOTE_SHELL, JAVA, FORK/JOIN, DECISION, WAIT, SUB_WORKFLOW 노드의 실행 의미와 부작용을 확인한 뒤 전환
- 정합성 검증 전환 전후 NDAP 결과와 Databricks 결과를 병행 비교하여 데이터 정합성 검증
o 필수 자격 요건 (공통)
- 언어 기본기 Python(PySpark) 및 SQL 기본기 (실무 수준의 쿼리 작성·디버깅 가능)
- 검증 지향 데이터 정합성 검증에 대한 감각과 꼼꼼함 (원본과 결과의 동일성을 증명하려는 태도)
- 학습·해독력 문서 없는 시스템·코드를 인내심 있게 파고드는 레거시 해독 성향
o 아래 중 한 분야의 실무 경험 (택1)
Hadoop과 Databricks 양쪽 경험을 모두 요구하지 않습니다. 한쪽에 강점이 있으면 나머지는 온보딩으로 보완합니다.
- A. Hadoop 레거시 HDFS 파일 구조, Hive 테이블/파티션, HiveQL 및 오케스트레이션 워크플로우(REMOTE_SHELL/JAVA/FORK-JOIN/DECISION/WAIT/SUB_WORKFLOW 등) 해석 경험
- B. Databricks/Spark Spark SQL / Databricks SQL, Delta Lake, Databricks Jobs 등 Spark·Databricks 기반 데이터 처리 경험
o 우대 사항
- AI 활용 AI 도구(Claude 등)를 실무에 활용해 개발·해독·검증 생산성을 높여본 경험
- 자기주도 학습 새로운 기술을 스스로 빠르게 학습해 적용해본 경험
- Hadoop·Databricks 양쪽 모두에 대한 경험 (있다면 큰 강점)
- Azure ADLS(Gen2) 등 클라우드 스토리지 및 Unity Catalog 권한/거버넌스 모델 이해
- Lakeflow / Delta Live Tables(DLT), Medallion(Bronze/Silver/Gold) 아키텍처 경험
- IaC(Terraform), CI/CD, Databricks Asset Bundles 활용 경험
- 대규모 데이터 마이그레이션 프로젝트 완주 경험
보상 및 복지
Q. 복지가 궁금해요
- 유연 근무제 : 시차출퇴근제 실시
