{"id":104707,"url":"https://alion.io/job/match-group-senior-data-analytics-engineer","title":"Senior Data & Analytics Engineer (Azar)","company":{"id":4277,"name":"Match Group","domain":"mtch.com","url":"https://alion.io/company/match-group","size_band":"1001-5000","is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"Lever","truth_index":{"grade":"B","score":73,"open_postings":10,"ghost_share":0,"stale_share":0.9,"repost_share":0,"time_to_fill_p50_days":62,"computed_at":"2026-10-29T05:49:05Z"}},"role":"Data Science","role_family":"Data Science","seniority":"senior","employment_type":"full_time","work_mode":"hybrid","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Seoul, South Korea"],"countries":["KR"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":{"min_usd":79000,"max_usd":208000,"period":"year","method":"global_role_cell_scaled_by_country","sample_n":2679},"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"CI/CD","optional":false},{"name":"Databricks","optional":false},{"name":"dbt","optional":false},{"name":"DLP","optional":false},{"name":"ETL/ELT","optional":false},{"name":"Google BigQuery","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"SLI/SLO/SLA","optional":false},{"name":"SQL","optional":false}],"status":"live","first_seen_at":"2026-06-11T02:52:30Z","employer_posted_date":"2026-06-11","last_verified_at":"2026-10-29T10:23:40Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":140,"trust":{"level":"ok","repost_count":null,"flags":[],"days_open":140},"description":"[Platform Department 소개]\nPlatform Department는 Data Engineering, SRE/DevOps, MLOps 구성원들이 모여 중앙 플랫폼과 시스템 인프라 개발 운영 역할을 수행하고 있습니다. Azar, AI/ML 등 전사 모든 서비스에 인프라와 공통 플랫폼 기술을 제공하고 유관부서와 적극적 협업을 통하여 다양한 영역에서 비즈니스 임팩트를 만들어내고 있습니다. 또한, 전사 기술 조직의 Silo화를 방지하고 효율적이고, 생산성이 뛰어난 엔지니어링 문화를 만들어가는데 집중하고 있습니다.\n[Data Analytics Engineering Team]\n- Data Analytics Engineering 팀은 Data Governance, Analytics Engineering, BI/DW 엔지니어링 을 수행하는 엔지니어링 팀입니다.\n- 단순 데이터 파이프 라인 관리를 넘어서, 가치 있는 Data를 만들고 Data Quality에 대한 SLO/SLI가 관리되는 지속가능한 데이터 파이프라인 및 데이터 모델을 개발하고 제공하고 있습니다.\n- DataLake/Warehouse 관리 및 개발에 있어서, Data Governance, Analytics Engineering 등 Modern Datastack 기술 패러다임을 도입하고 버전관리, Testing, Deploy, Monitoring, Observability 등 Software Engineering 관행을 Data Platform에 적용하는 업무를 수행하고 있습니다.\n- Data (as a) Product: 데이터를 S/W제품으로서 취급하고 개발합니다. 또한, 데이터 생산자, 데이터 소비자 간의 브릿지 역할을 수행하며, 데이터 생산자를 Shift Right하고, 데이터 소비자를 Shift Left하는데에 관심이 있습니다.\n- 조직의 Data Literacy를 높이고, 데이터 모델의 이해와 활용을 높이기 위해 데이터 문서 및 메타데이터를 생성 및 관리합니다.\n- Aggregated 데이터 모델을 기반으로 만들어지는 수익화/통계/운영에 대한 내외부 데이터 제품 개발에 적극적으로 기여합니다.\n[팀에 합류하신다면]\n- 다양한 도메인 환경에서 발생하는 대규모 글로벌 환경의 데이터를 주도적으로 관리할 수 있습니다.\n- 데이터 파이프라인 유지 관리를 뛰어넘어, 데이터 기반으로 비즈니스 문제를 해결하기 위한 시스템 구축 및 디자인을 해볼 수 있습니다.\n- 비즈니스에 필요한 Data Application을 개발해 볼 수 있는 경험을 할 수 있습니다.\n- 글로벌 데이터를 다루다 보니 규모가 굉장히 크고 (수십 TB/day 이상), 대량의 데이터를 바탕으로 기술적으로 다양한 고민과 시도를 해볼 수 있습니다.\n- 기존 보다 나은 방향을 끊임없이 연구하고, 합리적으로 새로운 업무 체계나 시스템 도입을 Production에 적용 해볼 수 있습니다.\n- EKS, Bigquery, Databricks, Airflow, DBT를 활용 중이며, 퍼블릭 클라우드기반의 다양한 데이터 인프라 및 프레임워크를 경험할 수 있습니다.\nResponsibilities\nLedger 이후 Silver+/Mart 데이터 제품 을 Airflow + dbt로 설계·운영하고, 정합성·재현성·신뢰도를 최종 책임집니다.\n 지표·시맨틱 레이어 를 구축·관리합니다 (지표 정의·계산식·버전·변경 영향 표준화)\n 데이터 품질·옵저버빌리티 를 운영합니다 (dbt 테스트·커스텀 체크, 핵심 지표 이상 탐지, 신뢰 등급 모델)\n 분석 서빙 을 표준화합니다 (대시보드·리포트·KPI 모니터링 PA·PM·MKT·FP&A 협업)\n실험·분석 자동화, Reverse ETL 스펙, 데이터 거버넌스(스키마·용어·오너십)에 기여합니다.\n컴플라이언스 엔지니어링 (프라이버시·DLP) 수집 단계 차단 요구 정의, 익명화/가명화/집계 처리, 구현, 탈퇴 이벤트, 정기 배치 삭제·익명화, DLP(데이터 유출 방지) 정책의 데이터 레이어 적용\nRequirements\n데이터 파이프라인 엔지니어링 실무 경험 - 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