{"id":4155912,"url":"https://alion.io/job/willog-data-engineer-gyeongryeok-5nyeon-isang","title":"Data Engineer (경력 5년 이상)","company":{"id":2676786,"name":"Willog","domain":"willog.io","url":"https://alion.io/company/willog","size_band":"51-200","is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"Greeting","truth_index":null},"role":"Data Science","role_family":"Data Science","seniority":null,"employment_type":"full_time","work_mode":"on_site","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":null,"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"AI Agents","optional":false},{"name":"Amazon EKS","optional":false},{"name":"Apache Kafka","optional":false},{"name":"AWS","optional":false},{"name":"dbt","optional":false},{"name":"ETL/ELT","optional":false},{"name":"GCP","optional":false},{"name":"Google BigQuery","optional":false},{"name":"Kubernetes","optional":false},{"name":"Model Context Protocol","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"RAG","optional":false},{"name":"Snowflake","optional":false},{"name":"SQL","optional":false},{"name":"Terraform","optional":false}],"status":"live","first_seen_at":"2026-11-12T09:49:24Z","employer_posted_date":"2026-11-12","last_verified_at":"2026-11-13T00:19:24Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":0,"trust":{"level":"ok","repost_count":null,"flags":[],"days_open":0},"description":"[윌로그 소개]\n윌로그는 하드웨어·소프트웨어·데이터를 결합한 물류 SaaS 기업입니다. 센서 기반 실시간 데이터와 클라우드 플랫폼으로 창고, 내륙 운송, 국제 운송에 이르는 물류 전 구간의 End-to-End Visibility를 제공합니다.\n[주요 성과]\n삼성SDS, 종근당, 쿠팡, 코닝 등 업계 선도 기업들과 파트너십 구축\n2025년 시리즈 B 및 시리즈 B-2 투자 유치 (KB인베스트먼트, SGC파트너스, IBK캐피탈 등 국내외 7개사 참여)\n2021년 창립 이래 연평균 2배 이상 성장, 2025년부터 미국 시장 진출 추진\n[일하는 방식]\n윌로그는 기능별 조직으로 구성되어 있습니다. 제품을 기획하는 프로덕트 조직, 소프트웨어를 만드는 개발 조직, 디바이스를 만드는 디바이스 조직, 고객을 만나는 사업 조직이 각자의 전문성을 맡고 있습니다.\n데이터 일은 과제마다 오너를 정해 진행합니다. 오너는 필요한 기능 조직의 담당자와 함께 문제 정의부터 구축, 운영까지 끌고 갑니다. 조직은 기능별로 나뉘어 있지만 일은 함께 합니다.\n[팀 소개: 데이터 조직]\n윌로그 데이터팀은 흩어진 물류·센서 데이터를 신뢰할 수 있게 모으고, 인사이트로 해석하고, 리스크를 예측해 의사결정으로 연결하는 조직입니다. DE(Data Engineer), DA(Data Analyst), DS(Data Scientist)가 데이터에서 의사결정으로 이어지는 흐름을 함께 만듭니다.\n이번에 채용하는 DE(Data Engineer) 는 이 흐름에서 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 설계하고 구축하는 역할을 맡습니다. 다양한 물류·IoT 데이터를 안정적으로 수집·가공·관리하고, 분석과 AI가 활용할 수 있는 데이터 플랫폼을 구축해 데이터 기반 의사결정을 지원합니다.\n\n데이터팀은 One Team으로 일합니다. 각자의 전문성을 강점으로 존중하고, 필요할 때는 DA, DE, DS 영역을 넘나들며 함께 문제를 정의하고 해결하는 T자형 인재를 지향합니다. 하나의 과제에는 명확한 오너를 두고, 직무를 넘어 협업하며 더 큰 임팩트를 만듭니다.\n[주요업무]\n실시간·배치 데이터 파이프라인 구축 및 운영\nETL/ELT 기반의 물류·콜드체인 및 IoT 센서 데이터 수집·가공 파이프라인 개발\nAirflow를 활용한 워크플로우 스케줄링·의존성 관리 및 장애 대응\nKafka를 활용한 실시간 데이터 스트리밍 처리\nEKS 기반 데이터 파이프라인 배포·운영 및 모니터링\n클라우드 데이터 웨어하우스 환경 구성 및 운영\nSnowflake·BigQuery 환경에서 dbt 기반 데이터 변환 로직 구성 및 운영\n데이터 모델링 및 데이터 아키텍처 구성, 성능·비용 최적화 수행\n데이터 거버넌스 및 AI Agent 데이터 인터페이스 구축\nData Mart·Lineage·거버넌스 체계 구축\nMCP, Tool Server 등 AI Agent용 신뢰 데이터 인터페이스 구축 참여\n[자격 요건]\n공통 역량 (아래 역량을 모두 갖추신 분)\n문제 해결: 문제를 스스로 정의하고 해결안을 제안해, 과제를 처음부터 운영까지 끝내 본 분\n프로세스: 반복되는 작업과 장애 대응을 문서·체크리스트·자동화로 표준화해, 팀이 같은 방식으로 일하게 만든 경험이 있는 분\nPython, SQL: 데이터 처리 로직은 물론, 운영 자동화 스크립트나 내부 도구까지 직접 만들 수 있는 분\n기술 역량 (아래 중 3개 이상을 실무에서 운영해 보신 분)\nAirflow: 운영 중인 환경의 규칙에 맞춰 새 파이프라인을 설계·배포하고, 장애가 나면 원인 파악부터 재처리(backfill)·재발 방지까지 직접 끝내 본 분\ndbt: 모델·테스트·문서를 작성하고, 코드 리뷰와 배포 절차에 따라 운영해 본 분\nSnowflake (또는 BigQuery 등 유사 클라우드 DW): 쿼리 성능과 비용을 고려해 테이블과 웨어하우스를 설계하고 운영해 본 분\nEKS / Kubernetes: 데이터 워크로드를 배포·운영하면서, 상태·로그·리소스를 근거로 장애 원인을 좁혀 해결해 본 분\n스트리밍: Kafka 등 스트림 파이프라인을 운영하면서 지연·중복·순서 문제를 다뤄 본 분\n[우대사항]\nAI 활용: LLM의 특징과 한계(환각, 컨텍스트 한계, 실행마다 달라지는 결과)를 이해하고, 검증 장치를 두며 AI를 데이터 엔지니어링 업무에 적용해 본 경험\nAI 데이터 인터페이스: AI Agent가 데이터를 정확히 쓸 수 있도록 MCP·RAG 등으로 데이터 인터페이스나 시맨틱 레이어를 만들어 본 경험\nAnalytics Engineering: dbt를 기반으로 마트와 지표를 설계해 본 실무 경험\n백엔드: 예측 모델 서빙이나 스트림 처리처럼, 데이터를 다루는 애플리케이션을 직접 설계·개발해 운영해 본 경험\n도메인: 물류·제조·IoT처럼 센서·이동·시간을 다루는 데이터 도메인 경험\n협업: 새로 합류한 구성원이나 다른 직군과 작업 방식·기술을 공유해, 팀의 기준을 함께 올려 본 경험\n클라우드: AWS/GCP 기반 데이터 플랫폼 위에서 워크로드를 운영해 본 경험\n데이터 거버넌스: 데이터 품질·계보·접근 통제를 운영해 본 경험\nIaC: Terraform 등 IaC로 인프라 변경을 관리해 본 경험\n[채용 절차]\n서류 전형 → 1차 면접 (실무진) → 온라인 인성검사 & 2차 면접 (경영진) → 평판조회/처우 협의 → 최종 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