엘박스의 Data Team을 소개해요.
엘박스 Data Team은 Data Analyst, Data Engineer, Search Engineer로 구성되어 있으며 최신 데이터 기술을 활용하여 혁신적인 서비스를 제공하고 있습니다. 또한 법률, 공공기관, 교육 등 다양한 도메인에 걸쳐 데이터를 수집 → 정제 → 분석하는 전 주기 데이터 파이프라인을 운영하며 이를 통해 더 나은 의사결정을 지원하고, 검색 및 AI 기술에 활용될 수 있도록 돕고 있습니다.
어떤 일을 하나요?
1. 데이터팀 리딩 및 기술 방향성 수립
- 데이터 엔지니어, 분석가, 리서처 등 다양한 직군과 협업해요.
- 프로젝트 리딩 및 팀원들의 기술 성장을 지원해요.
2. 데이터 인프라 및 파이프라인 설계/운영
- Databricks 기반 ETL 및 배치 파이프라인을 설계하고 운영해요.
- AWS 기반 인프라(S3, ECS, Lambda, Kinesis 등)와 연동된 데이터 처리 시스템을 구축해요.
- 데이터 웨어하우스 및 검색 시스템 아키텍처를 개선해요.
3. 검색 및 NLP 기반 시스템 운영
- Elasticsearch 기반 검색 인프라를 설계, 튜닝, 운영해요.
- 문서 유사도 분석, 키워드 추출 등 자연어 처리 파이프라인을 설계, 고도화해요.
4. 데이터 거버넌스 및 품질 관리
- 데이터 모니터링 체계를 구축하고 유의미한 지표를 설계해요.
- 스키마/메타데이터/감사 이력 등 데이터 관리 체계를 수립해요.
이런 능력을 가진 분과 함께 하고 싶어요.
- 10년 이상의 데이터 엔지니어링/분석 경력 또는 그에 준하는 경험을 보유하신 분
- Python 및 SQL 기반의 데이터 처리 능력이 있으신 분
- Spark, PySpark, Databricks 등 분산처리 시스템에 대한 깊은 이해를 가지고 계신 분
- Elasticsearch 기반 검색 시스템 설계 및 운영 경험이 있으신 분
- AWS (S3, ECS, Lambda, Kinesis 등) 인프라 연동 경험이 있으신 분
- 데이터 모델링, 스키마 관리, ETL 구조화 경험이 있으신 분
이런 경험 중 하나라도 갖고 계시면 더 좋습니다.
- 자연어처리(NLP) 기반 파이프라인 구축 경험
- 대용량 비정형 문서 처리 및 분석 시스템 운영 경험
- MLflow, Vector DB, Elasticsearch Learning to Rank 등 활용 경험
- SaaS 제품 개발 및 운영 경험
- 소규모 팀 리딩 혹은 기술 프로젝트 리딩 경험
엘박스팀 합류 여정을 알려드립니다.
서류 지원 > 1차 직무역량 인터뷰 > 2차 조직문화 인터뷰 > 3차 CEO 인터뷰 및 레퍼런스 체크 > 최종합격
- 프로세스는 상황에 따라 사전 안내 후 일부 변경될 수 있습니다.
엘박스 다큐멘터리
Contact
위 포지션과 관련하여 궁금한 사항은 언제든지 편하게 말씀해 주세요.
채용 문의 : [email protected]
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2. 데이터 인프라 및 파이프라인 설계/운영
- Databricks 기반 ETL 및 배치 파이프라인을 설계하고 운영해요.
- AWS 기반 인프라(S3, ECS, Lambda, Kinesis 등)와 연동된 데이터 처리 시스템을 구축해요.
- 데이터 웨어하우스 및 검색 시스템 아키텍처를 개선해요.
3. 검색 및 NLP 기반 시스템 운영
- Elasticsearch 기반 검색 인프라를 설계, 튜닝, 운영해요.
- 문서 유사도 분석, 키워드 추출 등 자연어 처리 파이프라인을 설계, 고도화해요.
4. 데이터 거버넌스 및 품질 관리
- 데이터 모니터링 체계를 구축하고 유의미한 지표를 설계해요.
- 스키마/메타데이터/감사 이력 등 데이터 관리 체계를 수립해요.
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- Elasticsearch 기반 검색 시스템 설계 및 운영 경험이 있으신 분
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