엘리스는 기업의 DX를 선도하며, DX의 핵심은 데이터입니다.

엘리스는 내부와 외부의 고객이 데이터를 기반으로 객관적인 의사결정을 진행할 수 있도록 기반을 만들어 나갑니다. DX(Digital Transformation)의 핵심인 데이터 기반 의사결정 (data-driven decision) 을 하기 위해서는 데이터 수집부터 전처리, Feature engineering 까지의 인프라 구조가 가장 중요합니다.

엘리스에서는 고객의 행동, 교육 이력, 운영 로그들이 수집되며 이것들이 실시간으로 처리됩니다. 수집되는 Raw data는 archive-level 스토리지에 저장되고, 자동화된 프로세스로 feature extraction이 일어나며, 이 데이터가 aggregate 되어 시각화되거나, 또는 machine learning 알고리즘에 대한 입력으로 주어집니다.

이러한 구조는 사내 구성원 누구라도 수직적 의사 결정 구조를 거치지 않고, 스스로 데이터 기반의 투명한 의사 결정을 할 수 있게 만듭니다. 이를 통해 조직은 진정한 애자일 팀으로 거듭날 수 있습니다. 엘리스의 데이터 인프라 엔지니어로서 엘리스와 고객사의 데이터 구조를 만들어 나가며 디지털 전환을 이끌어나가실 인재를 모십니다.

※ 엘리스에 대해 더 자세히 알고 싶다면 : https://eli.so/join

※ 산업기능요원 보충역 및 전문연구요원 가능

🚩 주요 업무

• 플랫폼 로그 분석을 위한 ELK stack 셋업
• 사내 GPU Farm 연동 데이터센터 구축
• 데이터 업데이트 시 ML 모델이 자동으로 re-training 되는 MLOps 파이프라인 구축
• MLOps 플랫폼을 위한 클라우드 기반 데이터 플로우 파이프라인 구축
• Redash, Superset, ELK 등 BI툴 연동을 통한 사내 대시보드 셋업

⚡ 자격 요건

• Linux CUI 에 대한 기본 소양을 갖추신 분
• Raw 데이터 입력 이후 전처리부터 BI/Analytics tool 과의 연동 경험
• Apache Hadoop, Kafka, Airflow, Hive, ELK 등의 데이터 분산 처리 툴을 사용해 보신 분
• Python 기반의 데이터 처리 경험을 보유하신 분
• Numpy, Pandas, Jupyter 등
• AWS, GCP, Azure 등의 Cloud provider를 통한 인프라를 구축해 보신 분
• RDBMS/NoSQL을 이용한 데이터 저장 및 처리 경험을 갖추신 분

🎉 우대 사항

• 5 년 이상 large scale, reliable data backend를 구축해 보신 분
• 리눅스 서버를 기반으로 on-premise 서버 구축을 진행해 본신 분
• HDFS 등의 분산 저장 장치 셋업
• SQL 기반의 RDBMS 셋업
• Apache Kafka, Airflow, Hive 등의 데이터 플로우 셋업
• Visualization/BI Tool 셋업
• Python을 기반으로 AI/ML 모델을 구축해 보신 분
• Machine Learning 모델에 대한 버전 매니징을 경험해 보신 분
• Data Lake 및 Data Lakehouse를 구축해 보신 분
• RDBMS 및 NoSQL 에 대한 대용량 데이터 스케일링을 경험해 보신 분