▣ 메가존 소개

메가존은 1998년 웹 에이전시/호스팅 사업으로 IT 산업에 첫 발을 내딛었습니다. 글로벌 IT 기업과 파트너십 체결 및 유수의 국내 엔터프라이즈 고객사의 사이트 구축 및 운영/호스팅을 통한 IT 시장 저변의 확대를 시작하였습니다. 메가존은 IT 산업에 안주하지 않고, 광고/영상으로의 사업 확장을 통해 국내 산업 전반의 흐름을 선도 하고 있으며, 개발자/서비스기획자/디자이너/광고AE/아트디렉터 등 다양한 직무의 직원들이 어우러진 회사입니다. 메가존은 직원들의 성장을 위해 직무 관련 교육, 도서 지원 등을 아끼지 않으며, 다양한 복지 제도 (버디 프로그램 운영 등) 을 통해 직원이 행복한 회사를 지향하고자 합니다.

▣ AX Architecture 소개

AX Architecture는 메가존의 모든 프로젝트가 같은 기준으로 기술을 고르고, 같은 기준으로 공수를 산정하도록 만드는 조직입니다. 사내 AI 전환을 맡아 온 AI Transformation Office(AXO)가 전사 기술 표준을 맡는 조직으로 확장했습니다.
기술 판단이 담당자의 경험에 따라 달라지면 같은 솔루션을 프로젝트마다 새로 만들고, 같은 규모의 작업도 사람마다 견적이 달라집니다. AX Architecture는 흩어진 기술 판단을 전사 기준으로 모읍니다.
•    전사 기술 표준과 프로젝트 유형별 참조 아키텍처를 정합니다.
•    화면·API·배치 같은 산출물 단위로 표준공수를 정하고, 제안 단계에서 산정 기준선을 제공합니다.
•    계약 전에 기술 제안의 실현성을 검증하고, 착수 후에는 설계를 리뷰합니다.
•    표준을 문서로만 내려보내지 않고, 프로젝트가 첫날부터 가져다 쓰는 참조 구현·CI/CD 템플릿·IaC 모듈로 만듭니다.
•    프로젝트가 끝나면 기술 선택이 맞았는지 되짚고, 그 결과를 다음 표준에 반영합니다.
내가 세운 기준이 여러 프로젝트의 설계와 견적에 그대로 쓰이고, 프로젝트가 쌓일수록 회사의 기술 역량이 함께 쌓이는 과정을 가장 가까이에서 확인할 수 있습니다.

포지션 설명 - "Data Engineer"

산업 현장의 설비·센서 데이터를 AI가 학습할 수 있는 데이터로 만듭니다. 여러 기관이 함께 쓰는 데이터 스키마 표준을 정하고, 수백 TB규모의 데이터를 레이크하우스에 적재·정제해 수요기업별 학습용 데이터셋으로 구성합니다.
참여하는 기관과 기업이 같은 데이터를 저마다 다르게 정의하면, 모델은 쌓여도 데이터는 다시 쓰이지 않습니다. 이 포지션은 스키마부터 계보까지 데이터의 기준을 세워, 누가 만든 데이터든 같은 규칙으로 쓰이게 만듭니다.

이런 일을 해요!

• 데이터 스키마 표준을 정합니다. 스키마 초안을 설계하고 참여 기관과 함께 검토·확정하며, 버전·하위 호환 규칙과 스키마 진화 방식을 관리합니다.데이터의 흐름을 추적할 수 있게 만듭니다. 연차별 데이터 파이프라인 맵을 그리고, 계보와 재현성을 확인할 수 있는 구조를 만듭니다.
• 학습용 데이터셋을 구성합니다. Dataset Transformer와 자동 검증 규칙, 행동 라벨링 체계, 수요기업별 격리 데이터셋, 검색·질의 검증셋을 설계하고 구성 설계서로 정리합니다.
• 수백 TB 규모의 데이터를 적재·정제합니다. 선행 PoC로 570TB를 레이크하우스에 올리고, 그 결과를 다른 팀의 설계에 반영합니다.
• 다른 과제와 스키마를 맞춥니다. 합성데이터, 품질 게이트, 자산 등록(AAS) API, 수집 어댑터를 맡은 팀과 스키마를 협의하고 확정합니다.

이런 분과 함께하고 싶어요!(자격 요건) 🙋🏻‍♀️

• 데이터 엔지니어링 경력 N년 이상
• Avro 등으로 스키마를 설계하고, 스키마 레지스트리와 하위 호환 규칙을 운영해 본 경험
• Apache Iceberg 등 레이크하우스 테이블(네임스페이스·파티션)을 설계하고, Trino·Spark로 조회하고 Kafka Connect로 적재해 본 경험

이런 분이면 잘 맞습니다🙆🏻‍♀️🙆🏻‍♂️

• 기준을 세우는 분: 기관마다 다르게 정의하던 데이터를 하나의 스키마로 합의시키고, 결정 근거를 다른 팀이 읽을 수 있는문서로 남기는 분
• 데이터를 의심하는 분: 결측치, 이상치, 물리적으로 불가능한 값을 규칙으로 걸러내고, 데이터 카드로 품질을 증명하는분.
• 규모를 두려워하지 않는 분: 수백 TB 단위의 일괄 적재에서 생기는 병목과 실패를 직접 다뤄 본 분.
• 쓰는 쪽을 생각하는 분: 데이터셋이 모델 학습에 어떻게 쓰일지 이해하고, 그에 맞는 형태로 만드는 분.
• AI-Native하게 일하는 분: 에이전틱 코딩 도구(Claude Code, Codex 등)를 일상 업무의 기본 도구로 쓰는 분.

이런 경험이 있으면 더! 좋아요🙆🏻‍♀️🙆🏻‍♂️

• 시계열 센서 데이터 전처리와 학습용 데이터셋 구성 경험
• PINN 등 물리 기반 모델이 요구하는 입력 형태(경계조건, 시계열 구조)에 대한 이해작업 단위·상태 전이 라벨 설계와 라벨 품질 검증 경험
• OpenLineage 등으로 데이터 계보·카탈로그를 구축하고, 수요기업별 접근 제어와 감사 추적을 설계해 본 경험
• AAS(자산관리셸)나 지식그래프 연동 경험
• 다른 기관과 스키마를 협의해 확정해 본 경험

포지션 정보

• 경력 (5년 이상 ~ 15년이하)
• 정규직 (정규직 전환을 위한 평가기간 3개월 계약직 운영)

합류 여정

• 채용과정 : 지원서 제출 > 실무 면접 > 최종 면접 > 입사 조건 검토 > 최종 합격
• 직무에 따라 전형 절차는 달라질 수 있어요.

지원 시 유의사항

• 지원서 내용, 또는 전형 진행 중 허위 사실이 있는 경우 전형 진행이 취소 될 수 있어요.
• 보훈대상자(취업보호대상자) 및 장애인은 관련 법령에 의거해 우대돼요.
• 근무지는 메가존산학연센터(과천)이며, 상황에 따라 상세근무지가 달라질 수 있습니다.