-
우리 팀(프로젝트)을 소개합니다.
데이터 엔지니어링실은 '데이터를 잘 흐르게 하자'라는 공통의 목표를 갖고 있습니다.
저희 Data Governance팀은 그 목표에 맞춰 필요한 데이터를 안정적으로 제공할 수 있게 도움을 주고,
잘 활용되도록 BI 서비스 및 사내 공통 데이터를 개발/운영하고 있습니다.
CDP (Customer Data Platform)을 개발합니다.
- 크래프톤 내 모든 게임 데이터를 한 곳에 모으고 분석/마케팅/사업 용도로 활용할 수 있도록 가공합니다.
로그 데이터 검증 및 오류 검출 시스템을 개발합니다.
- 원천 데이터에 잘못된 정보가 들어 오거나 파이프라인에서 발생한 오류를 자동으로 검출합니다.
- 오류나 검증에서 문제점이 발견되는 경우 자동으로 빠르게 담당자에게 알려줍니다.
크래프톤 모든 데이터의 메타 정보를 구축합니다.
- 원천 및 중간 집계, 마트 데이터의 메타 정보를 Glue와 DataHub를 활용하여 쉽고 편리하게 이용할 수
- 있도록 제공합니다.
나이가 중요하지 않아요. (꼰대가 있을 틈이 없어요)
- 프로젝트 단위로 PM 과 Engineer가 할당되어 일이 진행되고 모든 일은 PM의 방향성 제시로 진행됩니다.
- PM이 모두 Engineer (개발자) 출신이라 무의미한 싸움은 하지 않아요.
- 저희 PM중에 1명은 팀에서 나이가 두 번째로 어려요!
영어의 비중이 높아요.
- 프로젝트가 외국 (유럽, 미국) 스튜디오랑 협업을 하면 문서나 미팅이 영어로 진행돼요.
- 괜찮아요. 우리에겐 통역가님들과 구글 번역이 있거든요.. (급할 땐 어쩔 수 없이 통역가님 없이 진행돼요)
우리 팀과 함께할 미션을 소개합니다.
[오셔서 하실 일은요]
로그 데이터 검증 및 오류 검출 시스템 개발 (1명)
- 현재 프로토타이핑이 완료 된 상태로 오시면 10년 이상 된 엔지니어 겸 PM과 함께 페어로 진행합니다.
크래프톤 및 자회사의 데이터 메타 정보를 구축 (1명)
- CDP내의 데이터에 대한 메타 정보는 Glue 및 Data Hub에 정리가 끝났고, 원천 데이터에 대해서
- 메타 정보를 추가 하려고 합니다.
- CDP는 저희팀의 가장 중요한 작업이라 10년 이상된 엔지니어 3명과 최신식 MZ 세대 PM과 같이 일합니다.
DataBricks 배치 / Airflow 개발 (공통)
- DataBricks (Spark) 배치나 Airflow 개발을 해야해요. 수작업은 거절합니다. 모든 반복 작업은 배치로
- 자동으로 돌게 만들어야 해요.
[오셔서 하실 수 있는 일은요]
하실 일은 아니예요! 팀에서 작게 하고 있는 건데 해보고 싶으신 게 있으시면 발 담궈 드릴 수 있어요.
SlackBot 개발
- 각종 슬랙봇을 만들고 부수고 다시 만들고 하고 있어요. 슬랙봇은 의도(Intent)를 추론하여 자동으로
- 답변해주는 Chatbot의 슬랙 버전 입니다.
Elastic Search (Open Search) 운영
- 아주 작게 사내 용어 사전을 이용하여 검색 서버를 운영하고 있어요. 팀 내에 검색 개발자 출신이 2명이나
- 있어서 잘 알려드릴 수 있어요.
Crawler 개발
- 몇몇 게임 플랫폼이 개발자 친화적이지 않아요. 일부 데이터를 크롤링으로 가져와야 합니다.
BI 개발
- BI 툴인 Looker의 BI을 한땀 한땀 손으로 하지 않고, 개발로 자동 생성 (데이터까지!) 합니다.
이런 경험을 가진 분과 함께 성장하고 싶습니다! (필수요건)
로그 데이터 검증 및 오류 검출 시스템 개발
- 필수 기술 : RDB(SQL DML을 자유롭게 구사), 개발 경력 3년 이상(언어는 중요하지 않아요,
- 다만 Python, NodeJS 3년 이상은 가점이 있어요)
크래프톤 및 자회사의 데이터 메타 정보를 구축
- 필수 기술 : RDB(SQL DML을 자유롭게 구사), 개발 경력 3년 이상(언어는 중요하지 않아요,
- 다만 Python 3년 이상은 가점이 있어요), Spark(Hive, Databricks, Snowflake) 2년 이상
이런 경험들이 있다면 저희가 찾는 그 분입니다! (우대요건)
로그 데이터 검증 및 오류 검출 시스템 개발
- 우대 기술 : Spark(Hive, Databricks, Snowflake), Python, AWS 경험(S3, Airflow, ECS, EC2, ELB, Glue),
- Docker, nginx
크래프톤 및 자회사의 데이터 메타 정보를 구축
- 우대 기술 : Document DB (Dynamo, mongo etc), Data Hub, AWS 경험(S3, Airflow, ECS, EC2, ELB, Glue),
- Docker, nginx
+ 우리 팀은 이런 일은 잘 하지 않습니다!
Data ( Platform / Infra ) Engineering
- 저희 팀은 데이터 인프라(AWS, Azure)나 파이프라인을 관리하지 않아요. 이건 다른 팀에서 해요.
- AWS나 Azure는 개발하러 들어가는 곳 이예요.
운영
- 저희 팀은 개발을 하는 팀입니다. 운영은 대부분 다른 팀에 위탁 합니다. 운영을 하면 장애 대응으로
- 야근을 해야 해요.
수동 배치
- 모든 반복 적인 배치는 자동으로 돌게 만들어야 해요. 같은 배치 두 번 돌리는거 아니예요.
|
