특히 데이터 엔지니어 직무는 이노션의 AD-TECH 경쟁력을 실질적으로 뒷 받침하는 핵심 역할이라고 생각합니다.
또한, AD-TECH 환경의 핵심은 '데이터의 연결성'이라고 생각합니다.
입사 후에는 ① 데이터 통합파이프라인 자동화, ②광고성과 분석을 위한 실시간 데이터마트 설계, ③클린데이터 기반의 AI 학습 환경 구축이라는 세 가지 목표를 실현하고자 합니다.
AD-TECH 플랫폼에서 데이터 엔지니어는 모든 기술의 기반을 설계하는 역할입니다.
입사 후 5년 내에는 이노션의 글로벌 AD-TECH 데이터 인프라고도화 프로젝트에 참여하여, '실시간 데이터 분석 허브'를 구축하는 것이 목표입니다.
특히 데이터 엔지니어 직무는 이노션의 AD-TECH 경쟁력을 실질적으로 뒷 받침하는 핵심 역할이라고 생각합니다.
컴퓨터공학 전공 과정에서 Hadoop, Spark, Kafka를 활용한 실시간 데이터 파이프라인 구축 프로젝트를 진행하며, 대규모로 그 데이터를 수집·전처리·분석하는 과정을 익혔습니다.
이 과정을 통해 대용량 데이터를 실시간으로 전송·적 재·분석하는 기술적 이해를 쌓았으며, 서버 리스 환경에서의 효율성과 확장성의 중요성을 체감했습니다.
저는 이러한 AD-TECH 프로젝트에 참여하여, 광고성과 데이터와 고객행동 데이터를 통합 관리할 수 있는데이터 파이프라인을 최적화하고 싶습니다.
특히 캠페인 효율을 실시간으로 분석하고, AI 기반의 타겟팅 알고리즘 학습에 필요한 고품질 데이터를 제공하는 역할에 기여하고자 합니다.
저는 이노션의 AD-TECH 환경에서 기술적 숙련도뿐 아니라 협업 기반의 문제 해결 능력을 발휘할 준비가 되어 있습니다.
입사 후에는 ① 데이터 통합파이프라인 자동화, ②광고성과 분석을 위한 실시간 데이터마트 설계, ③클린데이터 기반의 AI 학습 환경 구축이라는 세 가지 목표를 실현하고자 합니다.
AD-TECH 플랫폼에서 데이터 엔지니어는 모든 기술의 기반을 설계하는 역할입니다.
이를 위해 효율적인 ETL 파이프라인 설계, 데이터 중복 최소화, API 연동 자동화가 중요합니다.
또한 데이터 유실을 방지하기 위해 Kaf ka·Airflow·S3 기반의 장애복구 구조를 설계해야 합니다.
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