전사 에이전트가 신뢰할 데이터를 활용하도록 CDC 기반 실시간 레이크하우스와 데이터 파이프라인·품질 체계를 설계·운영합니다. 프로덕션 파이프라인 설계·운영 경험과 Python·SQL, Airflow, BigQuery 또는 Spark 활용 역량이 필요합니다.
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공고 내용
담당하시게 될 업무를 소개합니다
- 배치와 스트리밍의 경계가 없는 실시간 레이크하우스를 만듭니다.
- CDC 기반 스트리밍 수집을 전사 표준으로 완성하고, Apache Iceberg · BigLake 위에서 분 단위 신선도의 데이터를 제공하는 레이크하우스를 설계합니다.
- 스키마 변경 · 재처리 · 장애 복구가 사람 손을 거치지 않고 자동으로 이루어지는 파이프라인을 지향합니다.
- AI 에이전트를 핵심 사용자로 두는 데이터 플랫폼을 설계합니다.
- 사람뿐 아니라 에이전트가 데이터를 탐색 · 질의 · 분석한다는 전제로 메타데이터 · 리니지 · 시맨틱(지표) 레이어를 설계합니다.
- 팀이 만드는 MCP 게이트웨이 · 인증 · 인가 체계 위에서 권한이 통제된 데이터 접근을 제공하고, Text-to-SQL과 데이터 분석 에이전트의 정확도를 평가하고 개선하는 루프를 만듭니다.
- 데이터 엔지니어링을 에이전트에게 위임합니다.
- 파이프라인 추가 · 품질 검사 · 장애 분석처럼 반복되는 DE 업무를 스킬과 에이전트로 자동화해, 엔지니어는 플랫폼과 아키텍처에 집중합니다.
- 현업이 데이터 엔지니어를 거치지 않고 자연어로 필요한 파이프라인과 마트를 만들 수 있는 셀프서비스 환경을 만듭니다.
- 데이터 신뢰를 사람이 아닌 시스템으로 보장합니다.
- dbt 메달리온 레이어, 데이터 계약, 데이터 관측성(신선도 · 볼륨 · 스키마 드리프트)으로 사용자보다 먼저 문제를 감지하는 체계를 만듭니다.
- 모빌리티 데이터를 AI가 바로 쓰는 자산으로 바꿉니다.
- 모델과 에이전트를 만드는 동료들과 함께 차량 운행 · 위치 · 센서 데이터를 학습과 추론에 바로 쓸 수 있는 데이터셋 · 피처로 제공합니다.
- 적게 운영하고 크게 쓰는 플랫폼을 만듭니다.
- 레거시 파이프라인과 기술 부채를 걷어내고, 클라우드 데이터 비용을 구조적으로 줄이는 아키텍처를 설계합니다.
- 비즈니스와 제품의 문제를 함께 풀어갑니다.
- 가격·사업 등 비즈니스 조직과 제품 도메인 조직의 동료들과 함께 문제를 구체화하고, 맡은 문제의 해결 방안을 주도적으로 정해 직접 구현합니다.
이런 분과 함께 성장하고 싶습니다
- 데이터 엔지니어링 분야 5년 이상의 경력 혹은 이에 준하는 역량이 있는 분
- 프로덕션 데이터 파이프라인을 직접 설계 · 운영해 본 분
- Python과 SQL로 파이프라인을 만들고, Airflow 등 오케스트레이션 도구로 운영하며 장애를 직접 대응해 본 분
- BigQuery, Spark 등 분산 처리 엔진의 동작 원리를 이해하고 쿼리와 비용을 튜닝해 본 분
- 요청 처리를 넘어 데이터의 기준을 먼저 제시하는 분
- 데이터 모델링 경험이 있고, 데이터 구조와 품질 기준을 스스로 세워 본 분
- 장기적인 운영 안정성을 고려해 의사결정하는 분
- 문제를 스스로 찾아 끈질기게 추적하고 개선하는 것을 즐기는 분
- AI 에이전트를 업무에 적극 활용하는 분
- Claude Code 등 AI 도구를 업무에 녹이고, 반복 작업을 스킬이나 자동화로 바꾸는 데 관심이 많은 분

Agent 플랫폼팀을 소개합니다
- 쏘카는 업무의 절반 이상을 에이전트가 해결하는 회사를 만들고 있습니다.
- Agent First를 최우선 비전으로 삼고, 일의 수행은 에이전트가 맡고 사람은 목표 설정 · 검증 기준 · 예외 판단에 집중하는 구조로 전환하고 있습니다.
- Agent 플랫폼팀은 그 전환의 기반을 만듭니다.
- 구성원 누구나 에이전트를 쉽게 만들고 운영할 수 있도록 에이전트 플랫폼과 런타임, 인증 · 인가, MCP 게이트웨이, Text-to-SQL, 그리고 에이전트가 쓰는 데이터 플랫폼을 구축 · 운영합니다.
- 개발자 · 데브옵스 · 데이터 엔지니어 · DBA가 한 팀에서 일합니다.
- 에이전트가 실제로 일을 해내려면 코드와 인프라, 데이터, 그리고 그 원천인 데이터베이스까지 막힘없이, 안전하게 닿아야 합니다. 조직의 경계가 곧 에이전트의 한계가 되지 않도록, 에이전트가 일하는 모든 층을 한 팀이 함께 설계합니다. 운영 DB에서 CDC, 데이터 플랫폼을 거쳐 에이전트로 이어지는 흐름 전체를 한자리에서 논의하고 바로 결정할 수 있습니다.
- 데이터 엔지니어는 에이전트가 일하는 재료를 책임집니다.
- 에이전트의 판단은 데이터의 품질을 넘어설 수 없습니다. 전사 에이전트가 믿고 쓰는 데이터를 설계하는 것이 이 포지션의 핵심이며, 한 사람의 설계 결정이 쏘카 전체가 일하는 방식을 바꾸는 자리입니다.
- 실제 도로 위에서 만들어지는 데이터를 다룹니다.
- 예약 · 결제 같은 서비스 데이터뿐 아니라 차량 운행 · 위치 · 센서 데이터까지, 쏘카의 모든 이동은 데이터로 남습니다.
- 표준을 직접 설계합니다.
- Debezium · Kafka · Apache Iceberg 기반 CDC, BigQuery · BigLake 레이크하우스, dbt 메달리온 아키텍처로 데이터 플랫폼을 운영하고 있으며, 그다음 단계의 아키텍처를 함께 그릴 분을 찾습니다. 팀은 AI 코딩 에이전트와 사내 스킬로 파이프라인을 만들고 운영합니다.
이런 분이면 더욱 좋습니다
- Debezium, Kafka Connect 등 CDC 또는 Kafka · Flink · Spark Streaming 기반 스트리밍 파이프라인 운영 경험이 있는 분
- Apache Iceberg, Delta Lake 등 오픈 테이블 포맷과 레이크하우스 아키텍처 경험이 있는 분
- dbt로 데이터 모델링 · 테스트 · 문서화를 운영해 본 분
- Kubernetes(GKE 등) 위에서 데이터 인프라를 운영하고 Helm, Terraform, ArgoCD 등으로 배포를 자동화해 본 분
- GCP와 AWS를 함께 쓰는 하이브리드 환경에서 데이터 연동 · 인증 · 권한을 설계해 본 분
- 데이터 카탈로그 · 리니지 · 시맨틱(지표) 레이어를 구축하거나, LLM · RAG · MCP 등 AI 에이전트가 사용하는 데이터 기반을 만들어 본 분
- 개인정보 보호 · 내부통제 요구사항을 반영해 데이터 접근 권한과 변경 이력을 관리해 본 분
- 클라우드 데이터 플랫폼 비용을 분석하고 줄여 본 경험이 있는 분
- 데이터 파이프라인의 품질 기준을 세우고, DataHub, Great Expectations 등을 활용해 데이터 품질을 점검하고 문제를 개선해 보신 분(수정 w.바트)
- 위치(GIS, H3) · 시계열 · IoT 센서 데이터를 다루거나 모빌리티 · O2O 도메인 경험이 있는 분
- 팀 안에서 기술 방향을 제안하고 동료를 멘토링해 본 분
동료의 한마디
- 비즈니스, 제품 도메인 조직의 동료들과 소통하며 문제를 정의하고, 각자의 전문성을 모아 해결해 나갑니다.
- 데이터와 AI를 실제 서비스에 적용하기 위해 데이터 파이프라인부터 모델, 에이전트까지 필요한 기술을 함께 고민하고 직접 구현합니다.
- 소통과 협업을 바탕으로 쏘카의 데이터와 AI 기반을 함께 만들어 가고 싶습니다.
채용 절차
서류 지원 → 1차(직무) 인터뷰 → 2차(컬처핏) 인터뷰 → 입사 조건 협의(처우, 입사일) → 최종 합격 확정 → 입사
- 채용 진행 상황에 따라 전형이 추가될 수 있습니다.
- 입사 후 3개월의 수습 평가 기간이 있습니다.
- 처우 협의가 완료된 후보자 분들께 최종 합격 안내를 드리고 있습니다.
지원하시기 전에 꼭 읽어 주세요!
- 각 전형 결과는 지원 시 기재해주신 이메일 주소로 안내 드릴 예정입니다.
- 채용 관련 문의는 talent@socar.kr으로 보내주시기 바랍니다.
- 제출해주신 지원서 내용 중 허위 사실이 있는 경우 합격이 취소될 수 있습니다.
- 해당 공고는 수시 채용으로, 채용 완료 시 조기 마감 될 수 있습니다.
- 국가유공자 및 장애인 등 취업 보호 대상자는 관계 법령에 따라 우대합니다.


