이 공고, 이렇게 물어볼 겁니다
Q1
대규모 데이터 파이프라인을 구축하고 운영해 본 경험에서, 데이터 처리량과 속도에 대한 요구사항을 어떻게 수용하고 처리했나요?
🎯 대규모 데이터 처리 경험과 성능 최적화 능력 확인
Q2
보안 이벤트 및 로그의 구조와 흐름에 대한 이해가 어떻게 실제 업무에 반영되었나요? 구체적으로 어떤 보안 로그 수집 아키텍처를 설계하고 운영해 보셨나요?
🎯 보안 로그 처리 경험과 아키텍처 설계 능력 확인
Q3
Detection-as-Code 철학에 대한 이해와 관련 플랫폼 사용 또는 개발 경험에서, 탐지 룰의 코드 기반 관리와 테스트, 배포 파이프라인을 어떻게 구축하고 운영했나요?
🎯 Detection-as-Code 경험과 코드 기반 관리 능력 확인
Q4
클라우드 인프라 환경에서의 아키텍처 설계 및 운영 경험에서, 비용과 성능의 균형을 어떻게 고려하고 최적화했나요? 구체적으로 어떤 아키텍처를 설계하고 운영해 보셨나요?
🎯 클라우드 아키텍처 설계 경험과 비용-성능 균형 최적화 능력 확인
Q5
AI/LLM을 활용한 로그 분석 자동화와 데이터 품질 관리에서, 어떤 도구와 기술을 사용했으며, 그 결과는 어떻게 측정하고 평가했나요?
🎯 AI/LLM 활용 경험과 데이터 품질 관리 능력 확인
질문만 읽으면 컨닝이에요. 소리 내어 답해보세요 — 어디서 틀어지는지 짚어드립니다.
공고 내용
회사 소개
팀 소개
DE팀은 AI 기술을 각 도메인에 적극적으로 접목하고 있습니다. 대규모 보안 로그의 AI 기반 분석, LLM을 활용한 로그 정규화 및 커버리지 갭 분석 등, AI는 별도 기능이 아닌 팀 전체의 업무 방식에 내재되어 있습니다.
이 포지션은 DE팀의 Security Data Platform 축에 해당하며, 보안 탐지·분석·대응의 근간이 되는 데이터 인프라를 설계하고 구축하는 역할입니다. 전통적인 SIEM 운영을 넘어, 대규모 보안 로그를 실시간으로 수집·정규화·적재하고, 탐지 엔진과 AI/ML 모델이 최적의 데이터를 활용할 수 있는 플랫폼을 만드는 엔지니어링 역할입니다.
이런 분과 함께하고 싶습니다
- 데이터가 "정확하고 빠르게 흐르는 것"에 대한 집착이 있는 분
- 보안 도메인에 대한 호기심이 있고, 데이터 엔지니어링 역량으로 보안 문제를 해결하고자 하는 분
- 장애 상황에서 침착하게 원인을 추적하고, 근본적인 해결책을 찾는 분
- AI와 자동화를 "나의 업무를 더 잘하기 위한 도구"로 자연스럽게 활용하는 분
- 비용과 성능의 균형을 항상 고민하는 분
업무 내용
- 보안 데이터 플랫폼(Data Lake/Warehouse) 아키텍처 설계 및 구축 — 탐지 엔진, AI/ML 모델, 분석가가 최적의 환경에서 데이터를 활용할 수 있도록 지원
- Kubernetes, 서버, 클라우드, 네트워크 등 다양한 환경의 보안 로그 실시간 수집 아키텍처 설계 및 데이터 파이프라인(ETL/ELT) 구축
- SIEM 플랫폼 운영 및 고도화 — 탐지 룰 실행 환경 안정성 확보, 인덱싱/검색 성능 최적화, 신규 로그 소스 온보딩
- AI/ML 모델 활용에 적합한 데이터 스키마 설계, 데이터 모델링 및 Enrichment 파이프라인 구축
- Detection-as-Code 프레임워크 구축 및 운영 — 탐지 룰의 코드 기반 관리, 테스트, 배포 파이프라인
- 대규모 데이터 플랫폼(SIEM, Data Warehouse)의 성능 최적화, 쿼리 튜닝, 안정성 및 비용 효율성 관리
- 로그 수집부터 적재까지 전 과정의 데이터 파이프라인 안정성 확보, 장애 대응 및 모니터링 체계 구축
- AI/LLM을 활용한 로그 분석 자동화, 데이터 품질 관리, 커버리지 갭 분석 등 데이터 엔지니어링 업무의 고도화
자격 요건
- 대규모 데이터 엔지니어링 또는 백엔드 시스템 개발 경력 7년 이상
- AWS 환경에서 대규모 데이터 파이프라인을 구축하고 운영해 본 경험 (Kafka, Kinesis, S3 등)
- Python을 활용한 데이터 처리 및 백엔드 개발 역량
- 보안 이벤트 및 로그의 구조와 흐름에 대한 이해 — 다양한 소스의 로그가 어떻게 생성되고 활용되는지 파악할 수 있는 역량
- 데이터 파이프라인의 장애 진단 및 안정성 확보에 대한 실무 경험
- 클라우드 인프라 환경에서의 아키텍처 설계 및 운영 경험
- Git 기반 협업 및 CI/CD 파이프라인 운영 경험
우대 사항
- 클라우드 데이터 웨어하우스를 활용한 대규모 데이터 플랫폼 구축 및 운영 경험
- 데이터 변환/오케스트레이션 프레임워크(dbt, Airflow 등) 운영 경험
- Detection-as-Code 철학에 대한 이해 및 관련 플랫폼 사용 또는 개발 경험
- IaC(Terraform, CloudFormation 등)를 활용한 인프라 관리 경험
- 보안 데이터 모델링(OCSF, CIM 등)에 대한 이해 및 실무 적용 경험
- SIEM 솔루션 구축 및 대규모 운영 경험
- AI/LLM을 데이터 엔지니어링 업무에 활용한 경험 (로그 정규화, 스키마 자동 매핑, 커버리지 분석 등)
- Kubernetes 환경의 보안 로그 수집 아키텍처 설계 및 운영 경험
근무지: 쿠팡 서울 구의오피스
전형 절차 및 안내 사항
- 전형 절차
- 서류전형 - 화상기술면접 1차 - 화상기술면접 2차 – 최종 합격
- 참고 사항
- 고용형태는 정규직으로 수습기간 12 주를 포함 합니다 . 단, 업무상 필요한 경우에는 상기 수습기간을 적용하지 않거나 단축 또는 연장할 수 있습니다.
개인정보 처리방침
서류 반환 정책
- 본 고지는 『채용절차의공정화에관한법률 』 제11조제6항에 따른 것 입니다.
회사마다 모든 공고에 똑같이 붙는 안내 문구(지원 절차·서류 반환·개인정보 고지 2,097자)는 접어뒀어요. 원문에서 전체 보기 →
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