Backend Engineer - Data Pipeline

Backend Engineer - Data Pipeline

1μ–΅ λŒ€μ˜ λ””λ°”μ΄μŠ€. 100만 RPM. ν•˜λ£¨ 10μ–΅ 건 μ΄μƒμ˜ 이벀트 데이터. 데이터 μˆ˜μ§‘, 뢄석, 전솑에 이λ₯΄λŠ” λ°±μ—”λ“œ μ—”μ§€λ‹ˆμ–΄λ§μ˜ 끝을 κ²½ν—˜ν•˜λ©° μ„±μž₯ν•  Backend Engineerλ₯Ό μ°Ύκ³  μžˆμ–΄μš”!

AB180은 세계 κ°κ΅­μ—μ„œ ν•˜λ£¨ 10μ–΅ 건에 λ‹¬ν•˜λŠ” 데이터λ₯Ό λ°›μ•„ μ‹€μ‹œκ°„μœΌλ‘œ λΆ„μ„ν•˜κ³  μžˆμ–΄μš”. Backend Team은 데이터λ₯Ό μ•ˆμ •μ μœΌλ‘œ μˆ˜μ§‘ν•˜λŠ” μΈν„°νŽ˜μ΄μŠ€λ₯Ό κ΅¬μΆ•ν•˜κ³ , μ‹€μ‹œκ°„μœΌλ‘œ 처리/λΆ„μ„ν•˜μ—¬, ν•„μš”ν•œ 곳에 데이터λ₯Ό μ „μ†‘ν•˜λŠ” 데이터 νŒŒμ΄ν”„λΌμΈμ„ λ§Œλ“€μ–΄μš”.

μ§€κΈˆ λ°”λ‘œ μ§€μ›ν•˜κΈ° β†’

AB180 Backend Teamμ€μš”,

데이터λ₯Ό μ•ˆμ •μ μœΌλ‘œ μˆ˜μ§‘ν•˜λŠ” μΈν„°νŽ˜μ΄μŠ€λ₯Ό κ΅¬μΆ•ν•΄μš”.

μ„±κ³Όλ₯Ό μΈ‘μ •ν•˜κΈ° μœ„ν•΄μ„œλŠ” μ„±κ³Όμ˜ ν† λŒ€κ°€ λ˜λŠ” 데이터λ₯Ό λͺ¨μ•„μ•Ό ν•΄μš”. κ΄‘κ³ μ˜ ν΄λ¦­μ΄λ‚˜ λ…ΈμΆœ, SDK 등을 톡해 μˆ˜μ§‘λ˜λŠ” 행동 데이터 λ“±, λ‹€λŸ‰μ˜ 데이터λ₯Ό μœ μ‹€ 없이 λ°›κΈ° μœ„ν•œ μΈν„°νŽ˜μ΄μŠ€λ₯Ό 섀계, κ΅¬μΆ•ν•˜λŠ” 일을 ν•¨κ»˜ ν•  κ±°μ—μš”.
λ‹€λŸ‰μ˜ 데이터λ₯Ό μœ μ‹€ 없이 받은 ν›„, 받은 데이터λ₯Ό Go둜 κ΅¬μ„±λœ WAS(Web Application Server), Python으둜 κ΅¬μ„±λœ 뢄석 μ—”μ§„μœΌλ‘œ λ„˜κΈ°λŠ” 데 ν•„μš”ν•œ μ—”μ§€λ‹ˆμ–΄λ§μ  κ³ λ―Όκ³Ό μ‹œλ„λ₯Ό ν•΄λ³Ό 수 μžˆμ–΄μš”.

데이터λ₯Ό μ‹€μ‹œκ°„μœΌλ‘œ μ²˜λ¦¬ν•˜κ³  λΆ„μ„ν•΄μš”.

λ°μ΄ν„°λŠ” μ‹€μ‹œκ°„μœΌλ‘œ 뢄석(Speed Layer)ν•˜κ±°λ‚˜, μ£ΌκΈ°λ₯Ό 가지고 뢄석(Batch Layer)ν•˜κΈ°λ„ ν•΄μš”.
Druid둜 데이터λ₯Ό μ§‘κ³„ν•˜κ³ , κ΄‘κ³  μ΅œμ ν™”λ₯Ό μœ„ν•œ 데이터 전솑, 사기 μ„€μΉ˜ λ“±μ˜ 문제λ₯Ό μž‘μ•„λ‚΄λŠ” λ™μž‘μ΄ μ‹€μ‹œκ°„μœΌλ‘œ μ΄λ£¨μ–΄μ Έμš”. λ˜ν•œ, 데이터λ₯Ό μΆ”μΆœν•˜κ±°λ‚˜, 정확성이 μš”κ΅¬λ˜λŠ” 각쒅 μ§€ν‘œμ˜ 뢄석 등을 μœ„ν•œ Spark Job은 일별/μ‹œκ°„λ³„λ‘œ λŒμ•„κ°€μš”.

λ‹€μ–‘ν•œ 곳으둜 뢄석 κ²°κ³Όλ₯Ό 적재/μ „μ†‘ν•΄μš”.

뢄석과 μ²˜λ¦¬κ°€ μ™„λ£Œλœ λ°μ΄ν„°λŠ” μ“°μž„μƒˆμ— 맞게 μ—¬λŸ¬ κ³³μ—μ„œ μ‚¬μš©ν•  수 μžˆμ–΄μ•Ό ν•΄μš”. Public API, AWS S3 λ“±μ˜ μŠ€ν† λ¦¬μ§€, κ΄‘κ³  맀체, μ„œλ“œνŒŒν‹° μ„œλΉ„μŠ€ λ“±. ν•„μš”ν•œ 곳에 데이터λ₯Ό μ œκ³΅ν•˜λŠ” 역할을 ν•΄μš”.

μ‹€λ ₯μžˆλŠ” 개발자둜 μ„±μž₯ν•  수 μžˆλŠ” 쒋은 κ²½ν—˜λ“€μ„ μŒ“μ„ 수 μžˆμ–΄μš”.

μ΄μ „κΉŒμ§€ 접해보지 λͺ»ν–ˆλ˜ λΉ„μ¦ˆλ‹ˆμŠ€ 둜직과 λŒ€μš©λŸ‰ νŠΈλž˜ν”½μ„ κ²½ν—˜ν•˜κ³  μ–΄λ €μš΄ 기술과제λ₯Ό 닀뀄보며 λŠμž„μ—†μ΄ λ„μ „ν•΄μš”. λ‹Ήμ—°νžˆ 그만큼 μ‹€λ ₯도 ν•¨κ»˜ μ„±μž₯ν•΄μš”. 뢄야별 λ°μ΄ν„°μ˜ 흐름을 눈으둜 직접 보며 λ°°κ²½ 지식을 μŒ“κ³  λ‹€μ–‘ν•œ κ²½ν—˜μ„ ν•  수 μžˆμ–΄μš”.
λ°±μ—”λ“œ μ—”μ§€λ‹ˆμ–΄ λ―Όκ·œλ‹˜κ»˜μ„œ 인턴을 거쳐 νŒ€μ›μœΌλ‘œ ν•©λ₯˜ν•˜μ…¨μ–΄μš”. μžλ¦¬μ—μ„œ μ‘°μ΄ν•˜κ²Œ μΆ•ν•˜λ₯Ό λ‚˜λˆ΄μ–΄μš”
고객의 λ§ˆμΌ€νŒ…μ΄ κ°‘μžκΈ° 히트λ₯Ό μΉœλ‹€λ©΄, λΎ°μ‘±ν•˜κ²Œ μΉ˜μ†ŸλŠ” κ·Έλž˜ν”„λ₯Ό λ³Ό 수 μžˆμ–΄μš”. νŒ€μ—μ„œ '기영이 머리'라고 λΆˆλŸ¬μš”

Backend Engineering Group - Data Pipeline Team λ§Œλ‚˜λ³΄κΈ°

λΉ„μ¦ˆλ‹ˆμŠ€μ˜ λΉ λ₯Έ μ„±μž₯ κ³Όμ •μ—μ„œ 뢈과 1λ…„ μ „μ—λŠ” μœ νš¨ν–ˆμ§€λ§Œ μ§€κΈˆμ€ 그렇지 μ•Šμ•„ μƒˆλ‘œ μ „λž΅μ„ μˆ˜λ¦½ν•˜λŠ” κ²½μš°κ°€ λ§ŽμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 이 λ•Œ, μ‹€νŒ¨ν•˜κ±°λ‚˜ μ‹€μˆ˜ν•΄λ„ λΉ„λ‚œλ°›μ§€ μ•ŠλŠ” λ¬Έν™” 덕뢄에 λ‹€μ–‘ν•œ μ‹œλ„λ₯Ό ν•΄λ³Ό 수 μžˆμ—ˆκ³ , νŒ€ 전체가 λΉ λ₯΄κ²Œ μ„±μž₯ν•  수 μžˆμ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

Data Pipeline Team Lead, κΉ€μž¬μ›λ‹˜ | LinkedIn

Daily 1μ–΅ νŠΈλž˜ν”½μ—μ„œ ν˜„μž¬ 13μ–΅ νŠΈλž˜ν”½μ„ λ°›κΈ°κΉŒμ§€, λ§Žμ€ 것을 μΈ‘μ •ν•˜κ³  κ°œμ„ ν•΄ λ‚˜κ°”μŠ΅λ‹ˆλ‹€. λ›°μ–΄λ‚œ νŒ€μ›λ“€κ³Ό ν•¨κ»˜ λΉ λ₯΄κ²Œ μ»€μ§€λŠ”, λ³΅μž‘ν•œ νŠΈλž˜ν”½ 문제λ₯Ό ν•΄κ²°ν•˜λ©° κ°œμΈμ μœΌλ‘œλ„ λ§Žμ€ μ„±μž₯을 이룰 수 μžˆμ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

Backend Engineer - Data Pipeline, μ†κ±΄λ‹˜ | LinkedIn

λΉ„μ¦ˆλ‹ˆμŠ€ μ„±μž₯κ³Ό ν•¨κ»˜ κ³„μ†λœ μ±Œλ¦°μ§€λ₯Ό 톡해 κ°œμΈλ„, νŒ€λ„ λͺ‡ λ°° 더 λΉ λ₯΄κ²Œ μ„±μž₯ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μŠ€νƒ€νŠΈμ—…μ—μ„œ μ›ν•˜λŠ” κ²½ν—˜μ΄λž€ 이런 것이라고 ν™•μ‹ ν•©λ‹ˆλ‹€.

Head of Backend Engineering, μ •μ£Όν™λ‹˜ | LinkedIn

Backend Engineering Group을 κ΅¬μ„±ν•˜λŠ” 기술

보닀 μžμ„Έν•œ 기술 μŠ€νƒμ€ μ—¬κΈ°μ—μ„œ 확인할 수 μžˆμ–΄μš”!

κ°€μ Έκ°€μ‹œκ²Œ 될 κ²½ν—˜

β€’
기술적 κ²½ν—˜
β—¦
λŒ€μš©λŸ‰ νŠΈλž˜ν”½μ„ λΉ λ₯΄κ³  μ•ˆμ •μ μœΌλ‘œ μ²˜λ¦¬ν•˜λŠ” μ‹œμŠ€ν…œ 개발
β–ͺ
λΆ„λ‹Ή 100만 건 μ΄μƒμ˜ μš”μ²­μ„ 10ms 미만 응닡 μ‹œκ°„μœΌλ‘œ μ²˜λ¦¬ν•˜λŠ” μ›Ή μ„œλ²„ 개발
β–ͺ
λΆ„λ‹Ή 100만 건 μ΄μƒμ˜ 이벀트λ₯Ό μ‹€μ‹œκ°„μœΌλ‘œ λΆ„μ„ν•˜κ³  μ²˜λ¦¬ν•˜λŠ” μ‹œμŠ€ν…œ 개발
β–ͺ
ν•˜λ£¨ 10μ–΅ 건 μ΄μƒμ˜ 이벀트λ₯Ό λΆ„μ„ν•˜κ³  μ²˜λ¦¬ν•˜λŠ” 배치 μ• ν”Œλ¦¬μΌ€μ΄μ…˜ 개발
β—¦
λŒ€μš©λŸ‰ νŠΈλž˜ν”½μ„ λΉ„μš© 효율적으둜 μ²˜λ¦¬ν•˜κΈ° μœ„ν•œ FinOps
β–ͺ
λΉ„μš©μ„ μΈ‘μ •ν•˜κ³  관리할 수 μžˆλŠ” μ‹œμŠ€ν…œ ꡬ좕
β–ͺ
μ΄λ²€νŠΈλ‹Ή 100 Byte 차이도 κ³ λ―Όν•΄μ„œ κ°œλ°œν•΄μ•Όν•¨
β—¦
λΉ„μ¦ˆλ‹ˆμŠ€ 둜직 λ³€κ²½μ‹œ Data Driven으둜 μ˜μ‚¬ κ²°μ •
β€’
λΉ„μ¦ˆλ‹ˆμŠ€μ  κ²½ν—˜
β—¦
κ΄‘κ³  μ‹œμž₯μ—μ„œμ˜ 기술 도메인 지식 μŠ΅λ“
β—¦
κ΄‘κ³  μ„±κ³Όλ₯Ό λΆ„μ„ν•˜κ³  κ³ κ°μ—κ²Œ 제곡
β—¦
κΈ€λ‘œλ²Œ κ΄‘κ³  νŒŒνŠΈλ„ˆλ“€κ³Όμ˜ ν˜‘μ—…

μ£Όμš” 업무

β€’
μ‚¬μš©μžκ°€ κ΄‘κ³  μ„œλ²„λ₯Ό 거쳐 μ›ν•˜λŠ” 곳에 잘 이동할 수 있게 λ„μ™€μ£ΌλŠ” μ›Ή μ„œλ²„ 개발
β€’
μ‹€μ‹œκ°„μœΌλ‘œ μˆ˜μ§‘λ˜λŠ” λŒ€μš©λŸ‰ 이벀트λ₯Ό λΆ„μ„ν•˜μ—¬ λ§ˆμΌ€νŒ… μ„±κ³Όλ₯Ό κ³ κ°μ—κ²Œ 제곡
β€’
κΈ€λ‘œλ²Œ κ΄‘κ³  νŒŒνŠΈλ„ˆλ“€κ³Όμ˜ Server to Server 연동

νŒ€μ˜ 기술

β€’
Python, Go μ–Έμ–΄λ‘œ μ›Ή μ„œλ²„, Streaming, 배치 μ• ν”Œλ¦¬μΌ€μ΄μ…˜ 개발
β€’
Kafkaλ₯Ό ν™œμš©ν•œ 비동기 λΆ„μ‚° 처리 μ‹œμŠ€ν…œ 개발
β€’
운영 ν™˜κ²½
β—¦
Cloud: AWS
β—¦
Container: ECS, k8s
β—¦
Serverless: Lambda

자격 μš”κ±΄

β€’
AWS, GCP, Azure와 같은 ν΄λΌμš°λ“œ μ„œλΉ„μŠ€ μœ„μ—μ„œμ˜ 개발 κ²½ν—˜μ΄ μžˆμœΌμ‹  λΆ„
β€’
3λ…„ λ‚΄μ™Έμ˜ μ›Ή λ°±μ—”λ“œ 개발 κ²½λ ₯, λ˜λŠ” 그에 μ€€ν•˜λŠ” μ—­λŸ‰μ„ 가지신 λΆ„
β€’
ν…ŒμŠ€νŠΈ μ½”λ“œ μž‘μ„± κ²½ν—˜μ΄ μžˆμœΌμ‹  λΆ„

μš°λŒ€ 사항

β€’
Kafka λ˜λŠ” Queueλ₯Ό ν™œμš©ν•œ λΆ„μ‚° 처리 개발 κ²½ν—˜
β€’
Grafana, New Relic, Sentry와 같은 λͺ¨λ‹ˆν„°λ§ 도ꡬ μ‚¬μš© κ²½ν—˜
β€’
더 적은 λΉ„μš©μœΌλ‘œ μ‹œμŠ€ν…œμ„ μš΄μ˜ν•˜κΈ° μœ„ν•œ λΉ„μš© 관리 κ²½ν—˜
β€’
개인의 μ‹€μˆ˜λ₯Ό μ‹œμŠ€ν…œμ΄ μž‘μ•„μ€„ 수 μžˆλŠ” ν™˜κ²½μ„ λ§Œλ“  κ²½ν—˜
β€’
Strong tech foundation

근무 ν™˜κ²½

1.
업무 효율과 생산성을 높이기 μœ„ν•΄ μ•„λ‚Œμ—†μ΄ μ§€μ›ν•©λ‹ˆλ‹€
β€’
μ½”μ–΄ μ›Œν‚Ή νƒ€μž„ 기반의 μ‹œμ°¨ μΆœν‡΄κ·Ό μ œλ„ 운영
β€’
상황에 따라 μœ μ—°ν•˜κ²Œ μ‚¬μš©ν•  수 μžˆλŠ” νœ΄κ°€ μ œλ„ 운용(자유둜운 반반차, 생일 νœ΄κ°€, μ›” 1회 μœ κΈ‰ μ§ˆλ³‘ νœ΄κ°€, 3 Β· 5λ…„ 만근 μ‹œ μœ κΈ‰ λ¦¬ν”„λ ˆμ‹œ νœ΄κ°€, μΆœμ‚° 검진 νœ΄κ°€, 배우자 μΆœμ‚° νœ΄κ°€, μœ‘μ•„νœ΄μ§, 건강검진 νœ΄κ°€ λ“±)
β€’
λΆ€λ“μ΄ν•œ μ•Όκ·Ό μ‹œ 식비와 ꡐ톡비 지원
β€’
업무에 ν•„μš”ν•œ λͺ¨λ“  λΉ„μš© λ¬΄μ œν•œ 지원(μ™Έκ·Ό μ‹œ ꡐ톡비, μ™ΈλΆ€ ꡐ윑 Β· 컨퍼런슀 μ°Έκ°€ λ“±)
β€’
업무 νš¨μœ¨μ„ λ†’μ—¬μ£ΌλŠ” κ³ μ‚¬μ–‘μ˜ μž₯λΉ„ 지원(MacBook Pro, 고사양 λͺ¨λ‹ˆν„°, ν‚€λ³΄λ“œ Β· 마우슀 κΈ°κΈ° 선택 κ°€λŠ₯)
2.
κ΅¬μ„±μ›μ˜ 주도적인 μ„±μž₯이 AB180의 μ„±μž₯으둜 이어진닀고 λ―ΏμŠ΅λ‹ˆλ‹€
β€’
κ°•μ˜, μ„Έλ―Έλ‚˜, μ™ΈλΆ€ ꡐ윑, κ΅­λ‚΄μ™Έ 컨퍼런슀 λ“± μ°Έκ°€λΉ„ 지원
β€’
λ„μ„œ κ΅¬μž…λΉ„ 지원
β€’
체계적인 μ˜¨λ³΄λ”© 컀리큘럼과 μ‹ κ·œ μž…μ‚¬μž λ©˜ν† λ§ 운영
β€’
Product Research, Success Case Study, Knowledge Transfer λ“± 전사적 Β· νŒ€λ³„λ‘œ λ‹€μ–‘ν•œ 지식 곡유 ν”„λ‘œκ·Έλž¨ 운영
3.
κ΅¬μ„±μ›μ˜ μ˜κ²¬μ„ μˆ˜λ ΄ν•˜κ³  더 λ‚˜μ€ λ°©ν–₯으둜 λ‚˜μ•„κ°€κΈ° μœ„ν•œ Open Cultureλ₯Ό 지ν–₯ν•©λ‹ˆλ‹€
β€’
직무에 μ œν•œ 없이 λˆ„κ΅¬λ‚˜ ν”„λ‘œλ•νŠΈ κ°œμ„ μ— μ˜κ²¬μ„ λ‚Ό 수 μžˆλŠ” 아이디어 파크 운영
β€’
λͺ¨λ“  ꡬ성원이 λͺ¨μ—¬ 회고λ₯Ό λ‚˜λˆ„κ³  μ•žμœΌλ‘œμ˜ 비전을 κ³΅μœ ν•˜λŠ” νƒ€μš΄ν™€ λ―ΈνŒ… β€˜Airbase’ 뢄기별 진행
β€’
업무 ν™˜κ²½ Β· 쑰직 λ¬Έν™” κ°œμ„ μ— λŒ€ν•΄ 자유둭게 κ±΄μ˜ν•˜κ³ , ꡬ체적으둜 λŒ€μ±…μ΄ λ…Όμ˜λ˜λŠ” μ˜€ν”ˆ μ„œλ² μ΄ μƒμ‹œ 운영
4.
κ·Έμ™Έ λ‹€μ–‘ν•œ ν˜œνƒκ³Ό 볡지λ₯Ό μ†Œκ°œν•©λ‹ˆλ‹€
β€’
강남역 9번 좜ꡬ 3λΆ„ 거리의 μ΄ˆνŠΉκΈ‰ μ—­μ„ΈκΆŒ 사무싀
β€’
μŠ€λ‚΅λ°”, μ»€ν”Όγƒ»νƒ„μ‚°μˆ˜ λ¨Έμ‹  μ„€μΉ˜ 운영
β€’
λΌμš΄μ§€, λ―ΈνŒ…λ£Έ, ν°λΆ€μŠ€ λ“± κ³΅μš©κ³΅κ°„ Β· νœ΄κ²Œκ³΅κ°„ μ™„λΉ„
β€’
μ€‘μ†ŒκΈ°μ—…μ²­λ…„ μ†Œλ“μ„Έ 감면 ν˜œνƒ 적용 κ°€λŠ₯

ν•©λ₯˜ ν”„λ‘œμ„ΈμŠ€

μ„œλ₯˜ μ „ν˜•

지원 λ§ν¬μ—μ„œ 자유 μ–‘μ‹μ˜ 이λ ₯μ„œλ₯Ό μ œμΆœν•΄μ£Όμ„Έμš”.

μ½”λ”© ν…ŒμŠ€νŠΈ

직무 적합 μ—¬λΆ€λ₯Ό νŒλ‹¨ν•˜κΈ° μœ„ν•΄ 사전 μ½”λ”© ν…ŒμŠ€νŠΈλ₯Ό μ§„ν–‰ν•΄μš”. μ½”λ”© ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” μ•Œκ³ λ¦¬μ¦˜ ν…ŒμŠ€νŠΈλ³΄λ‹€ 싀무 κ²½ν—˜μ„ 보여주싀 수 μžˆλŠ” 문제둜 κ΅¬μ„±λ˜μ–΄ μžˆμ–΄μš”.

1μ°¨ 인터뷰

μ½”λ”©ν…ŒμŠ€νŠΈ κ²°κ³Όλ¬Ό μ‹œμ—° 및 리뷰λ₯Ό μ§„ν–‰ν•˜κ³ , 제좜 μ„œλ₯˜λ₯Ό 기반으둜 기술+κ²½ν—˜κ³Ό κ΄€λ ¨λœ μ§ˆλ¬Έλ“€μ„ λ“œλ €μš”.

2μ°¨ 인터뷰

νšŒμ‚¬ 업무 및 λ¬Έν™” 적합도 등을 νŒλ‹¨ν•˜κΈ° μœ„ν•΄ κ΄€λ ¨λœ μ§ˆλ¬Έλ“€μ„ λ“œλ €μš”.

μž…μ‚¬ ν˜‘μ˜

μž…μ‚¬ 쑰건을 ν˜‘μ˜ν•˜κ³  μž…μ‚¬λ₯Ό ν™•μ •ν•΄μš”.
* μž…μ‚¬ ν˜‘μ˜κ°€ μ’…λ£Œλ˜λŠ” μ‹œμ κΉŒμ§€ μ΅œλŒ€ ν•œ 달 μ •λ„μ˜ μ‹œκ°„μ΄ 걸릴 수 μžˆμ–΄μš”. * κ²°κ³ΌλŠ” 1주일 μ΄λ‚΄λ‘œ 메일을 톡해 확인 ν•˜μ‹€ 수 있고, μ§€μ—°λ˜λŠ” 경우 κ°œλ³„μ μœΌλ‘œ μ—°λ½λ“œλ¦½λ‹ˆλ‹€. * 직무 λ˜λŠ” 상황에 따라 μ ˆμ°¨μ— 변동이 λ°œμƒν•  수 μžˆμ–΄μš”! * AB180은 μ‚°μ—…κΈ°λŠ₯μš”μ› λ³‘μ—­μ§€μ •μ—…μ²΄λ‘œ, ν˜„μ—­ μ‚°μ—…κΈ°λŠ₯μš”μ› 전직, 보좩역 μ‚°μ—…κΈ°λŠ₯μš”μ› μ‹ κ·œ νŽΈμž…/전직이 κ°€λŠ₯ν•©λ‹ˆλ‹€.

μ§€κΈˆ λ°”λ‘œ μ§€μ›ν•˜κΈ° β†’

더 μ•Œμ•„λ³΄κΈ°

ν•˜λ£¨ 100μ–΅ νŠΈλž˜ν”½λ„ λ„λ–‘μ—†λŠ” μ‹œμŠ€ν…œμ„ λ§Œλ“œλŠ” νŒ€μœΌλ‘œ - Data Pipeline Team 인터뷰
그리고 저희 νŒ€μ€ νŠΉμ • 개발 μ–Έμ–΄λ‚˜ 도ꡬ에 ꡬ애받지 μ•ŠλŠ” μ±„μš©μ„ μΆ”κ΅¬ν•˜λŠ”λ°μš”, 덕뢄에 λ‹€μ–‘μ„± μžˆλŠ” ν™˜κ²½μ΄ μ‘°μ„±λ˜κ³ , 맀번 μƒˆλ‘œμš΄ 도전이 μƒκ²¨λ‚˜κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. νŒ€μ—μ„œ 주둜 μ‚¬μš©ν•˜λŠ” 기술 μŠ€νƒ 이 μžˆμ§€λ§Œ, ν›„λ³΄μž λΆ„μ˜ λ°±κ·ΈλΌμš΄λ“œλ‚˜ 기쑴에 μ‚¬μš©ν•˜λ˜ 기술 μŠ€νƒμ΄ μ±„μš© 여뢀에 큰 영ν–₯을 μ£Όμ§€λŠ” μ•ŠμŠ΅λ‹ˆλ‹€. λ§ˆμ°¬κ°€μ§€λ‘œ μœ„μ— λ§μ”€λ“œλ¦° '언어에 관계없이 기반 지식이 νƒ„νƒ„ν•œ λΆ„λ“€'이 잘 μ–΄μšΈλ¦°λ‹€λŠ” 것도 같은 λ§₯λ½μž…λ‹ˆλ‹€.
https://engineering.ab180.co/stories/data-pipeline-team-interview
Lag μ—†λŠ” μ‹€μ‹œκ°„ 데이터 νŒŒμ΄ν”„λΌμΈμ„ μœ„ν•œ μ•„ν‚€ν…μ²˜ κ°œμ„ κΈ°
Airbridge μ„œλΉ„μŠ€μ™€ Workload μ†Œκ°œ
https://engineering.ab180.co/stories/kafka-consumer-proxy
Airbridge Data Pipelineμ—μ„œ Serverless ν™œμš© 사둀
λŒ€μ•ˆμœΌλ‘œ μ°Ύμ•˜λ˜ 것이 Serverless frameworkμ˜€μŠ΅λ‹ˆλ‹€. Serverless frameworkλ₯Ό ν™œμš©ν•˜λ©΄ 훨씬 더 적은 μ½”λ“œλ‘œλ„ Lambdaλ₯Ό 잘 κ΅¬μ„±ν•˜κ³  배포할 수 μžˆμ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μ•„μ£Ό 극단적인 μ˜ˆμ‹œλ‘œλŠ” serverless.yml, main.py 단 두 개의 파일만 μ€€λΉ„ν•˜λ©΄ μ½”λ“œλ₯Ό μš΄μ˜ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μ œκ°€ μƒκ°ν•˜κΈ°μ— μ€‘μš”ν•œ μž₯점 λͺ‡ 가지λ₯Ό 꼽자면 λ‹€μŒκ³Ό κ°™μŠ΅λ‹ˆλ‹€.
https://engineering.ab180.co/stories/airbridge-data-pipeline-serverless-practices

지원과 κ΄€λ ¨ν•œ λ¬Έμ˜μ‚¬ν•­μ΄ μžˆλ‹€λ©΄ hr@ab180.co 으둜 νŽΈν•˜κ²Œ 연락 λΆ€νƒλ“œλ¦½λ‹ˆλ‹€

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