Position

Data Engineer

Team

Product Team

경력

3년 이상

대체복무

가능

메이아이는 이런 기업입니다

We make offline smart with AI

온라인에 구글 애널리틱스가 있다면, 오프라인에는 메이아이의 매쉬(mAsh)가 있습니다. 저희는 CCTV 영상을 딥러닝 기술로 분석하여 매장 방문객 데이터를 추출하고 인사이트를 제공하는 대시보드 제품을 개발하고 있습니다.

대기업들의 데이터 기반 의사결정을 지원

현재 삼성전자, LG전자, 현대자동차, 이랜드 패션, CGV, 신세계백화점, 현대백화점, 아모레퍼시픽 등 유수 대기업들의 300여 개 매장에 데이터를 제공하며 매장의 운영 효율화 및 매출 증대 전략 실행을 돕고 있습니다. 또한 영국, 인도, 베트남 등 해외 매장에서도 데이터를 분석하고 있습니다.

세계적으로 인정받는 기술력

메이아이는 AI를 이용한 복잡한 방문객 동선 인식부터, 데이터 시각화 대시보드까지 세계적으로 인정받는 기술을 발전시켜나가고 있습니다. CES 2024 AI 부문 혁신상을 수상하고, 세계적인 AI 학회인 CVPR에 논문을 게재하고, ICLR에서 상위 5% 스포트라이트 논문으로 선정되는 등 세계적으로 기술력을 인정받고 있으며, 이를 실제 매출 성과로 이어내며 지속 성장 가능한 비즈니스임을 증명해내고 있습니다.

빠르게 성장하는 AI 시장에서 오프라인 공간을 함께 혁신하며 성장할 동료를 찾습니다!

2023년 삼성벤처투자가 리드하는 60억 원 규모의 시리즈 A 투자 유치를 성공적으로 마무리했습니다. 이를 기반으로 또 한 번의 빠른 성장을 준비합니다. 우리의 멈추지 않는 성장에 속도를 더해주실 탁월한 히치하이커를 찾습니다.

뛰어나신 Frontend Engineer를 모십니다

채용 배경

메이아이는 ‘세상의 모든 오프라인 공간을 똑똑하게 만든다(make offline smart with AI)’라는 꿈을 꾸는 조직입니다. 그리고 매쉬는 메이아이가 꿈을 이루기 위해 반드시 필요한 도구입니다. 매쉬를 운영하는 Product Team의 일거수일투족은 곧 매쉬의 성과로 이어지고, 이는 곧 메이아이의 성장 속도를 결정합니다.

그래서 Product Team은 항상 최고의 제품을 만들기 위해 노력합니다. 동시에 매쉬를 최고의 제품으로 만들어 주실, 똑똑하고 합리적인 인재를 모시는 것을 망설이지 않습니다. Product Team에 합류하시면 인공지능 연구팀과 함께 세상을 바꾸는 기술의 최전선에서 일하며, 시장이 성장하는 모습을 실시간으로 지켜볼 수 있습니다.

주요 업무

제품 전반에서 발생하는 방문객·이벤트 데이터를 안정적으로 수집·검증·관리하여, 분석과 AI 인사이트가 신뢰 가능한 데이터 위에서 동작하도록 만드는 역할을 담당합니다.

단순 파이프라인 구축을 넘어, 데이터 품질·재현성·워크플로우 자산 관리를 통해 제품팀의 분석과 AI 기능이 확장 가능하도록 지원합니다.

• 커스텀이벤트 기반 데이터 파이프라인(ETL/ELT)을 설계·구축하고, 재처리·메타·버전 관리를 통해 데이터 신뢰성을 확보합니다.
• 외부 데이터 연계, 스키마 매핑, 검증 자동화를 통해 분석·AI 입력 데이터의 품질 기준을 체계화합니다.
• RAG·AI 워크플로우 자산(프롬프트, 실험, 메타데이터)을 관리·고도화하여 크로스 대시보드 인사이트 확장을 지원합니다.

자격 요건

제품 환경에서 발생하는 복잡한 데이터를 안정적으로 다루고 구조화한 경험을 바탕으로, 분석·AI 기능의 기반을 함께 만들어갈 수 있는 분을 찾습니다.

특정 기술 스택보다, 데이터 품질과 재현성을 문제로 인식하고 끝까지 책임져 본 경험을 중요하게 봅니다.

• 데이터 파이프라인(ETL/ELT) 설계·운영 경험이 있으며, 스키마 변경·재처리·정합성 이슈를 직접 다뤄본 분
• Python 기반 데이터 처리에 익숙하고, 로그·메타·버전 관리의 중요성을 이해하는 분
• 기획·분석·엔지니어와 협업하며 데이터 기준을 문서화하고 합의해 본 경험이 있는 분

기술 스택

메이아이의 Data Engineer는 제품과 AI 기능 전반을 지탱하는 데이터 인프라를 다루는 직군으로,

아래 기술 및 도구를 활용해 데이터 처리, 서비스 연계, 운영 환경을 구축합니다.

아래 기술 스택은 현재 팀에서 활용 중인 주요 예시이며, 모든 기술에 대한 사전 경험이 필수는 아닙니다.

• 데이터 처리 & 분석: pandas 기반 데이터 가공 및 분석, Streamlit을 활용한 분석 도구 구성
• 백엔드 & 서비스: Django 기반 API 및 AI 기능 연계 서비스 개발
• 스토리지: PostgreSQL, Object Storage, TSDB 활용 데이터 저장 및 관리
• 데이터 수집: Telegraf 기반 메트릭 및 이벤트 데이터 수집
• 모니터링: Datadog을 활용한 시스템 및 데이터 흐름 관측
• 버전 관리: Git 기반 소스 코드 및 설정 변경 이력 관리

이외 전체 기술 스택은 여기서 확인하실 수 있습니다.

우대 사항

보유하고 계실 경우 업무를 수행하는 데 있어 도움이 될 수 있는 역량입니다.

직무 관련 경험

• 옵저버빌리티 및 모니터링 도메인에 대한 이해 또는 관심
• 문제를 주도적으로 정의하고, 분석을 통해 해결해 본 경험

AI 활용 경험

• LangGraph 기반 에이전트 구성 및 RAG 설계·운영 경험
• 임베딩 대상 데이터의 정제·분할 및 메타데이터 관리 경험
• 프롬프트 관리, 실험 반복, 자동화 워크플로우(n8n) 연계 경험

Product Team은 이런 팀입니다

이런 문제를 풀고 있습니다

Product Team은 사용자에게 집중하는 조직입니다. 사용자가 누구인지 항상 궁금해하고, 그들의 반응을 신경 쓰며, 그들이 가지고 있는 문제를 풀고 싶어 합니다. 따라서 Product Team이 중요하게 취급하는 문제는 아래 4가지로 정리해 볼 수 있습니다.

• 다양한 형식의 오프라인 데이터를 통합적으로 수집/저장할 수 있는 시스템을 구축합니다.
• 고객사의 니즈에 맞게 데이터를 유연하게 가공하고 시각화할 수 있는 플랫폼을 구축합니다.
• 데이터를 통해 고객이 핵심 지표를 성장시키는 고객 성공 사례를 찾아냅니다.
• 고객 성공 사례를 플랫폼 내에 탬플릿화하여 확장성있게 제공합니다.

이렇게 함께 일합니다

메이아이는 에픽, 스토리, 테스크로 계층화된 업무 시스템을 활용합니다. 팀 전체가 에픽과 스토리를 정의하기 위해 논의하고 이를 달성하기 위한 테스크들을 각자 정의해 실행합니다.

테스크는 2주 단위(스프린트)로 관리됩니다. 매 스프린트의 시작에 초기화 미팅, 끝에 리뷰 미팅을 진행하여 진행 상황과 스케줄, 효율에 대해 이야기합니다.

이런 가치를 얻을 수 있습니다

메이아이의 Data Engineer는 단순히 데이터를 처리하는 역할을 넘어,

분석과 AI 기능이 신뢰 가능한 데이터 위에서 동작하도록 구조를 설계하고 운영하는 경험을 쌓을 수 있습니다.

• AI 중심 데이터 엔지니어링 경험

프롬프트, RAG, 워크플로우 자동화 등 AI 활용 요소를 실제 제품 환경에서 운영하며,

AI 입력 데이터와 품질을 책임지는 데이터 엔지니어링 경험을 얻을 수 있습니다.

• 데이터 품질과 재현성을 책임지는 역할

데이터 검증, 재처리, 메타 관리 등 “나중에 문제되지 않는 구조”를 직접 설계하며

데이터 신뢰성이 제품 가치로 이어지는 과정을 경험합니다.

• 분석·엔지니어·AI 역할이 명확히 분리된 협업 구조

DA, PE와 각자의 전문성을 존중하는 환경에서 협업하며,

데이터 엔지니어로서의 역할과 책임을 명확히 가져갈 수 있습니다.

• 운영 환경에서의 실질적인 문제 해결 경험

프로덕션 환경에서 발생하는 데이터 품질 이슈, 구조적 병목, 운영 리스크를 직접 다루며

단순 실험이 아닌 ‘운영 가능한 시스템’을 만들어가는 경험을 할 수 있습니다.

• 구조와 기준을 함께 만들어가는 초기 단계의 기회

데이터·AI·워크플로우 자산 관리 기준을 함께 정의하고 개선하며,

팀과 제품의 기술적 방향성에 실질적으로 기여할 수 있습니다.

이런 만남이 준비되어 있습니다

합류 여정 안내

ⓒ mAy-I Inc. All rights reserved. last updated : 2024. 11. 6.

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