[경력] Data Engineer

🍀 씨어스는

환자 ​모니터링에 ​기반한 ​원격진료 솔루션을 ​제공하는 디지털 헬스케어 전문 ​기업입니다. ​

씨어스는 "Wa ​Make Medicine Smarter"라는 ​슬로건에 맞추어, ​진료에 ​스마트를 더한 ​통합 ​의료 ​서비스를 지원합니다.

검증된 ​기술력을 ​보유한 엔드 투 ​엔드(End-to-End) ​기술 ​전문 기업으로서, 의료 ​시스템에 도움이 ​되는 ​실질적인 솔루션을 ​만들어가고 있습니다. ​

우리는 ​24년 상장 이후 ​현재까지 급격한 ​사세 확장으로 지속적인 채용이 계속 진행되고 있습니다.

씨어스와 함께 디지털 헬스케어 분야에서 성공 스토리를 만들어 갈 당신을 기다립니다.

담당업무

• 대규모 ECG 의료 데이터셋 전처리·정규화·품질 검증 파이프라인 구축 및 운영
• 데이터 품질 이상 자동 선별 및 재처리 파이프라인 구축 (모니터링·로깅 포함) 워크플로 오케스트레이션 도구(Airflow, Dagster 등) 기반 데이터 파이프라인 스케줄링 및 의존성 관리
• Lakehouse 기반 데이터 저장소(Delta Lake/Iceberg 등) 구축 및 운영
• 계층형(Bronze/Silver/Gold) 데이터 관리 및 스키마 진화 대응
• Foundation 모델 학습용 데이터셋 구성 및 최적화
• LLM 튜닝용 QA 데이터셋 생성 및 라벨링 파이프라인 자동화
• MLOps 개발자와 협업하여 End-to-End 데이터 흐름 설계 및 최적화
• 데이터 아키텍처 설계 주도 및 팀 내 기술 리딩·멘토링 ← 신규 (시니어)

자격요건

• 학력 : 학사 이상
• 유관 경력 7년 이상

보유역량 및 필수요건

• Time-series 데이터 처리 경험
• SQL, Python 활용 능력
• 대용량 데이터 처리 경험 (Pandas, PySpark, Dask 등)
• 팀워크 및 커뮤니케이션 능력
• AI/ML 관련 지식
• 문제를 이해하고 상호 소통 능력

우대사항

• AI/ML, 데이터 관련 분야 석사 이상 학위 소지자
• 의료/생체신호(ECG, EEG 등) 데이터 처리 경험
• 병원 망(폐쇄망) 환경에서의 EMR 데이터 취득 및 Clinical Data Model(OMOP CDM 등) 기반 표준화(ETL) 경험
• 데이터 검증 및 품질 관리 자동화 경험 (Great Expectations, dbt test 등)
• Airflow, Dagster, Prefect 등 오케스트레이션 도구 운영 경험
• Apache Spark, Kubernetes 환경에서의 분산 처리 경험
• 온프레미스 환경에서의 데이터 인프라 구축·운영 경험 (Hadoop, MinIO, 자체 K8s 클러스터 등)
• 의료 데이터 보안 및 규정 준수 경험 (비식별화·가명처리, 접근제어, 감사 로깅, 개인정보보호법/HIPAA 이해)
• 데이터 파이프라인 모니터링 및 로깅 경험 (Prometheus, Grafana, ELK 등)

근무 조건

• 고용형태 : 정규직(수습 3개월)
• 근무지역 : 경기 성남시 분당구 황새울로 246
• 근무 요일/시간 : 주5일(월~금) | 09:00~18:00

복지 및 혜택

• 시차출퇴근제도 운영 (「8 to 5」, 「9 to 6」, 「10 to 7」)
• PC-OFF 제도 운영
• 반반차 제도 운영(2시간 단위)
• 입사 축하금(50만원), 웰컴키트 지급
• 연간 100만원 복지포인트 지원
• 본인 및 가족 100만원 상당 건강검진 지원
• 치아보험 지원
• 사무용품비 지원
• 근로자 휴가지원 사업 참여 기업
• 교육 훈련 지원
• 입사 첫돌 축하금 및 휴가 지급
• 장기근속 포상금 및 휴가 지원
• 팀 회식비 지원
• 사내 동호회 활동 지원
• 경조금 및 경조휴가 지원

채용절차

• 서류전형 → 인성검사 → 실무자 면접 → 임원 면접 → 최종합격🎉

기타사항

• 포지션의 특성에 따라 전형 과정 중 과제 전형 또는 추가 인터뷰 등이 진행될 수 있습니다.
• 인턴/계약직의 경우 특정 인터뷰를 생략하거나 추가할 수 있습니다.
• 최종 인터뷰가 마무리된 이후 처우 협의 및 입사 일정을 조율합니다.
• 지원서에 기재된 학력 및 경력사항 등 서류 기재 사항이 허위로 판명날 경우, 합격/입사가 취소될 수 있습니다.