기업 채용 분석/메가존얼라이언스

[메가존] [MZD] [제조AX] 데이터 엔지니어 채용 공고 분석

메가존 제조AX센터가 고객사 프로젝트가 아니라 자체 제품으로 만드는 Data Alchemy Studio에서 데이터 수집부터 카탈로그 등록까지의 기능을 구현하는 데이터 엔지니어 공고입니다. SeaTunnel, Spark, Airflow, Iceberg 같은 오픈소스를 연동해 화면에서 정의한 파이프라인을 실행 코드로 바꾸는 제품을 만들고, 공고 머리의 경력 조건은 경력 무관입니다.

이 공고 분석은 2026년 10월 20일에 이뤄졌습니다. 이후 채용이 종료되었을 수 있습니다.

이 자리가 왜 생겼을까요

공고에 따르면 메가존 제조AX센터는 제조업 기반 중소기업의 AX 사업을 추진하면서, 고객사마다 반복되는 데이터 수집·변환·저장·카탈로그·흐름 추적 작업을 제품화하는 Data Alchemy Studio를 개발하고 있습니다. MTN은 2026년 9월 메가존이 한미그룹과 협력하며 그동안 기업 고객을 대상으로 쌓아 온 AI·클라우드 구축 경험을 활용한다고 보도했습니다. 이 공고의 데이터 엔지니어는 고객사 프로젝트가 아니라 이 제품에서 수집부터 카탈로그 등록까지의 기능을 맡습니다. 공고가 MVP 기능 범위와 오픈소스를 이미 정해 두었으므로 공고에 적힌 기술을 다뤄 본 경험을 기술 이름 그대로 자세히 써야 합니다.

메가존얼라이언스가 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 메가존얼라이언스 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.

1하게 될 업무

  • SeaTunnel 기반 배치 수집과 DB·파일 커넥터를 구현합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    배치 수집은 데이터가 제품에 들어오는 첫 단계입니다. 원천 시스템에 붙는 커넥터 경험은 자격 요건에도 따로 나오고, 연결해 본 시스템 종류가 그 경험의 범위를 정합니다.

  • Spark로 변환 로직과 개인정보 마스킹 처리를 구현합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    변환에 개인정보 마스킹이 함께 적혀 있습니다. 민감 정보를 비식별 처리하는 파이프라인을 만들어 봤다면 어느 단계에서 어떤 방식으로 처리했는지가 이야깃거리입니다.

  • Apache Iceberg 테이블에 데이터를 적재하고 Polaris 카탈로그에 등록되도록 구현합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    Iceberg의 스키마 진화·파티셔닝 경험은 우대 사항에도 다시 나옵니다. 다른 테이블 포맷을 써 봤다면 그 포맷에서 다룬 기능을 Iceberg의 기능과 비교해 설명할 수 있습니다.

  • Airflow 일정에 따라 파이프라인을 실행하고, Kubernetes 환경에서 실행 자원을 분리합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    자격 요건의 Airflow와 Kubernetes 경험이 그대로 필요한 업무입니다. 작업별로 실행 자원을 나눠 본 경험이 있다면 나눈 이유까지 소개할 수 있어야 합니다.

  • OpenLineage 이벤트로 데이터 흐름을 기록하고, Great Expectations로 기본 품질 규칙을 적용합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    데이터 흐름 추적과 품질 검사가 제품 기능으로 들어 있습니다. 리니지나 품질 규칙은 우대 사항에도 다시 나오므로, 운영해 봤다면 쓴 도구와 규칙 예시를 적는 게 좋습니다.

  • 화면에서 정의한 파이프라인을 실행 코드와 설정 파일로 바꾸는 기능을 만듭니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    제품 소개가 이 기능을 중심에 두고 있습니다. 템플릿이나 설정에서 코드를 생성하는 도구를 만들어 봤다면 입력 형식과 생성된 코드의 예를 준비해 둡니다.

  • 실행 모니터링과 역할 기반 권한(Keycloak, OPA) 연동 기능을 구현합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    여러 사용자가 쓰는 제품이라 권한 관리가 구현 범위에 있습니다. 인증·인가 시스템과 연동해 본 경험이 있다면 어떤 권한 모델이었는지까지 쓰는 편이 정확합니다.

2자격 요건

  • Python과 SQL로 데이터 파이프라인을 직접 구현하고 운영해 봤어야 합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    구현에 더해 운영까지 요구합니다. 만든 파이프라인의 처리량과 운영 기간, 맡았던 장애 대응을 한 사례 안에 함께 쓰면 구현과 운영을 모두 해 본 것이 보입니다.

  • Airflow로 배치 워크플로를 설계하고 장애 대응까지 해 봤어야 합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    Airflow 워크플로 설계와 장애 대응이 한 항목에 함께 있습니다. 실패한 DAG를 재처리하거나 의존성을 고친 경험이 대표적인 예입니다.

  • Spark로 대용량 변환 작업을 작성하고 성능 문제를 다뤄 봤어야 합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    성능 문제를 다뤄 본 경험을 따로 묻습니다. 셔플이나 파티션을 조정해 실행 시간을 줄였다면 줄이기 전후 시간을 숫자로 준비하는 편이 좋습니다.

  • Docker와 Kubernetes 환경에 데이터 서비스를 배포해 봤어야 합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    제품이 Kubernetes 환경에서 실행 자원을 나누는 구조입니다. 데이터 서비스를 컨테이너로 배포하며 자원 설정을 어떻게 정했는지 설명할 수 있어야 합니다.

  • 원천 시스템에서 데이터를 가져오는 커넥터를 만들거나 고쳐 본 경험이 있어야 합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    만들어 본 경험과 고쳐 본 경험이 모두 이 요건에 들어 있습니다. 어떤 원천 시스템이었고 무엇을 고쳤는지 구체적으로 쓰면 됩니다.

  • 여러 사용자가 이용하는 기능인 만큼 예외 상황과 실패 처리까지 꼼꼼하게 구현하는 분이어야 합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    공고는 여러 사용자가 쓰는 기능이라는 이유를 함께 적었습니다. 재시도, 부분 실패, 잘못된 입력을 어떻게 처리했는지 코드 수준으로 설명할 준비가 필요합니다.

3우대 사항

  • 제조업의 MES, ERP, SCM에서 데이터를 가져오는 연결 기능을 개발해 본 분을 우대합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    공고는 이 시스템들이 제품이 연결할 주요 원천 시스템이라고 적었습니다. 제조업 밖에서 ERP 데이터를 가져와 본 경험도 같은 종류의 연결 작업으로 소개할 수 있습니다.

  • 원천 스키마가 예고 없이 바뀌어도 파이프라인이 중단되지 않도록 대응해 본 분을 우대합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    스키마가 예고 없이 바뀌는 상황이 우대 사항에 구체적으로 적혀 있습니다. 컬럼 추가나 타입 변경을 감지해 파이프라인을 멈추지 않고 처리한 방법이 이 항목의 예입니다.

  • Apache Iceberg 등 테이블 포맷으로 스키마 진화, 파티셔닝, 컴팩션을 다뤄 본 분을 우대합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    Iceberg는 이 제품의 저장 계층에 쓰는 기술입니다. 스키마 진화, 파티셔닝, 컴팩션은 성격이 다른 작업이라 직접 해 본 것을 구분해 적는 편이 정확합니다.

  • DataHub, OpenMetadata 같은 데이터 카탈로그나 OpenLineage를 연동해 데이터 흐름을 추적해 본 분을 우대합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    MVP에 DataHub와 OpenLineage가 들어 있습니다. 메타데이터가 카탈로그에 자동으로 등록되도록 연동해 봤다면 연동한 카탈로그와 도구 이름을 그대로 적으면 됩니다.

  • Great Expectations 등으로 데이터 품질 규칙을 정의하고 운영해 본 분을 우대합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    규칙 정의에 더해 운영까지 적혀 있습니다. 규칙이 실패했을 때 누가 알림을 받고 어떻게 처리했는지가 운영 경험입니다.

  • 인터넷에 연결되지 않은 폐쇄망이나 온프레미스 환경에 오픈소스를 설치하고 운영해 본 분을 우대합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    인터넷 없이 설치해야 하는 환경이 우대 사항에 따로 있습니다. 패키지와 이미지를 반입해 설치한 절차와 그때 막혔던 문제를 면접에서 꺼낼 사례로 준비하는 편이 낫습니다.

4기타 사항

  • 게시일 : 2026년 9월 9일
  • 고용형태 : 정규직(정규직 전환을 위한 평가기간 3개월 계약직 운영)
  • 근무지 : 메가존산학연센터(과천) (대한민국 경기도 과천시 7길 과천대로 74)
  • 경력 조건 : 경력 무관
  • 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.

쓰는 기술

공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.

  • Python
  • SQL
  • SeaTunnel
  • Spark
  • Airflow
  • Docker
  • Kubernetes
  • Apache Iceberg
  • Polaris
  • DataHub
  • OpenMetadata
  • OpenLineage
  • Great Expectations
  • Keycloak
  • OPA

전형과 지원

메가존얼라이언스 채용 담당자가 안내하는 기본 절차는 지원서 제출, 1차 실무면접, 2차 바레이저면접, 3차 최종면접, 입사조건 검토, 최종합격의 6단계입니다. 분석 시점에 열어 본 메가존(주) 공고는 대부분 바레이저면접 없이 실무 면접과 최종 면접을 적었고(Physical AI 사업단 품질 보증 공고와 서비스·제품 기획 공고는 실무 면접 뒤 바로 입사 조건 검토), 코딩 테스트와 기술 면접은 부서와 직무에 따라 붙습니다.

  • 기본 단계

    서류는 각 사업부 실무자가 검토하고, 1차 실무면접은 부서장과 Hiring Manager가 직무적합성을 확인합니다. 회사는 Hiring Manager를 '일반적으로 각 부서의 최고 부서장'이라고 설명했습니다. 직무에 따라 기술 면접 같은 추가 면접이 있고, 코딩 테스트를 할지는 부서와 직무에 따라 달라 서류 합격 때 따로 알려 줍니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    첫 면접부터 부서의 최고 책임자가 들어올 수 있습니다. 실무 질문에 대비하면서 그 사업부가 하는 사업도 미리 알아보고 면접에 들어갑니다.

    담당자가 알려주는 채용 A to Z (메가존얼라이언스 채용)

  • 바레이저면접

    자주 묻는 질문은 2차 바레이저면접을 '당사의 핵심 가치와 문화 적합성 및 문제 해결 능력 등 종합적으로 검토'하는 단계라고 설명합니다. 채용 담당자 안내는 필요하면 레퍼런스 체크와 인성검사가 더해질 수 있다고 적었고, 3차 최종면접은 경영진과의 면접입니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    직무 면접과 별도로 회사의 가치에 맞는지를 보는 단계가 하나 더 있습니다. 인재상 네 가지와 Trinity Values에 맞는 경험을 미리 골라 두면 이 면접에서 바로 쓸 수 있습니다.

    자주 묻는 질문 (메가존얼라이언스 채용)

  • 법인과 채용관마다 다른 단계 표기

    분석한 메가존클라우드 공고는 모두 '지원서 제출 > 1차 실무면접 > 2차 바레이저면접 > 3차 최종면접 > 입사조건검토 > 최종합격'을 적었고, 메가존(주)의 Physical AI Lab·MZD·화웨이 BD·회계 업무 담당자·의료플랫폼사업팀 보험심사·통합서비스플랫폼본부 UI/UX 디자이너 공고는 '지원서 제출 > 실무 면접 > 최종 면접 > 입사 조건 검토 > 최종 합격'을 적었습니다. 메가존(주) Physical AI 사업단 품질 보증 공고와 서비스·제품 기획 공고는 '지원서 제출 > 실무 면접 > 입사 조건 검토 > 최종 합격'으로 최종 면접이 없습니다. AI 전용 채용관 페이지는 1차 실무면접, 바레이저면접, 2차 실무면접 순으로 단계 이름을 붙였습니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    같은 사이트 안에서도 법인과 페이지마다 단계 이름이 다릅니다. 지원하는 공고 본문 아래쪽 '합류 여정'의 채용과정 줄이 그 공고의 실제 절차입니다.

    [메가존] [Physical AI Lab] 로봇 엔지니어 공고

  • 결과 안내 기간

    자주 묻는 질문은 서류 검토를 '가능한 1~2주 안으로' 진행하고 서류 합격자에게만 따로 알린다고 답합니다. 채용 담당자 안내는 서류 검토가 최대 2~3주, 실무면접과 최종면접도 각각 최대 2~3주까지 걸릴 수 있다고 적었습니다. 자주 묻는 질문은 전형 결과에 대한 피드백을 내부 가이드에 따라 공유하지 않는다고 답합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    서류에서 떨어지면 따로 연락을 받지 못할 수 있습니다. 결과가 궁금하면 언제든 recruit@mz.co.kr이나 나인하이어 카카오톡으로 물어보라고 회사가 안내합니다.

    담당자가 알려주는 채용 A to Z (메가존얼라이언스 채용)

  • 중복 지원과 재지원

    여러 포지션과 여러 계열사에 중복으로 지원할 수 있고 불이익도 없다고 안내합니다. 여러 포지션에서 실무면접을 통과하면 최종 면접은 회사가 정한 한 포지션으로만 진행합니다. 다른 포지션에서 불합격해도 다시 지원하는 데 제한이 없다고 적었습니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    관심 있는 사업부가 여럿이면 각각 지원해도 됩니다. 실무면접은 포지션마다 따로 보므로 이력서도 공고마다 따로 맞춥니다.

    담당자가 알려주는 채용 A to Z (메가존얼라이언스 채용)

  • 서류 양식과 포트폴리오

    정해진 이력서 양식은 없고 자유양식으로 내면 되며, 이력서·자기소개서·포트폴리오·노션 등 어떤 방법이든 좋다고 안내합니다. 직무에 따라 포트폴리오를 요청할 수 있고, 자주 묻는 질문은 제출 뒤 서류를 보태려면 나인하이어 카카오톡이나 메일로 보내고, 메일로 낼 때는 포지션 명과 이름을 함께 적으라고 안내합니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    양식이 정해져 있지 않으므로 사업부 소개와 공고 요건에 맞춰 경력을 어떻게 정리할지도 지원자가 정합니다. 영상 편집 공고처럼 포트폴리오를 필수로 적은 공고는 첨부를 빠뜨리지 않아야 합니다.

    담당자가 알려주는 채용 A to Z (메가존얼라이언스 채용)

  • 입사 후 3개월 평가 기간

    메가존클라우드 공고는 고용형태를 '정규직 (정규직 전환을 위한 평가기간 3개월 계약직 운영)'으로 적습니다. 채용 담당자 안내는 이 3개월이 전 직원에게 공통으로 운영되는 기간이고 근속 기간과 퇴직금 산정에는 모두 포함된다고 설명합니다. 다만 메가존(주) Physical AI 사업단 품질 보증 공고와 서비스·제품 기획 공고는 평가기간을 6개월로 적고 기간이 끝날 때 정규직 전환 면접을 두며, MZD의 iOS·제조AX ML 엔지니어·제조AX 데이터 엔지니어·Web/Front-End 공고는 수행 업무와 프로젝트에 따라 평가기간이 달라질 수 있다고 덧붙였습니다.

    이렇게 볼 수 있어요

    첫 3개월은 계약직 형태의 평가 기간입니다. 근속과 퇴직금 계산에서는 빠지지 않는다는 점까지 확인하고 처우 협의에 들어가면 됩니다.

    담당자가 알려주는 채용 A to Z (메가존얼라이언스 채용)

    • 이 공고만 다른 점

    • 채용과정이 지원서 제출(서류 전형) > 실무 면접(기술 인터뷰) > 최종 면접(임원 인터뷰) > 입사 조건 검토 > 최종 합격이고, 메가존클라우드 공고에 있는 바레이저면접이 없습니다. 면접에서 라이브 코딩이나 시스템 설계 질문을 진행할 수 있다고도 적었습니다.

      기술을 확인하는 면접은 실무 면접 한 번이고, 그 자리에서 코드를 직접 쓰거나 설계를 설명할 수 있습니다. Airflow·Spark 파이프라인을 처음부터 설계해 말로 풀어 보는 연습이 도움이 됩니다.

    • 포지션 정보는 정규직 전환을 위한 평가기간 3개월을 적고, 수행 업무와 프로젝트에 따라 평가기간이 달라질 수 있다고 덧붙였습니다.

      센터 단위로 채용하지만 이 직무는 자체 제품 개발을 맡는다고 공고가 밝혔습니다. 평가기간이 실제로 얼마인지는 처우 협의에서 확인하게 됩니다.

    지원 전 준비할 것

    1. 1

      공고 기술 대조표

      MVP에 적힌 SeaTunnel, Spark, Airflow, Kubernetes, Iceberg, Polaris, DataHub, OpenLineage, Great Expectations 가운데 써 본 기술과 그 대신 써 본 비슷한 기술을 한 표로 정리합니다.

    2. 2

      실패 처리 사례

      파이프라인이 중간에 실패했을 때 재시도, 부분 재처리, 알림을 어떻게 설계했는지 한 사례를 코드 흐름으로 정리합니다.

    3. 3

      설계 면접 연습

      원천 DB에서 데이터를 가져와 Iceberg 테이블에 적재하고 카탈로그에 등록하는 파이프라인을 직접 그려 보고, 실패 지점과 권한 처리를 설명하는 연습을 합니다.

    데이터 엔지니어 지원을 준비한다면