이 자리가 왜 생겼을까요
NHN페이코는 2026년 1월 2025년 한 해 동안의 페이코 온오프라인 결제 데이터를 분석한 결과를 소비 트렌드로 발표했습니다. 이 공고의 업무에는 서비스별 데이터 ETL 파이프라인 개발과 OLAP 분석을 위한 데이터 마트·큐브 설계가 들어 있습니다. 결제처럼 거래 건수가 많은 데이터를 분석용 구조로 옮기고 쿼리를 최적화해 본 경험이 있다면 처리한 데이터 규모와 함께 보여 줄 수 있습니다.
NHN가 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 NHN 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
Hadoop 기반 DW와 데이터 마트를 설계하고 운영합니다.
이렇게 볼 수 있어요
DW와 데이터 마트가 Hadoop 위에 있습니다. Hadoop 클러스터에서 DW를 설계하거나 운영해 본 경험이 이 업무의 기본 전제입니다.
서비스별 데이터 ETL 파이프라인을 개발하고 Airflow 배치 작업을 운영합니다.
이렇게 볼 수 있어요
PAYCO의 여러 서비스 데이터를 모으는 일입니다. 배치 작업을 몇 개 운영했고 실패했을 때 어떻게 처리했는지가 이 업무의 경험을 보여 줍니다.
분산 처리 환경(Trino/Spark/Hive)에서 데이터를 적재하고 쿼리를 최적화합니다.
이렇게 볼 수 있어요
현업에서 Hive는 주로 배치 적재에, Spark는 대량 변환에, Trino는 분석가의 대화형 조회에 쓰입니다. 같은 데이터라도 엔진마다 쿼리를 빠르게 만드는 방법이 다릅니다. 작업에 맞게 엔진을 바꾸거나 ORC·Parquet 같은 파일 형식을 조정해 실행 시간을 줄였다면 어느 엔진에서 무엇을 바꿨는지와 전후 시간을 함께 보여 주세요.
OLAP 분석을 위한 데이터 마트와 큐브 구조를 설계하고 관리합니다.
이렇게 볼 수 있어요
분석가가 쓰는 마트와 큐브 설계까지 맡습니다. 분석가의 요구를 받아 마트 모델을 설계해 봤다면 어떤 질문에 답하려고 그 구조를 택했는지가 설명의 중심이 됩니다.
데이터 표준화와 메타데이터 관리를 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무의 ETL 파이프라인이 서비스별로 나뉘어 있어 서비스마다 다른 코드와 용어를 하나로 맞추는 일이 표준화에 포함될 수 있습니다. 메타데이터 관리는 현업에서 테이블·컬럼 정의와 데이터 계보를 정리해 분석가가 데이터를 찾아 쓰게 하는 일을 말합니다. 용어나 코드 표준을 정해 본 경험과 데이터 카탈로그를 운영해 본 경험이 이 업무와 연결됩니다.
데이터 플랫폼 효율화를 위한 자동화 과제를 수행합니다.
이렇게 볼 수 있어요
데이터 플랫폼의 반복 운영 작업을 줄이는 과제입니다. 현업에서는 실패한 배치 재처리, 적재 뒤 데이터 품질 검사, 테이블 생성·권한 요청 처리를 흔히 자동화합니다. 이런 작업을 스크립트나 Airflow로 바꿔 본 경험이라면 무엇을 자동화했고 운영 시간이 얼마나 줄었는지 밝혀 주세요.
2자격 요건
ETL 및 데이터 파이프라인 개발 경력이 3년에서 5년이어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
상한이 함께 적힌 연차 조건입니다. 데이터 분석이나 백엔드 업무를 하며 파이프라인을 함께 만들었다면 그 경력도 적을 수 있고, ETL과 파이프라인 개발에서 맡은 일은 구체적으로 쓰는 편이 좋습니다.
Hadoop, Spark, Trino, Hive 같은 대용량 데이터 처리 환경 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
요건의 네 엔진은 이 팀의 DW와 분산 처리 환경을 이루는 엔진입니다. Trino는 2020년 PrestoSQL에서 이름을 바꾼 엔진입니다. 그래서 Presto를 다뤘다면 같은 계열 경험입니다. 다룬 엔진마다 처리한 데이터 규모를 붙여야 경험의 크기가 보입니다.
OLAP과 분석용 데이터 모델링을 이해하고 있어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무의 데이터 마트·큐브 설계와 이어지는 요건입니다. 스타 스키마처럼 설계해 본 모델 구조를 설명할 수 있어야 합니다.
SQL을 활용하고 데이터 모델을 설계·튜닝할 수 있어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
Hadoop 위 분석 환경에서 모델 튜닝은 인덱스보다 파티션 키, 비정규화 정도, 미리 집계한 테이블을 정하는 일에 가깝습니다. 업무의 데이터 마트·큐브 설계가 이 튜닝이 쓰일 자리입니다. 조회 패턴을 보고 마트 구조를 바꿔 실행 시간이나 저장 공간을 줄인 사례라면 바꾼 구조와 전후 수치를 함께 적으세요.
Linux 환경에서 기본적인 스크립트를 작성할 수 있어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
요구 수준이 기본 스크립트입니다. 배치 운영에 쓴 셸 스크립트 정도면 이 요건을 채웁니다.
3우대 사항
Airflow 등으로 데이터 파이프라인을 자동화해 본 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무에 Airflow 배치 운영이 있어 입사 뒤 바로 쓰이는 경험입니다. 운영한 DAG 수와 실행 주기가 경험의 규모를 보여 줍니다.
Python 기반 데이터 처리와 업무 자동화 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
필수 요건의 언어는 SQL과 Linux 셸 스크립트이고 Python은 우대 사항입니다. 다만 업무에 있는 Airflow 배치와 Spark 작업은 현업에서 대개 Python으로 작성합니다. Python으로 만든 처리 작업은 SQL·셸 경험과 나눠 적는 쪽이 정확합니다.
Flume, Kafka 등 로그와 데이터 수집에 대한 이해를 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
파이프라인 앞단의 수집 영역입니다. 수집 단계를 직접 구성해 본 경험이라면 하루 처리량 같은 숫자가 경험의 크기를 알려 줍니다.
OLAP 엔진(Trino, Druid, ClickHouse 등)으로 분석 환경을 구축해 본 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
필수 요건의 OLAP 이해에서 나아가 분석 환경을 직접 구축한 경험입니다. 구축한 환경을 누가 어떻게 썼는지까지 설명할 수 있어야 합니다.
Hadoop 기반 시스템 운영이나 성능 개선 프로젝트 참여 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
파이프라인 개발과 별개로 Hadoop 클러스터 자체를 다룬 경험을 묻는 항목입니다. 현업에서는 HDFS 작은 파일 정리, YARN 큐별 자원 배분, 버전 업그레이드가 대표적인 운영·성능 과제입니다. 업무의 DW도 Hadoop 위에 있으니 이런 과제에 참여했다면 맡은 부분과 개선 폭을 함께 적는 쪽이 낫습니다.
새로운 기술을 적극적으로 학습하고 적용하는 데 익숙한 분을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
우대 사항에는 업무 목록에 없는 Druid, ClickHouse, Kafka 같은 기술도 나옵니다. 같은 그룹의 NHN은 2026년 7월 에이전틱 데이를 열고 개발 조직 중심이던 AI 서비스를 전 임직원에게 넓혔습니다. 그룹 안에서 AI 도구 쓰임이 넓어지는 만큼 이 우대의 새로운 기술에는 새 엔진과 함께 AI 도구도 들 수 있습니다. 새 엔진이나 AI 도구를 익혀 기존 파이프라인에 들여온 경험이라면 도입 뒤 달라진 점까지 함께 말할 수 있게 준비하세요.
4기타 사항
- 게시일 : 2025년 7월 1일
- 고용형태 : 정규직
- 근무지 : 서울 구로구 디지털로26길 72
- 경력 조건 : 경력 3~5년
- 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- Hadoop
- Airflow
- Trino
- Spark
- Hive
- OLAP
- SQL
- Linux
- Python
- Flume
- Kafka
- Druid
- ClickHouse
전형과 지원
NHN 채용 사이트의 기본 전형은 서류전형, T인터뷰, C인터뷰 순이고 직무에 따라 Pre-Test나 사전 과제, 전화인터뷰가 추가됩니다. 같은 사이트에 올라온 공고라도 법인마다 전형 표기가 달라 지원하는 공고의 합류 여정 항목을 따로 확인해야 합니다.
기본 단계
지원 안내는 전형을 '서류전형 → (Pre-Test) → T인터뷰(Tech) → C인터뷰(Career)'로 적었고, NHN 법인 공고는 그 뒤에 처우협의와 입사를 붙여 적습니다. 합류 여정은 경력 채용 일부 직무가 T인터뷰에서 포트폴리오나 사전과제 PT발표를 한다고 밝혔습니다.
이렇게 볼 수 있어요
사전과제와 라이브코딩, 포트폴리오 제출은 공고마다 붙는 조건이 다릅니다. 공고 아래쪽의 합류 여정 항목에 별표로 달린 주석까지 읽어야 서류 합격 뒤의 일정을 미리 잡을 수 있습니다. NHN Cloud Japan IT 솔루션 영업은 일본 현지 채용이라 일본 현지 법인 채용시스템에서 지원합니다.
두 인터뷰가 보는 것
T인터뷰는 직무를 잘 아는 스페셜리스트들과 직무 역량과 경험 위주로 약 40분에서 1시간 대화하는 자리이고, C인터뷰는 사업부의 주요 의사결정권자와 인사팀이 일하는 방식, 성향, 가치관을 묻는 자리라고 소개합니다.
이렇게 볼 수 있어요
C인터뷰에는 기술 면접관이 아니라 그 사업부의 의사결정권자가 들어옵니다. 직무 이야기와 별도로 일하는 방식과 지원 동기를 설명할 준비가 필요합니다.
법인마다 다른 표기
분석 시점 NHN Link 공고는 '1차 실무면접'과 '2차 임원면접', NHN ACE 공고는 '1차면접(실무)'와 '2차면접(임원)', NHN COMMERCE 공고는 '1차면접'과 '2차면접', NHN Bugs 공고는 '1차 실무면접'과 '2차 임원면접'으로 단계를 적었습니다. 네 법인의 공고에는 모두 상시 채용이라 면접이 수시로 진행되고 먼저 지원한 사람에게 기회가 먼저 부여된다는 안내가 있었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 채용 사이트라도 법인마다 단계 이름이 다릅니다. 먼저 지원한 사람부터 면접이 잡히는 공고라면 지원 시점을 늦출수록 기회가 줄어듭니다.
결과 안내와 재지원
수시채용 서류 결과는 1개월 이내, 면접 결과는 면접일로부터 최대 2주 이내에 안내하고 법인별로 발표 일정이 다를 수 있다고 적었습니다. 같은 공고에 다시 지원하려면 결과를 받은 시점부터 최소 6개월 뒤를 권장한다고 밝혔습니다.
이렇게 볼 수 있어요
6개월은 금지가 아니라 권장 기간이고, 같은 공고에 대한 안내입니다. 6개월 뒤 다시 지원하려면 1:1 채용문의로 절차를 안내받으라고 적었습니다.
지원서 양식과 중복 지원
지원서는 사진 없는 양식이고 최종 제출 뒤에는 고칠 수 없습니다. 한 공고 안에서는 한 직무에만 지원할 수 있습니다. 인성·적성 검사는 없지만 직무에 따라 서류 합격자에게 직무지식 테스트를 진행합니다.
이렇게 볼 수 있어요
제출 뒤 수정이 안 되므로 공고의 자격 요건과 맞춰 보는 검토는 제출 전에 끝내야 합니다. 포트폴리오가 필수인 공고도 있어 첨부 조건을 공고마다 확인해야 합니다.
이 공고만 다른 점
이 포지션은 포트폴리오 제출이 필수입니다.
지원서와 함께 포트폴리오를 내야 합니다. 설계한 파이프라인 구조와 데이터 마트 모델을 그림과 함께 담아 두면 T인터뷰에서도 쓸 수 있습니다.
NHN 법인 안에서 여러 공고에 지원하면 처음 서류에 합격한 포지션부터 전형을 진행합니다.
NHN 법인 안의 다른 공고에 함께 지원했다면 먼저 서류에 합격한 쪽이 먼저 진행됩니다. 가장 원하는 공고가 따로 있다면 그 공고의 서류 결과를 기다리는 동안 다른 공고의 전형이 먼저 시작될 수 있습니다.
지원 전 준비할 것
- 1
파이프라인 구조도 그리기
운영한 파이프라인 하나를 골라 수집, 적재, 마트, 분석까지의 흐름을 그림으로 정리합니다. 포트폴리오가 필수인 공고라 그대로 제출 자료가 됩니다.
- 2
쿼리 최적화 사례 숫자로 정리하기
Trino, Spark, Hive에서 쿼리나 배치 시간을 줄인 사례를 개선 전후 수치로 적습니다. 업무의 쿼리 최적화와 자격 요건의 튜닝 능력에 함께 답합니다.
- 3
연차 범위 확인하기
자격 요건은 경력 3년에서 5년입니다. 파이프라인 개발과 이어지는 경력을 함께 살펴보고 범위에 맞는지 확인한 뒤, 지원서에는 기간과 맡은 일을 분명히 적습니다.