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'차량 관리 앱 1위, 마이클'
차계부부터 엔진오일·타이어 교체 등 정비 예약까지
투명하고 편리한 차량 관리 플랫폼, 마이클입니다.
마이클은 지난 5년 연속 성장, 특히 최근 3년간 10배 이상의 성장을 이루며
연 매출 630억 원 규모의 안정적인 흑자 구조를 갖춘 서비스로 자리 잡았습니다.
• 차량 등록 770만 대
• 전국 2,400개 이상 정비소 입점 (전국 정비소 10곳 중 1곳)
• 예약 수 200만 건 (입점 정비소 고객 4명 중 1명 이용)
오프라인 중심의 정비 시장을 온라인 중심으로 전환하며,
차량 관리의 새로운 기준을 제시합니다.
우리는 1%의 혁신을 넘어 남은 99%의 차량 관리 시장을 바꾸는 여정에 서 있습니다.
지금까지 증명해온 성장 위에서 더 큰 변화를 만들어 나가려 합니다.
2,500만 운전자의 국민 서비스로의 여정, 지금 바로 합류하세요
• 자주 반복되는 데이터 조회를 도구로 만들어, 필요한 사람이 직접 뽑아 쓸 수 있는 환경을 구축합니다. 지표 정의와 데이터 출처를 한곳에서 확인할 수 있게 합니다.
• CDC 파이프라인을 운영하며 대상 도메인을 넓히고, 소스 팀과 스키마 변경 규칙을 맞춰 백필·재처리를 안전하게 수행합니다.
• 데이터의 신선도·양·정확성을 검증 체계로 관리하고, 파이프라인의 지연·처리량·안정성을 측정해 개선합니다.
• 파티셔닝·파일 포맷·쿼리 최적화로 조회 성능과 비용을 개선합니다.
• 데이터를 쓰는 사람들과 직접 이야기해 무엇이 필요한지 정의합니다.
• AI로 데이터 맥락 파악과 변환 로직·문서 작업을 처리합니다.
[기술 스택]
• 파이프라인 : Kafka, Flink CDC, Airflow
• 스토리지·쿼리 : Iceberg, Athena, Druid, OpenSearch, Aurora MySQL·PostgreSQL, DynamoDB, Redis
• 분석·시각화 : Superset, Grafana
• 클라우드 : AWS
• 컨테이너·오케스트레이션 : ECS, EKS, k3s, Helm
• IaC·CI/CD : Terraform, AWS CDK, Atlantis, GitHub Actions, ArgoCD
• 언어 : Python, Kotlin/Java, SQL
• 관측·운영 : Datadog, Prometheus, CloudWatch
• 협업 관련 : Git, Asana, Slack, Confluence
• 데이터 모델링에 강한 분. 원천 데이터를 쓰기 좋은 형태로 재구성하는 판단을 해 본 경험이 있는 분
• 배치 또는 스트리밍 파이프라인 중 최소 하나를 직접 책임지고 운영한 경험이 있는 분
• 스키마 변경·백필·재처리를 서비스 영향 없이 수행한 사례를 설명할 수 있는 분
• Python 또는 JVM 계열 언어로 데이터 처리 코드를 작성할 수 있고, SQL에 능숙한 분
• 데이터를 쓰는 비개발자를 고객으로 보고, 그들이 직접 쓸 수 있는 형태까지 만들어 본 분
• AI를 데이터 작업에 쓰고 있고, 그 결과를 어떻게 검증하는지 본인의 기준을 설명할 수 있는 분
차계부부터 엔진오일·타이어 교체 등 정비 예약까지
투명하고 편리한 차량 관리 플랫폼, 마이클입니다.
마이클은 지난 5년 연속 성장, 특히 최근 3년간 10배 이상의 성장을 이루며
연 매출 630억 원 규모의 안정적인 흑자 구조를 갖춘 서비스로 자리 잡았습니다.
• 차량 등록 770만 대
• 전국 2,400개 이상 정비소 입점 (전국 정비소 10곳 중 1곳)
• 예약 수 200만 건 (입점 정비소 고객 4명 중 1명 이용)
오프라인 중심의 정비 시장을 온라인 중심으로 전환하며,
차량 관리의 새로운 기준을 제시합니다.
우리는 1%의 혁신을 넘어 남은 99%의 차량 관리 시장을 바꾸는 여정에 서 있습니다.
지금까지 증명해온 성장 위에서 더 큰 변화를 만들어 나가려 합니다.
2,500만 운전자의 국민 서비스로의 여정, 지금 바로 합류하세요
주요업무
• 레이크하우스 위에 변환·모델링 레이어를 설계하고 구현합니다. 테스트와 문서를 코드와 함께 관리해 변경을 안전하게 만듭니다.• 자주 반복되는 데이터 조회를 도구로 만들어, 필요한 사람이 직접 뽑아 쓸 수 있는 환경을 구축합니다. 지표 정의와 데이터 출처를 한곳에서 확인할 수 있게 합니다.
• CDC 파이프라인을 운영하며 대상 도메인을 넓히고, 소스 팀과 스키마 변경 규칙을 맞춰 백필·재처리를 안전하게 수행합니다.
• 데이터의 신선도·양·정확성을 검증 체계로 관리하고, 파이프라인의 지연·처리량·안정성을 측정해 개선합니다.
• 파티셔닝·파일 포맷·쿼리 최적화로 조회 성능과 비용을 개선합니다.
• 데이터를 쓰는 사람들과 직접 이야기해 무엇이 필요한지 정의합니다.
• AI로 데이터 맥락 파악과 변환 로직·문서 작업을 처리합니다.
[기술 스택]
• 파이프라인 : Kafka, Flink CDC, Airflow
• 스토리지·쿼리 : Iceberg, Athena, Druid, OpenSearch, Aurora MySQL·PostgreSQL, DynamoDB, Redis
• 분석·시각화 : Superset, Grafana
• 클라우드 : AWS
• 컨테이너·오케스트레이션 : ECS, EKS, k3s, Helm
• IaC·CI/CD : Terraform, AWS CDK, Atlantis, GitHub Actions, ArgoCD
• 언어 : Python, Kotlin/Java, SQL
• 관측·운영 : Datadog, Prometheus, CloudWatch
• 협업 관련 : Git, Asana, Slack, Confluence
자격요건
• 프로덕션 데이터 파이프라인을 설계·운영한 경험이 있는 분• 데이터 모델링에 강한 분. 원천 데이터를 쓰기 좋은 형태로 재구성하는 판단을 해 본 경험이 있는 분
• 배치 또는 스트리밍 파이프라인 중 최소 하나를 직접 책임지고 운영한 경험이 있는 분
• 스키마 변경·백필·재처리를 서비스 영향 없이 수행한 사례를 설명할 수 있는 분
• Python 또는 JVM 계열 언어로 데이터 처리 코드를 작성할 수 있고, SQL에 능숙한 분
• 데이터를 쓰는 비개발자를 고객으로 보고, 그들이 직접 쓸 수 있는 형태까지 만들어 본 분
• AI를 데이터 작업에 쓰고 있고, 그 결과를 어떻게 검증하는지 본인의 기준을 설명할 수 있는 분
