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팀 소개 [Detection Engineering(DE)]
Detection Engineering(DE) 팀은 회사 전반의 보안 위협을 탐지하고 대응하는 기술의 핵심을 설계하고 운영합니다. 우리는 전통적인 SIEM 운영을 넘어, 대규모 데이터를 효과적으로 처리하는 클라우드 기반의 보안 데이터 플랫폼(Security Data Platform)을 구축하고 있습니다.
모든 보안 로그를 실시간으로 수집하고 분석하여, 위협 탐지 및 대응의 근간이 되는 신뢰도 높은 데이터를 제공하는 것이 저희의 핵심 미션입니다. 특히 우리는 Detection-as-Code 철학을 바탕으로 모든 탐지 로직을 코드로 관리하며, 이를 기반으로 LLM 및 Agentic AI가 스스로 위협을 분석하고 대응하는 수준 높은 자동화 환경을 지향합니다.
이 포지션은 SOAR를 비롯한 여러 보안 시스템과 유기적으로 통합된 데이터 플랫폼을 구축하여, AI 기반의 고도화된 탐지 및 분석 기술을 실현하는 중추적인 역할을 담당하게 됩니다.
주요 업무:
- AI/LLM 기반 보안 분석 및 Agentic AI 아키텍처를 지원하는 보안 데이터 플랫폼(Data Lake/Warehouse) 설계 및 구축
- Kubernetes, 서버, 클라우드 등 다양한 환경의 보안 로그 실시간 수집 아키텍처 설계 및 데이터 파이프라인(ETL/ELT) 구축
- AI/ML 모델 활용에 적합한 데이터 스키마(OCSF, CIM 등) 설계, 데이터 모델링 및 Enrichment 파이프라인 구축
- Python 및 dbt 등을 활용한 데이터 파이프라인 및 Detection-as-Code 프레임워크 구축 참여
- 대규모 데이터 플랫폼(SIEM, Data Warehouse)의 성능 최적화, 쿼리 튜닝, 안정성 및 비용 효율성 관리
- 보안 분석가, AI 엔지니어가 최적의 환경에서 데이터를 활용하고 모델을 개발할 수 있도록 기술 지원 및 협업
- 로그 수집부터 적재까지 전 과정의 데이터 파이프라인(Kafka, Logstash 등) 안정성 확보, 장애 대응 및 모니터링 체계 구축
자격 요건: L5~L6-1 Data Engineer
- 총 경력 8년 이상의 대규모 데이터 엔지니어링 또는 백엔드 시스템 개발 경험
- AWS 환경에서 대규모 데이터 파이프라인(Kafka, Kinesis, S3, Lambda 등)을 구축하고 운영해 본 경험
- Kubernetes 환경(Node, Pod, Control Plane, CNI, Service Mesh 등)의 보안 로그 수집 아키텍처 설계 및 운영 경험
- Python을 활용한 데이터 처리 및 백엔드 개발 역량 보유
- 보안 이벤트 및 로그 분석에 대한 깊은 이해를 바탕으로 AI/ML을 위한 데이터 플랫폼을 설계하고 개선하고자 하는 엔지니어
- DevSecOps 환경에 대한 깊은 이해를 바탕으로 보안 플랫폼을 설계하고 개선할 수 있는 능력
우대 사항:
근무지: 잠실 오피스 (재택병행)
전형 절차 및 안내 사항
개인정보 처리방침
서류 반환 정책
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