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특히 이노션이 구축해온 AD-TECH 플랫폼은 단순히 캠페인 데이터를 수집하고 분석하는 단계에서 멈추지 않고, 클라이언트의 브랜드 요구·소비자 행동 데이터·광고성과 데이터를 모 두 통합해 실시간의사결정을 가능하게 하는 구조를 지향하고 있습니다.
저는 이를 다루기 위해 데이터 품질관리, 세션 구조 이해, 사용자 행동기반 스키마 설계 등을 반복적으로 수행하며 AD-TECH 데이터의 특성을 깊이 이해하게 되었습니다.
또한 저는 대규모 데이터 파이프라인 구축·스트리밍 데이터 처리·로그 데이터 정제 등 AD-TECH과 유사한 경험을 보유하고 있어 즉시 기여할 수 있는 자신이 있습니다.
AD-TECH은 실시간의사결정이 중요하기 때문에 Kaf ka·SparkStreaming·Flink 등 스트리밍 기반 데이터 파이프라인 경험이 매우 중요합니다.
입사 후 첫 1년은 이노션 AD-TECH 구조를 깊이 이해하고, 로그 데이터 흐름·세그먼트 구조·캠페인 운영 데이터를 안정적으로 처리하는 기반을 만드는 데 집중하고 싶습니다.
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이노션의 AD-TECH 데이터 엔지니어 직무에 지원한 이유는 무엇입니까
제가 이노션의 AD-TECH 데이터 엔지니어 직무에 지원한 이유는 광고산업이 '감각적인 표현' 중심에서 '데이터 기반 실시간 퍼포먼스 산업'으로 전환되고 있는 변화 속에서, 이노션이 한국을 대표해 그 변화를 가장 빠르고 정확하게 구현해내는 기업이라고 판단했기 때문입니다.
특히 AD-TECH 영역은 데이터 수집→변환→정제 →저장→실시간 분석 →자동화된 의사결정으로 이어지는 전 과정을 연결하는 기술적 설계가 필수적입니다.
저는 이전 과정을 경험기반으로 이해 하고 있으며, 실제로 대규모 데이터 파이프라인 개발과 운영을 수행한 경험을 보유하고 있습니다.
특히 세그먼트 확장, 리타게팅, 퍼널 분석 등 광고적 의사결정을 위해 어떤 데이터가 의미 있고 어떻게 연결해야 하는지를 실제 경험으로 체득한 것은 제가 이노션 직무에서 경쟁력을 가질 수 있는 중요한 기반이라고 생각합니다.
이노션의 강점 중 하나는 '브랜드-데이터-기술'을 하나의 프레임워크로 묶어 실제 광고성과를 만들어낸다는 점이라고 생각합니다.
저는 이 직무에서 단순 기술 구현이 아니라, 광고성과를 실질적으로 높이고 브랜드·캠페인 전략을 실시간으로 최적화하는데이터 기반 기반 시스템을 만드는 데 기여하고 싶습니다.
특히 캠페인별 데이터를 통합적으로 연결하여 1stP arty→2ndP arty→3rdParty 데이터가 하나의 허브에서 유기적으로 흐르도록 설계하고, 실시간 대시보드 및 자동화된 의사결정 시스템을 구축해 마케팅 조직이 더 빠르고 정확한 전략을 세울 수 있도록 돕고 싶습니다.
또한 저는 대규모 데이터 파이프라인 구축·스트리밍 데이터 처리·로그 데이터 정제 등 AD-TECH과 유사한 경험을 보유하고 있어 즉시 기여할 수 있는 자신이 있습니다.
이를 해결하기 위해 저는 이벤트 타임스탬프를 기준으로 한 Waterm ark기반 중복제거로 직을 구축했고, Kaf ka 메시지 Key 구조를 재설계하여 동일 세션 내 이벤트가 하나의 흐름으로 정렬되도록 만들었습니다.
AD-TECH은 실시간의사결정이 중요하기 때문에 Kaf ka·SparkStreaming·Flink 등 스트리밍 기반 데이터 파이프라인 경험이 매우 중요합니다. |
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2025.11.24
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