주요 업무
- Academic data 의 전반적인 ETL(Extraction, Transformation, Load)을 수행합니다.
  또한 이를 모델링하여 Scinapse 에서 사용하는 Academic DB를 구축합니다.
  (Microsoft 팀과 연계하고, 이를 넘어서는 데이터 서빙 환경을 만듭니다.)
- 사용자 행동 데이터 수집하고 분석하는 시스템을 구성하고 관리합니다.
  이후 이렇게 수집한 사용자 행동 데이터를 분석하여 인사이트를 도출하여 Pluto 의 서비스를 개선합니다.
  (Pluto는 여기서 쌓는 사용자 행동 데이터를 기반으로 Google의 실험 환경에 가까운 환경을 만들어가고 있습니다.)
- Map Reduce, Massive Parallel Processing기반의 대용량 데이터 처리 파이프라인을 구성하고, 이에 대한 테스트와 자동화를 수행합니다.
  (쉽게 접하기 힘든 대용량 데이터를 안정적으로 처리하여 서비스의 기틀을 잡습니다.)
- 외부 데이터를 스크래핑하여 수집하고 이를 이용하여 Pluto 에서 사용하는 데이터의 범위를 확장시킵니다.
  (끊임없는 데이터 확장으로, 전 세계 최고 수준의 학술 데이터 풀을 만들어갑니다.)

이런 분이면 좋겠습니다:
- 데이터를 기반으로 insight 를 얻을 수 있으며, 이를 이용하여 소통할 수 있는 분
- Python 에 익숙하거나, 그렇지 않더라도 어떠한 Programming language 를 학습하는 데 거부감이 없으신 분
- DB 에서 일어나는 일련의 transaction 에 대해 이해하고 있으며, DB 모델링에 능숙하고 효율적인 SQL statement 를 작성할 수 있는 분
- Unix based OS 를 사용하는 데 있어 어려움이 없으신 분
- Git 등의 버전 관리 시스템을 활용한 개발 협업이 가능하신 분
- 새로운 것을 학습하여 이를 자신의 도구로 삼을 수 있는 분

이런 분이라면 분명 저희와 잘 어울릴 겁니다:
- 어려운 문제일수록 집요하게 파고들어 해결해야 직성이 풀리는 분
- 긍정적인 마인드와 열망을 가지고 성공을 위해 함께 달려가고자 하시는 분
- 새로운 기술에 호기심이 많고 활발한 코드 리뷰와 기술 공유를 통해 동료와 함께 성장하길 원하시는 분
- 산출물에 대한 책임감을 가지고 품질 좋은 소프트웨어 개발을 위해 지속적으로 노력하시는 분
- 스스로 목표와 전략을 세워 일을 관리하고 원활한 커뮤니케이션을 통해 협업을 추구하시는 분
- 항상 고객 중심에서 고민하며 고객에게 지속적으로 가치를 전달하고자 하시는 분

어쩌면 저희가 생각하는 내용이 전부가 아닐 수 있습니다:
분명 저희가 미처 알지 못한 지원자님만의 역량이 있을 것이라고 생각합니다.
저희의 설명과 조금은 다르더라도, Pluto에 관심이 생기 셨다면 편하게 연락주세요. 당신의 응원은 소중하니까요 :)

지원 과정은 다음과 같습니다:
- [이름, 전화번호, 이력서 등]을 담아서 team@pluto.network로 이메일을 보내주세요.
- 이를 바탕으로 면접 혹은 테스트를 통해 서로의 핏을 확인합니다.

참고 사항:
- 근무시간은 월요일 – 금요일, 오전 10시부터 오후 7시까지 입니다.
- 3개월 간 수습 과정을 거친 후, 정직원 전환을 결정합니다.
- 사무실의 위치는 강남역 1번 출구에서 걸음으로 약 43초 거리입니다.