백엔드엔지니어에서 데이터엔지니어으로

멘토와 함께 인사이트를 나눠보세요. 더 빨리, 더 멀리 갈 수 있어요!

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👋🏼 안녕하세요, 반갑습니다!

안녕하세요! 현업에서 데이터 엔지니어로 일하고 있습니다.

AWS와 GCP 환경에서 데이터 파이프라인을 설계하고 운영하고 있으며, 데이터 플랫폼 전환, 실시간 스트리밍 파이프라인 구축, ML 인프라 자동화 등 다양한 프로젝트를 경험했습니다.

현업에서 AWS SageMaker, MSK, MWAA, Glue, Athena와 GCP BigQuery, 그리고 Snowflake, Databricks 등 다양한 데이터 플랫폼을 직접 활용하며 실무 경험을 쌓아왔습니다.

데이터 엔지니어링을 시작하면서 겪었던 시행착오와 고민들을 나누고, 여러분의 성장에 조금이나마 도움이 되고 싶어 멘토링을 시작하게 되었습니다.


🔎 멘토링 가능 분야

로컬 개발 환경 구축 & 실습

  • Docker를 활용한 Airflow 로컬 환경 구축 및 DAG 작성 실습
  • Docker 기반 Spark 클러스터 구성 및 데이터 처리 실습
  • MySQL 컨테이너 환경 구축 및 파이프라인 연동 실습
  • 로컬에서 End-to-End 데이터 파이프라인 구현해보기

실습 프로젝트 예시

  • 검색 엔진 파이프라인: MySQL → Spark 데이터 가공 → Elasticsearch 인덱싱
  • 클라우드 연동 파이프라인: S3 → Airflow 데이터 가공 → Google Drive 업로드
  • 뉴스 수집 파이프라인: Google Drive 키워드 파일 → 네이버 뉴스 크롤링 → MySQL 저장 
  • Spark 품질 모니터링: Deequ 품질 검증 → Grafana 대시보드 연동
  • Airflow 품질 모니터링: Great Expectations 검증 → Grafana 대시보드 연동

🛠️ 실습을 통해 실무에서 자주 사용하는 기술 스택을 직접 경험하고, End-to-End 파이프라인 구축 역량을 키울 수 있습니다.

데이터 파이프라인 & ETL

  • Airflow(MWAA) DAG 작성 및 운영 노하우
  • Spark, EMR을 활용한 대용량 데이터 처리
  • 실시간 파이프라인 설계 (Kafka/MSK, Spark Streaming)

클라우드 인프라

  • AWS 데이터 서비스 (SageMaker, MSK, MWAA, Glue, Athena, EMR)
  • GCP 데이터 서비스 (BigQuery, Looker)
  • Snowflake 데이터 웨어하우스 구축 및 운영
  • Databricks 레이크하우스 아키텍처 및 데이터 처리

데이터 품질 & 거버넌스

  • 데이터 품질 검증 (Great Expectations, Deequ)
  • 메타데이터 관리 (DataHub)
  • DBT를 활용한 분석 워크플로우

커리어 상담

  • 데이터 엔지니어 커리어 로드맵
  • 이직 준비 및 포트폴리오 구성
  • 현업에서의 실무 경험 공유

💡 시간이 한정적이므로 처음부터 끝까지 함께 구현하는 방식보다는, 막히는 부분이나 궁금한 점 위주로 질문을 받아 진행합니다.


🏃🏻‍♀️ 진행 방식

오프라인 1:1 대면 멘토링

  • 카페 또는 스터디룸에서 직접 만나 진행합니다
  • 장소는 협의 후 결정하며, 예약 확정 시 상세 위치를 안내드립니다
  • 실습이 필요한 경우 노트북을 지참해주세요

원활한 진행을 위해

  • 노트북 충전기를 꼭 챙겨주세요
  • 실습 진행 시 사전에 Docker 설치 여부를 확인해주시면 좋습니다
  • Github, Notion 계정 생성 및 전달해주세요

📚 멘토링 전 준비사항

필수 준비물

  • 질문하고 싶은 내용을 미리 정리한 리스트
  • 노트북 (실습 진행 시)

실습 진행 시

  • MacBook 권장 (최소 RAM 8GB 이상, 16GB 권장)
  • Docker Desktop 설치
  • IntelliJ 또는 선호하는 에디터
  • 터미널 사용 가능한 환경

💻 Windows 노트북도 가능하지만, 실습 환경 세팅 및 트러블슈팅이 MacBook 기준으로 진행되므로 MacBook을 권장드립니다.

기술 관련 질문 시

  • 관련 코드나 에러 메시지 캡처
  • 현재 아키텍처나 상황을 간략히 정리한 문서

커리어 상담 시

  • 현재 상황과 고민 포인트 정리
  • 이력서나 포트폴리오 (선택사항)

💬 이런 분들 환영합니다

  • 데이터 엔지니어링을 시작하고 싶은데 어디서부터 해야 할지 모르겠는 분
  • 로컬에서 직접 파이프라인을 구축해보며 실습하고 싶은 분
  • 강의나 책으로 공부했는데 실무에서 어떻게 적용하는지 궁금한 분
  • 파이프라인 설계나 클라우드 아키텍처에 대해 현업자의 의견이 필요한 분
  • 데이터 엔지니어로의 커리어 전환을 고민하고 계신 분

1:1 대면 멘토링은 짧은 시간에도 많은 것을 얻어가실 수 있습니다. 편하게 질문하시고, 함께 고민 나눠보아요! 🚀

멘토 MMIX 프로필

데이터 엔지니어
MMIX 입니다.

데이터 엔지니어

Lead 레벨

17년 동안 개발 현장에서 다양한 시행착오를 겪어온 개발자입니다.
현재는 데이터 엔지니어로서 실무 중심의 데이터 파이프라인과 분산 시스템을 설계·운영하고 있으며,
AWS SageMaker, MSK, MWAA, Glue, Athena를 비롯해 GCP(BigQuery), Snowflake, Databricks 등 다양한 데이터 플랫폼 환경에서의 실무 경험을 보유하고 있습니다.
이론보다는 현업에서 바로 써먹을 수 있는 방향의 실전 멘토링을 목표로 하고 있습니다.

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