Data-engineering

데이터 파이프라인은 어떻게 구축하는가? ETL/ELT, 데이터 웨어하우스, 스트리밍, 배치 처리, Spark, Kafka, Airflow까지.

데이터 엔지니어링의 모든 것! ETL vs ELT, Apache Spark(PySpark), Apache Airflow(DAG/Operator/Sensor), 실시간 스트리밍(Kafka+Flink), dbt(데이터 변환), 데이터 웨어하우스(BigQuery/Snowflake/Redshift), 데이터 품질, 모니터링.

Databricks AI Engineer (FDE) JD를 완전 분석합니다. Spark/Delta Lake/Unity Catalog 기술 스택, Lakehouse 아키텍처, RAG 파이프라인 구축, 고객 현장 배포 역량까지 — 면접 예상 질문 25선과 8개월 학습 로드맵.

Snowflake Data Engineer 역할을 완전 분석합니다. Snowflake 아키텍처(스토리지-컴퓨트 분리), Snowpark, Cortex AI, Iceberg 테이블, dbt 연동, 스트리밍(Snowpipe), 비용 최적화 — 면접 질문 20선과 학습 로드맵.

Flink vs Spark 스트림 처리 비교, dbt $100M ARR 돌파, Iceberg vs Delta Lake vs Hudi 레이크하우스 대전, ClickHouse vs StarRocks 실시간 분석, Airflow 3.0 vs Dagster vs Prefect 오케스트레이션 — 2025년 현대 데이터 스택 완전 가이드.

토스뱅크 Real-Time Data 팀의 Kafka & Streaming Data Engineer JD를 완전 분석합니다. Kafka Broker 운영, Spring Boot Kafka Client, Active-Active 이중화, CDC, Flink, ClickHouse까지 — 합격을 위한 기술스택 학습 로드맵과 면접 준비 전략.

AI를 위한 데이터 엔지니어링 완전 가이드. Apache Spark, Kafka, Airflow, dbt, Delta Lake, 피처 스토어까지 대규모 데이터 파이프라인 설계와 구현을 다룹니다.

Apache Spark를 프로덕션에서 안정적으로 운영하기 위해 꼭 알아야 할 실행 모델, 셔플과 데이터 스큐, AQE, 캐시 전략, Structured Streaming 운영 체크리스트를 정리합니다.

DuckDB의 벡터화 실행 엔진과 컬럼 기반 아키텍처를 깊이 분석하고, Python/Node.js 통합, Parquet/CSV 직접 쿼리, S3 원격 데이터 소스 연동, 메모리 관리 전략과 실패 복구까지 실전 운영 중심으로 다룹니다.

Feast를 활용하여 오프라인/온라인 피처 스토어를 구축하고, 학습과 서빙에서 일관된 피처를 제공하는 실전 파이프라인을 만들어본다