BI & Data Engineer Mercedes-Benz Korea Limited, Seoul Square, Seoul Start from: 25.01.2026

Tasks Welcome to Mercedes Benz Korea We are looking for a BI & Data Engineer to join Mercedes-Benz Korea. Where you will play a key role in designing robust data pipelines and delivering reliable data models that drive enterprise Power BI reporting, KPIs, and automation across multiple platforms. Working at the intersection of engineering and analytics, you will ensure that data is clean, timely, and accessible to empower business users. Your contributions will directly support both day-to-day operations and high-level strategic decision‑making. If you're passionate about turning data into actionable insights, we encourage you to apply and be part of our data‑driven journey. (KOR) 데이터 엔지니어링 (Data Engineering) Databricks(SQL, PySpark), Azure Data Factory, Apache Airflow 등의 도구를 활용하여 확장 가능한 ETL/ELT 파이프라인 설계 및 유지 Delta Lake, Unity Catalog, Azure Synapse, Fabric 등 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스 구조 구축 및 관리 Medallion 아키텍처(raw → silver → gold layers)에 따라 보고 및 자동화를 위한 데이터 모델 개발 및 최적화 데이터 품질 보장, 검증 규칙 및 예외 처리 수행 API, 클라우드 플랫폼, ERP/CRM 시스템에서 데이터 자동 수집, on‑premises 및 클라우드 환경에서 필요한 보안·네트워크 설정 포함 DevOps practices 통합: 버전 관리(GitHub), CI/CD 파이프라인, 자동화 테스트 및 data flows 배포 BI / 리포팅 (BI / Reporting) Power BI 대시보드 설계 및 유지(데이터셋 모델링, dataflows, paginated reports 포함) 비즈니스 요구사항을 KPI 프레임워크 및 semantic model로 변환 Power BI 성능 최적화(Query Folding, DAX 튜닝, 집계) Power BI 워크스페이스 거버넌스, 접근 제어 및 배포 파이프라인 관리 재사용 가능한 데이터 모델을 통해 셀프 서비스 BI 구현 및 사용자 교육 Gold layer 또는 마스터 KPI 기반으로 보고 정확성 및 일관성 보장 공통 / 협업 책임 (Cross‑Cutting / Shared Responsibilities) 비즈니스 부서와 협력하여 데이터 및 인사이트 요구사항 정의 메타데이터, 문서화 및 data lineage 투명성 유지 데이터 파이프라인 및 대시보드의 장애 처리, refresh 모니터링, 데이터 상태 점검 지원 표준화 추진 및 명명 규칙, 모델링, 라이프사이클 관리의 모범 사례 적용 Data democratization 및 Data literacy 향상 지원(정제되고 관리된 data product 접근성 제공) Data Analytics, Engineering, Automation 팀과 긴밀히 협력하여 프로젝트 및 이니셔티브 간 시너지 창출 데이터 거버넌스 및 컴플라이언스 (Data Governance and Compliance) 데이터 거버넌스 정책, 표준 및 규정 준수 보장 데이터 정확성과 신뢰성을 유지하기 위한 품질 기준 및 절차 수립 데이터 사용, 접근 및 보안을 관리하는 governance framework 구현 지속적 개선 (Continuous Improvement) 데이터 분석 및 비즈니스 아키텍처 분야의 최신 트렌드, 기술, 모범 사례 파악 효율성 향상을 위한 프로세스 개선, 자동화 및 최적화 기회 발굴 협업과 cross‑functional 팀워크를 통한 혁신 및 지식 공유 문화 조성 (ENG) Data Engineering Design and maintain scalable ETL/ELT pipelines using tools like Databricks (SQL, PySpark), Azure Data Factory, or Apache Airflow Build and manage data lake and warehouse structures (e.g., Delta Lake, Unity Catalog, Azure Synapse, Fabric) for structured analytics Develop and optimize data models for reporting and automation, following the medallion architecture: raw → silver → gold layers Ensure data quality, validation rules, and exception handling across data sources Automate data ingestion from APIs, cloud platforms, ERP/CRM systems, with the underlying security, network setups required in both on‑premises and cloud environments Integrate DevOps practices: version control (GitHub), CI/CD pipelines, automated testing, and deployment for data flows BI / Reporting Design and maintain Power BI dashboards, including dataset modeling, dataflows, and paginated reports Translate business requirements into KPI frameworks and semantic models Optimize Power BI performance (query folding, DAX tuning, aggregations) Manage Power BI workspace governance, access control, and deployment pipelines Enable self‑service BI by creating reusable data models and training business users Ensure reporting accuracy and alignment with data from the gold layer or master KPIs Cross‑Cutting / Shared Responsibilities Collaborate closely with business units to define data and insight requirements Maintain metadata, documentation, and data lineage transparency Support incident handling, refresh monitoring, and data health checks for both data pipelines and dashboards Drive data standardization and implement best practices in naming conventions, modeling, and lifecycle management Support data democratization and literacy efforts by enabling access to clean, governed data products Work closely with the Data Analytics, Engineering, and Automation team members to drive synergy and alignment across projects and initiatives Data Governance and Compliance Ensure compliance with data governance policies, standards, and regulations Establish data quality standards and procedures to maintain data accuracy and reliability Implement data governance frameworks to govern data usage, access, and security Continuous Improvement Stay abreast of emerging trends, technologies, and best practices in data analytics and business architecture Identify opportunities for process improvement, automation, and optimization to enhance efficiency and effectiveness Foster a culture of innovation and knowledge sharing within the organization through collaboration and cross‑functional teamwork Qualifications (KOR) 학력 4년제 대학 졸업 컴퓨터공학, 데이터 엔지니어링·분석 관련 전공(석사 이상 우대) 경력 데이터 분석, BI 및/또는 데이터 사이언스 분야 최소 5년 자동차 산업, 프로세스·프로젝트 관리 관련 경력(2~3년) 우대 전문 지식 데이터 분석·엔지니어링·사이언스 및 비즈니스 아키텍처 심층 이해 SQL, DAX, Python, R 등 프로그래밍 언어 및 Microsoft Power Platform 자동화 솔루션 숙련 Power BI 경험(dataset modeling, performance 튜닝 포함) Databricks, Delta Lake, Azure Synapse 활용 경험 Data lake houses, Power Query/M, 구조화 데이터 모델링 이해 데이터 거버넌스, KPI 정의, 메타데이터 관리 지식 한국어 및 영어 우수 커뮤니케이션·협업·프레젠테이션 능력 다양한 이해관계자와 빠르게 변화하는 환경에서 효과적인 업무 수행 문제 해결 능력, 적응력, 세부 디테일에 대한 주의력 (안내사항) 채용 프로세스 서류 전형 - 인적성 검사 - 1차 면접 - 2차 면접 - 최종 합격 채용 안내사항 메르세데스 벤츠 코리아의 진행 중인 포지션 중 1개 포지션만 지원 가능합니다. (중복지원 불가) 해외 여행에 결격 사유가 없는 분에 한하여 지원 가능합니다. (남성의 경우 병역을 마치거나 면제된 자) 취업보호 대상자(보훈, 장애인 등)는 관계법령에 의거 우대합니다. 메르세데스-벤츠 코리아는 남녀고용평등법 제7조에 의거하여 채용절차를 진행하고 있습니다. 지원서 및 전형 절차 중 확인된 내용이 사실과 다르거나 문서로 증빙이 불가할 경우 또는 허위 서류를 제출하신 경우에는 합격이 취소되거나 전형상 불이익을 받을 수 있습니다. 채용절차의 공정화에 관한 법률 제11조에 따라 채용서류 반환을 청구할 수 있습니다. 다만, 채용서류가 홈페이지 또는 전자우편으로 제출된 경우나 구직자가 회사의 요구 없이 자발적으로 제출한 경우에는 반환 대상이 아닙니다. (ENG) Education 4 year university graduate Major in computer science, data engineering and analytics, or a related field; advanced degree preferred Experience Min 5 years’ experience in data analytics, business intelligence and/or science Additional Experience (2-3 years) in automotive industry, process- and project management or related fields is advantageous Specific knowledge Depth knowledge of data analytics, engineering and science, business architecture, or a related role Proficiency in data analysis tools and programming languages such as SQL, DAX, Python, R, etc. as well Microsoft Power Platform automation solutions Strong experience with Power BI, including dataset modeling and performance tuning Familiarity with Databricks, Delta Lake, Azure Synapse Experience with data lake houses, Power Query/M, and structured data modeling Knowledge of data governance, KPI definition, and metadata management Excellent communication, collaboration, and stakeholder management skills, both Korean and English (verbal, written and presentation) Ability to work effectively in a dynamic, fast‑paced environment with multiple stakeholders and competing priorities Strong problem‑solving, adaptability skills and attention to detail Recruitment Notice Applicants may apply for only one position currently open at Mercedes‑Benz Korea (duplicate applications are not allowed). Only candidates who have no restrictions on overseas travel are eligible to apply. (For male applicants, military service must be completed or exempted.) Applicants eligible for employment protection (e.g., veterans, persons with disabilities) will be given preference in accordance with relevant laws. Mercedes‑Benz Korea conducts its recruitment process in compliance with Article 7 of the Equal Employment Opportunity Act. If any information provided in the application or during the recruitment process is found to be false, unverifiable by documentation, or if fraudulent documents are submitted, the offer may be revoked or the applicant may face disadvantages in the process. In accordance with Article 11 of the Fair Hiring Procedure Act, applicants may request the return of submitted documents. However, documents submitted via the company website or email, or those voluntarily provided without the company’s request, are not subject to return. #J-18808-Ljbffr