백엔드 연차별 요구사항

- Experience with real-time and low-latency systems (WebSocket, WebRTC, presence, live events, or media streaming). • Experience with high-scale data pipelines and streaming technologies (Kafka, Flink, Spark, ElasticSearch). • Experience building APIs that power mobile (iOS/Android) and web applications. • Experience with experimentation platforms and iterative A/B testing at scale. • Experience taking a product from 01 and operating in a fast-moving, startup-like pod within a larger organization. • Comfortable working with legacy code and implementing effective strategies for improvement. • BS/MS in Computer Science, Engineering, or a related field. • Experience leveraging AI tools and the broader AI ecosystem to build and work more innovatively and productively. • Professional working proficiency in English (Seoul-based, global cross-timezone role).

- Design, build, and operate scalable, low-latency backend services that power new, interactive, and real-time dating experiences. • Lead the technical design and architecture of complex backend systems and their integrations with core Tinder platforms, making sound tradeoffs across performance, reliability, and long-term scalability. • Build for a fast, experiment-driven cadence — enabling rapid iteration, A/B testing, and quick launches without compromising reliability. • Ensure service performance, reliability, and stability for live and real-time experiences under real-world traffic. • Partner with Product, Design, Data, and client (iOS/Android/web) engineers to deliver features end to end. • Drive engineering excellence — architecture, design, and code reviews, testing, and best practices — and help raise the technical bar across the pod. • Mentor fellow engineers and contribute to the pod's technical direction and decision-making. • Own features end to end, from design and implementation through deployment and operation.

- LLM 출력의 품질을 측정하고 개선해 보신 분 (프롬프트 엔지니어링, eval 설계, 컨텍스트 엔지니어링 등) • RAG, 벡터 검색(pgvector 등), 임베딩 파이프라인을 구축하고 운영해 보신 분 • LLM 토큰 비용 및 지연시간을 구조적으로 최적화해 보신 분 (캐싱, 모델 라우팅, 배치 추론 등) • MSA(Microservices Architecture) 환경에서 서비스를 설계하거나 운영해 본 경험이 있으신 분 • JPA, Querydsl을 활용해 복잡한 도메인 로직과 데이터 조회 구조를 설계해 본 경험이 있으신 분 • B2B SaaS 또는 HR Tech 제품 개발 경험이 있으신 분 • 보안, 개인정보, 권한 관리 등 민감한 데이터를 다루는 엔터프라이즈급 서비스 개발 경험이 있으신 분

[우리가 정의하는 AI Engineer] 우리는 AI 엔지니어를 '프롬프트를 잘 쓰는 사람'이나 'API 문서를 옮겨 적는 중간 작업자'로 생각하지 않습니다. • Architect & Problem Solver: 프롬프트를 몇 번 고쳐보고 "좋아진 것 같다"에서 멈추는 분을 원하지 않습니다. 출력 품질을 측정 가능한 지표로 정의하고, 확률적으로 흔들리는 모델 위에 결정론적으로 예측 가능한 시스템을 올리는 엔지니어여야 합니다. 장애가 터졌을 때 원인을 발본색원하여 구조적인 해결책을 제시해야 합니다. • 비즈니스 임팩트 창출: 최신 모델을 남보다 먼저 도입하는 것도 의미가 있지만, "이 추론이 고객의 채용 의사결정을 실제로 바꾸는가?"를 기준으로 기술적 대안을 제안해야 합니다. • 하이브리드 협업자: 백엔드의 깊이를 갖추되, 필요할 때는 프론트엔드의 화면 흐름과 상태 구조까지 이해하며 제품의 완성도를 극대화할 수 있는 시야를 갖춘 분을 원합니다. [스펙터에서 주도하시게 될 임팩트] 1. 대규모 LLM 오케스트레이션 및 비동기 아키텍처 설계 (Core Challenge) • OpenAI, Anthropic 등 멀티 프로바이더 환경에서 모델 호출 계층을 설계하고, Rate Limit 및 대량 추론 요청 상황을 완벽하게 오케스트레이션 합니다. • AWS SQS 등 메시지 브로커를 활용해 이벤트 기반의 비동기 추론 파이프라인을 설계하며, Retry, DLQ, Backoff를 활용해 Queue 처리와 외부 LLM API 연동의 무결성을 보장합니다. • 모델·프롬프트 버전에 따라 발생하는 토큰 비용과 지연시간을 추적하고, 캐싱·모델 라우팅·배치 처리로 최적화합니다. 2. AI 출력 품질을 지배하는 평가 체계 구축 (Quality Ownership) • Effy와 TEO의 출력 품질을 "좋아진 것 같다"가 아니라 숫자로 판정할 수 있는 평가(Evaluation) 체계를 설계하고 운영합니다. • 프롬프트와 컨텍스트 구성을 코드처럼 버전 관리하고, 모든 변경이 품질에 미치는 영향을 회귀 검증하는 파이프라인을 구축합니다. • 평판, 면접, 이력 데이터를 모델이 안정적으로 활용할 수 있는 컨텍스트로 구조화합니다. 3. AI 프로덕트를 지탱하는 B2B Enterprise SaaS 백엔드 설계 • Java, Kotlin, Python, Spring Boot를 기반으로 스펙터 코어 서비스 및 AI 프로덕트의 백엔드 아키텍처를 주도적으로 설계합니다. • 평판, 면접, 분석 리포트 등 핵심 데이터를 다루는 PostgreSQL 기반의 데이터 모델링을 수행하고, 복잡한 쿼리 최적화 및 성능 병목 현상을 해결합니다. • 4. Serverless 인프라 운영 및 개발 생산성 고도화 • AWS 환경(Lambda, SQS, CloudWatch, IAM, S3 등)에서 Serverless 기반의 안정적인 서비스 운영, 모니터링, 장애 대응을 수행합니다. • CI/CD 파이프라인 고도화, 코드 리뷰, 테스트 자동화를 통해 팀 전체의 엔지니어링 품질을 한 단계 끌어올립니다. [스펙터의 기술 스택 (Tech Stack)] • AI: OpenAI API, Anthropic API - Backend: Java, Kotlin, Spring Boot, (Python) • Database: PostgreSQL • Infra: AWS (Lambda, SQS, S3, CloudWatch, IAM 등) • CI/CD & Collaboration: GitHub Actions, GitHub

[우대 사항] NVIDIA GPU 서버 인프라를 구축해 보거나 성능을 튜닝해 본 경험 Ansible, Terraform 등 인프라 자동화(IaC) 툴을 활용해 인프라 배포 프로세스를 혁신해 본 경험 AWS, GCP 등 퍼블릭 클라우드 운영 경험 및 관련 공인 자격증(Linux 마스터, CCNA 등) 보유자

[담당 업무] 견고한 엔터프라이즈 아키텍처 구축: 보안이 철저한 고객사 현장에서 AI 솔루션 구동의 핵심인 Linux 및 고성능 GPU 서버 클러스터 설치와 초기 환경 세팅을 주도합니다. 컨테이너 환경 운영 및 성능 최적화: Docker, Kubernetes 등을 활용해 무거운 애플리케이션을 배포하고, 서버 리소스(CPU, GPU, RAM)를 모니터링하여 병목을 해결합니다. 현장 맞춤형 네트워크 설계: 고객사마다 다른 복잡한 산업용 네트워크 환경에 맞춰 방화벽, 포트포워딩, 라우팅 등 안정적인 네트워크 연동망을 구성합니다. 신속 · 정확한 인프라 트러블슈팅 (L1/L2): 서버 다운, 네트워크 단절 등 예기치 못한 물리적 장애 발생 시 데이터를 기반으로 원인을 분석하여 시스템을 빠르게 복구합니다.

[우대사항] AI, 스마트팩토리, AX 관련 프로젝트 현장에 대한 관심이 높거나, 운영해 본 경험이 있으신 분 B2B 환경에서 서버, 네트워크, 엣지 디바이스 등 하드웨어 장비를 세팅하거나 유지보수해 본 경험 로그 데이터를 기반으로 시스템 헬스체크를 수행해 본 경험 제조 IT 시스템(MES, ERP 등) 운영 경험자

[담당 업무] AX 솔루션 라이프사이클 밀착 관리: 도입된 고객사의 AI 솔루션이 현장에서 원활히 운영되도록 시스템 상태를 모니터링하고 유지보수를 수행합니다. 스마트한 현장 장애 진단 (L1): 이슈 접수 시 AI 구동을 위한 고성능 서버 및 엣지 장비의 상태를 점검하여 해결 방안을 실행합니다. 유기적인 사내 협업 리딩: 현장 문제를 진단한 후 원인을 분류하여 개발팀으로 이슈를 이관하고 조율합니다. 지속적인 운영 고도화: AI 솔루션이 늘 최적의 성능을 발휘할 수 있도록 정기적인 소프트웨어 패치를 지원하고, 하드웨어 장비 교체 등 운영 프로세스 전반을 개선합니다.

- 테스트 코드를 작성해 본 경험 • 직접 배포 및 운영해 본 사이드 프로젝트 경험 • AI 코딩 도구를 개발 워크플로에 통합해 본 경험

- 기능을 레이어별 분업이 아닌 엔드투엔드(End-to-End)로 담당합니다. API, DB 스키마, 공유 DTO 설계부터 담당 기능의 화면 연결까지 책임집니다. • 첫 달은 실사용자 버그 및 개선 백로그로 온보딩하며, 재현, 실패 테스트 작성, 수정 PR, 실제 화면 검증을 수행합니다. • 이후 백엔드 도메인 기능을 전담 멘토와 함께 맡아 개발합니다.

- React, Vue.js, TypeScript 등 최신 프론트엔드 프레임워크를 활용한 개발 및 UI/UX 개선 경험이 있으신 분 • Node.js, Python(Django/FastAPI), Java(Spring Boot) 등 백엔드 프레임워크 기반 서비스 개발 경험이 있으신 분 • 대용량 미디어 파일(동영상, 고해상도 이미지) 처리 및 데이터베이스 최적화 경험이 있으신 분 • Docker, Kubernetes 등 컨테이너 기반 환경 및 CI/CD(GitHub Actions, Jenkins 등) 구축 경험이 있으신 분 • AI/ML 모델 서빙(Triton, TorchServe 등) 경험이 있거나, AI 연구원과 협업하여 시스템을 구축해본 경험이 있으신 분 • 정보보안, 개인정보보호 컴플라이언스(비식별 조치 가이드라인 등)에 대한 이해도가 있으신 분

- 지능형 CCTV 관제 시스템 파이프라인 개발 및 모니터링을 위한 통합 웹 대시보드 개발 • 대용량 이미지/영상 데이터의 업로드, 비식별화 처리, 다운로드를 지원하는 백엔드 시스템 설계 및 구현 • Vision AI 모델(객체 인식, 블러링/모자이크 처리 등) 추론 API 연동 및 시스템 통합 파이프라인 개발 • 데이터의 효율적인 저장 및 조회를 위한 데이터베이스 구조 설계 및 개발 • 클라우드 및 온프레미스(Edge/GPU 서버) 환경에서의 시스템 배포, 운영 및 최적화

- Spring 또는 Node.js 기반의 웹서비스 개발 경험 • AWS, Docker, Linux 환경에서의 개발 및 운영 경험 • 고객사 시스템 구축·연동 또는 기술지원 경험 • 대용량 데이터 처리, 성능 개선 및 서비스 모니터링 경험 • 컴퓨터공학 등 관련 전공자

- 플로우 웹서비스 신규 기능 개발 및 유지보수 • 프론트엔드 화면 및 백엔드 REST API 개발 • SaaS 서비스 또는 Enterprise 고객사 시스템 구축 개발 • 서비스 품질 개선 및 기술·운영 이슈 대응

- Linux OS 커널, 하이퍼바이저, 혹은 펌웨어 레벨의 개발 및 성능 튜닝 경험 • 다중 클러스터 및 하이브리드 클라우드 환경을 통합 관리하는 CMP 개발 경험 • OpenStack-Helm 기반의 대규모 클라우드 배포 및 라이프사이클 관리 고도화 경험 • 오픈스택 환경에서의 보안 솔루션 개발 또는 SR-IOV, DPDK 등을 활용한 네트워크 최적화 경험 • 오픈소스 생태계(OpenStack, CNCF 등)에 대한 높은 기여도 • Terraform, Ansible 등 IaC 도구를 활용한 플랫폼 인프라 자동화 개발 경험

- CMP 아키텍처 설계 및 핵심 백엔드 기능 개발 • OpenStack 및 Cloud Native 기술 기반의 솔루션 개발 • AI/GPU 워크로드 지원을 위한 클라우드 인프라 최적화 및 API 개발 • 클라우드 보안 솔루션 기획 및 오픈스택 연동 신규 개발 • 자체 데이터센터 제어 솔루션 개발

- Claude Code를 실무에서 상시 사용해 보신 분 (가장 큰 plus 요소입니다) • MCP, agent workflow, subagent 구성 등 AI 개발 환경을 직접 설계해 본 경험 • Next.js / TypeScript 기반 서비스 개발 경험 • B2C 서비스와 내부 시스템을 모두 다뤄 본 경험 • 커머스, 주문·생산 관리(MES/ERP), 제조·인쇄 도메인 경험 • 데이터 pipeline, 미디어 처리(이미지·영상) 관련 경험 • 비개발 직군과 함께 협업하며 결과물을 정리해 본 경험 • 소규모 조직에서 여러 역할을 겸해 본 경험

정해진 하나의 서비스만 맡지 않습니다. 시기와 우선순위에 따라 아래 영역을 오갑니다. • B2C 서비스 : 고객이 직접 쓰는 웹 서비스의 기획 검토부터 설계, 구현, 릴리즈까지 • 사내 시스템 / 업무 자동화 : 주문·생산·출고 workflow를 다루는 내부 시스템 개발 및 개선 • 신규 프로덕트 POC : 아이디어 단계의 서비스를 빠르게 만들어 보고 검증 • AI 기반 도구 개발 : 사내 구성원이 쓸 수 있는 AI 도구·pipeline 설계 및 구축 • AI development workflow 정착 : Claude Code 등 coding agent를 활용한 개발 방식 설계 및 팀 내 확산 • 코드 품질 관리 : PO/Designer가 AI로 만든 prototype을 production code로 정리·구조화, 리팩토링, 기술 부채 정리 DevOps / infra 운영은 별도 담당 영역입니다. 인프라 구축·운영 책임은 지지 않으셔도 됩니다. 다만 본인이 만든 서비스가 어떻게 배포되고 돌아가는지 이해하는 수준은 필요합니다.

- AI 개발 시대에 맞춰 회사에 구축된 NVIDIA GPU, AWS, Microsoft AI Credit 등을 활용하여 글로벌 SaaS 서비스 아키텍처를 지속적으로 개발하고 유지보수합니다.

- 조직, 구성원, 권한, 근무지, 매장 또는 자산 관리와 같은 운영성 도메인을 개발한 경험 • 여러 기능이 공통으로 참조하는 기준 정보 또는 마스터 데이터를 설계하고 운영한 경험 • Spring Security, OAuth 2.0, OIDC 또는 JWT 기반의 인증·인가 기능을 개발한 경험 • 역할 기반 접근 제어 또는 세부 권한 정책을 설계하고 구현한 경험 • Redis를 활용해 세션, 토큰 또는 캐시를 처리한 경험 • AWS 환경에서 서버를 배포하고 운영한 경험 • 대량 데이터 등록, 파일 업로드, 배치 또는 비동기 처리 기능을 개발한 경험 • SQL 성능 개선, 인덱스 검토 또는 슬로우 쿼리 분석 경험 • 운영 장애나 고객사 이슈를 원인 분석부터 개선과 재발 방지까지 진행한 경험 • 테스트 코드, 리팩토링 및 코드 리뷰를 통해 코드 품질을 개선한 경험

샤플(Shopl) 백엔드 개발 • Shopl 대시보드 및 모바일 앱에서 사용하는 Foundation 영역의 API를 설계·개발합니다. • 근무지, 구성원, 그룹, 조직, 권한, 자산 등 서비스 전반의 기반이 되는 도메인 기능을 개발·운영합니다. • Enterprise 고객사의 대규모 매장 및 운영 데이터를 등록·수집·검증·처리하기 위한 기능을 개발합니다. • 담당 기능의 요구사항 분석부터 API 및 데이터 모델 설계, 개발, 배포, 운영까지 전 과정에 참여합니다. • 프론트엔드, 기획, QA, 운영 담당자와 요구사항과 예외 조건을 구체화하고 구현 범위를 조율합니다. • 고객사 운영 중 발생하는 데이터 정합성, 권한, 정책 및 성능 관련 이슈를 분석·개선합니다. • Shopl 인증·인가 서버와 연동되는 기능을 개발하고, 권한 및 접근 제어 흐름을 개선합니다. • MySQL과 AWS Aurora를 기반으로 데이터 조회, 통계, 대량 처리 및 배치 기능을 개발합니다. • 로그와 모니터링 데이터를 바탕으로 운영 이슈의 원인을 추적하고 재발 방지 방안을 제품과 코드에 반영합니다. • 리팩토링, 테스트 코드 작성, 코드 리뷰와 문서화를 통해 지속적으로 코드 품질을 개선합니다. **기술 스택 및 개발 환경** • Java 17, Kotlin, Spring Boot, Spring Security, Spring Authorization Server, Spring Cloud OpenFeign • MySQL 8, AWS Aurora, Redis, JPA, MyBatis, QueryDSL • REST API, OAuth2, OIDC, JWT, Resource Server • Apache POI, PDF/File 처리, 배치성 작업 • AWS Elastic Beanstalk, ECS/Fargate, SES, SNS, SQS, S3, Rekognition, CloudWatch, CodeBuild, CodePipeline 등 • Tomcat, Nginx, Docker, GitHub, Jenkins, IntelliJ, Postman, Swagger/OpenAPI, Jira, Confluence, Slack • Sentry, AWS CloudWatch, 구조화 로그

- 무선 오디오, 보청기, 이어버드, TWS 등 저지연 오디오 제품 개발 경험 - LE Audio/Auracast 관련 개발 경험 - Nordic 기반 개발 환경(nRF Connect SDK, Zephyr 등) 경험 - 상용화(양산)까지 제품을 완주해본 경험 - 스타트업 또는 01 단계 제품 개발 경험

- LE Audio(Auracast/Broadcast Audio) 기반 무선 통번역 장치의 펌웨어 설계 및 개발 - BLE/LE Audio 스택(LC3 코덱, Isochronous Channel, Broadcast/Unicast) 구현 및 최적화 - 오디오 신호 처리 파이프라인(입력인코딩무선 전송디코딩출력) 구축 및 지연·품질 튜닝 - 하드웨어 회로 설계 및 검토 - 시제품부터 상용화(양산) 단계까지 함께 개발 - 전력 소모 최적화, 발열·안정성 검증, 양산 대응 설계

- 제조,설계 분야 정보 시스템 구축 및 운영 경험이 있으신 분 • 개발 혹은 ITO 부문 파트리더(PL) 경험 2년 이상 보유하신 분

- 제조 산업(설계/생산) 분야 웹 기반 시스템 개발 및 운영 • PLM, CAD 등 설계 관련 어플리케이션 개발 및 운영 지원 • Java/Spring Framework 기반 솔루션 및 패키지 개발 • Linux 서버 환경에서 대용량 트래픽 처리를 위한 서버 어플리케이션 개발 • Oracle DB 기반 대용량 데이터 처리 및 쿼리 최적화 • 기존 시스템 운영 및 유지보수 (Shell Scripting 활용)

- 0＞1 제품 개발 또는 MVP 출시 후 scale-up 경험 • 오픈 소스 기여 경험 • 사용자의 문제를 직접 듣고 제품 개선에 반영한 경험 • Next.js, NestJS, FastAPI, Spring Boot, PostgreSQL 사용 경험 • Claude Code, Codex 등 AI coding agent 사용 경험 • B2C SaaS, AI product 개발 경험 • 인증/권한, 결제, 알림, 검색, 추천, 관리자 도구, 대시보드 등 복잡한 도메인 개발 경험 • New Relic, Sentry, Datadog, Grafana, OpenTelemetry 등 observability 도구 경험 • CI/CD, 배포 자동화, feature flag, canary release 경험 • 테스트 자동화, E2E 테스트, integration test, contract test 경험

AI coding agent를 적극 활용하여 복잡한 Feature와 제품 핵심 시스템을 End-to-End로 설계, 구현, 운영, 개선할 Full-stack Product Engineer를 찾습니다. 이 포지션은 단순히 프론트엔드와 백엔드를 모두 개발하는 역할을 넘어, 제품의 기술적 방향성, 코드베이스 품질, 운영 안정성, AI 기반 개발 생산성까지 함께 책임지는 역할입니다. Feature 단위로 문제 정의, 화면 구현, API 설계, DB 모델링, 테스트, 배포, 운영 및 개선까지 깊게 관여하며, 필요 시 도메인 모델, 시스템 구조, 권한 설계, observability, CI/CD, 테스트 전략까지 주도합니다. AI 도구 사용은 적극 권장되나, AI가 만든 코드를 그대로 신뢰하지 않고, 품질·보안·테스트·운영 안정성·확장성까지 검증할 수 있는 분을 찾습니다. [주요 업무] • 복잡한 신규 Feature에 대해 End-to-End로 설계, 구현, 배포, 운영 - API, 비즈니스 로직, 데이터 모델링, DB schema 설계 - 사용자 플로우, 에러 상태, 로딩 상태, 권한 처리 구현 - PM, 디자이너와 함께 요구사항을 구현 가능한 spec으로 구체화 - 제품 속도와 코드 품질 사이의 현실적인 trade-off 판단 - 배포 후 로그, 에러, 사용자 피드백 기반 개선 • 제품 핵심 시스템의 구조 설계 및 개선 - 도메인 모델, API boundary, service layer, data flow 설계 - 인증, 권한, 데이터 정합성, 보안 관련 설계 및 개선 - 성능 병목, 장애 가능성, 기술 부채 식별 및 개선 - MVP 이후 scale-up을 고려한 구조 설계 • AI coding agent 기반 개발 생산성 향상 - AI coding agent를 활용한 빠른 프로토타이핑 및 개발 - 생성 코드 리뷰, 리팩터링, 테스트 보강 - AI 생성 코드의 품질, 보안, 테스트 가능성 검토 - 반복 개발 업무를 줄이기 위한 prompt, template, harness, workflow 개선 • 팀 개발 품질 및 협업 체계 개선 - 코드 리뷰 및 설계 리뷰 - 테스트 전략, CI/CD, 배포 자동화, feature flag 개선 - observability, logging, alerting, error tracking 체계 개선

- 0＞1 제품 개발 또는 MVP 출시 경험 • 오픈 소스 기여 경험 • 사용자의 문제를 직접 듣고 제품 개선에 반영한 경험 • Next.js, NestJS, FastAPI, Spring Boot, PostgreSQL 사용 경험 • Claude Code, Codex 등 AI coding agent 사용 경험 • B2C SaaS, AI product 개발 경험 • Newrelic, Sentry, Datadog, Grafana, OpenTelemetry 등 Observability 도구 경험 • CI/CD, 배포 자동화, Feature flag 경험 • 하네스 엔지니어링 경험

AI coding agent를 적극 활용하여 Feature 단위로 프론트엔드, 백엔드, 데이터 모델링, 배포 후 개선까지 End-to-End로 책임질 풀스택 제품 개발자를 찾습니다. Feature 단위로 문제 정의, 화면 구현, API 설계, DB 모델링, 테스트, 배포, 운영 및 개선까지 프로덕트에 깊게 관여하여 밀도 있는 업무를 진행합니다. AI 도구 사용은 적극 권장되나, AI가 만든 코드를 그대로 신뢰하지 않고 품질·보안·테스트·운영 안정성까지 스스로 검증할 수 있는 분을 찾습니다. [주요 업무] • 신규 Feature에 대해 End-to-End로 설계, 구현, 배포 - API, 비즈니스 로직, 데이터 모델링, DB schema 설계 - 사용자 플로우, 에러 상태, 로딩 상태, 권한 처리 구현 - PM, 디자이너와 함께 요구사항을 구현 가능한 spec으로 구체화 - 제품 속도와 코드 품질 사이의 현실적인 trade-off 판단 - 배포 후 로그, 에러, 사용자 피드백 기반 개선 • AI coding agent를 활용한 빠른 프로토타이핑 및 개발 • 생성 코드 리뷰, 리팩터링, 테스트 보강

- 외부 연동이 아닌 PG 등 결제 시스템 코어 개발 경력자 • 대규모 트랜잭션 처리 경험 • 결제 관련 보안 지식 보유 • DevOps 운영 및 경험자 • 전자금융업에 대한 경험 • AI 활용 (Chat GPT, Claude, Cursor 등) 능력 경험 • 업무에 책임감을 가진 분

- 2차 PG 서비스의 안정적 운영 및 개발 • Java, Spring Boot, MyBatis, JavaScript, Html, CSS, MySQL, Naver Cloud Platform 활용 • CI/CD 구성 및 관리 • 결제 시스템의 성능 최적화 및 문제 해결 • 전체적인 시스템 파악 및 새로운 기능에 설계, 리딩 능력 • 최신 기술 트렌드의 적용과 안정화

이런 분이면 더욱 좋습니다 • B2B SaaS 또는 Enterprise Software를 설계하고 운영한 경험이 있으신 분 • 빠르게 성장하는 조직에서 Architecture 변화와 Technical Scaling을 경험해보신 분 • 코드 리뷰, Architecture Review, 개발 프로세스 등 Engineering Practice를 만들고, 동료 Engineer의 성장과 팀의 기술적 의사결정 수준을 높여본 경험이 있으신 분 • Tech Lead 또는 이에 준하는 역할로 복잡한 기술적 문제와 여러 Engineer의 협업을 리드해보신 분 | NXN Labs에서 활용하는 기술 스택 • 백엔드: Python, FastAPI • 프론트엔드: React, Next.js, Tailwind CSS • 비동기 처리: Celery, Redis • 인프라 및 DevOps: Terraform (IaC 기반 인프라 관리) • 클라우드 환경: AWS NXN Labs, Eng팀을 소개합니다. : 우리는 단순히 주어진 기능을 구현하는 팀이 아닙니다. 어떤 문제를 풀어야 하는지 주도적으로 정의하고, AI 기술을 실제 제품으로 만들고, 고객이 사용하는 서비스로 배포합니다. 엔지니어는 개발자이면서 동시에 문제 해결사라고 믿습니다. 작지만 단단한 팀으로 더 큰 책임을 맡고, 더 빠르게 성장할 수 있습니다.

- AI로 글로벌 브랜드의 콘텐츠 생산 방식을 다시 정의합니다. : NXN Labs는 AI를 활용해 글로벌 패션·커머스 브랜드가 콘텐츠를 만들고 운영하는 방식을 바꾸고 있습니다. 우리가 만들고 있는 Arden은 단순한 이미지 생성 Tool을 넘어, 콘텐츠의 생성부터 검수·수정·배포까지 이어지는 Digital Production Workflow 전체를 연결하는 AI Product입니다. - ‍The Engineering Challenge : Bring Frontier AI into Production : 좋은 AI Model을 만드는 것과, 글로벌 고객이 매일 사용하는 AI Product를 만드는 것은 완전히 다른 Engineering Challenge입니다. NXN Labs는 빠르게 발전하는 'Frontier AI Model Orchestration Generation Pipeline Enterprise Workflow Product'를 하나의 Production System으로 연결합니다. 정답이 정해지지 않은 문제를 해결하며, 빠르게 성장하는 AI Product의 기술적 기반과 Architecture를 함께 만들어갈 'Lead / Senior Engineer'를 찾습니다. - 합류하면 이런 문제를 함께 해결합니다 1. Bring Frontier AI into Production : 빠르게 발전하는 AI 기술을 글로벌 브랜드가 매일 신뢰하고 사용할 수 있는 Production System으로 만듭니다. • 다양한 Foundation Model을 유연하게 조합·평가·교체할 수 있는 Model Orchestration과 Backend Architecture를 설계합니다. • 브랜드별 특성을 반영하면서 대규모 요청을 안정적으로 처리하는 Generation Pipeline을 구축합니다. • 품질·속도·비용·안정성 사이의 균형을 판단하고, Eval과 Automated QC를 통해 AI 품질을 시스템으로 관리합니다. 2. Build an AI-native Product : 단일 AI 기능을 넘어, 글로벌 브랜드의 Digital Production Workflow 전체를 제품으로 만듭니다. • Product Data부터 '생성 검수·승인 배포 성과 기반 재생성'까지 이어지는 End-to-End Workflow를 설계합니다. • API와 Integration을 통해 Arden을 고객의 기존 시스템과 연결합니다. • 빠르게 변화하는 AI 기술을 실제 Product와 Customer Value로 빠르게 전환합니다. 3. Shape How Engineering Scales : 제품을 개발하는 것을 넘어, NXN의 기술적 기반과 Engineering Standard를 함께 만들어갑니다. • Architecture, Model Provider, Build vs. Buy 등 중요한 기술적 Trade-off를 직접 판단하고 결정합니다. • Code Review, Eval, Observability 등 팀의 Engineering Quality를 높이는 기준을 만듭니다. • Lead로 합류한다면, 핵심 Architecture와 Engineering Direction을 주도하며 팀이 확장될 수 있는 기술적 기반을 만듭니다.

- 정산·회계 도메인 경험이 있다면 도움이 되지만 필수는 아니에요. • 낯선 도메인이라도 빠르게 이해하고 풀어내는 능력이 더욱 중요해요.

- 회계와 수수료 정산을 하나로 잇는 회사의 재무 시스템을 설계하고 만들어요. • 한 축은 모든 거래를 회계 데이터로 처리해 ERP에 기록하고 관리하는 회계 영역이고, 다른 한 축은 설계사에게 지급할 수수료를 계산하고 정산하는 영역이에요. • 이 둘이 하나의 흐름으로 맞물려 어긋남 없이 동작하도록 연결해요. • 수많은 거래를 정확하게 집계·가공하고, 단 한 건의 오차도 없이 대량의 데이터를 안정적으로 처리해요. • 사람이 일일이 대조하던 정산 검증을, 시스템이 스스로 숫자를 맞춰보고 예외를 잡아내도록 자동화해요. • 문제가 생기면 여러 시스템의 데이터 흐름을 거슬러 올라가 근본 원인을 찾고 구조적으로 개선해요.

- 커머스(상품, 주문, 결제, 쿠폰, 포인트 등) 또는 금융/페이먼트 도메인에서 실서비스를 개발·운영해 본 경험이 있으시다면 더욱 좋습니다. • ERP 도메인(재고 관리, 정산, 세금계산서 발행 등) 개발 또는 운영 경험이 있으시다면 더욱 좋습니다. • 외부 PG, 마켓플레이스, SaaS, 금융기관 등 외부 시스템과의 API 연동 경험이 있거나, 이를 안정적으로 운영한 경험이 있으시다면 더욱 좋습니다. • 마이크로서비스 아키텍처, 메시지 큐, 비동기 처리, 이벤트 기반 아키텍처 등 확장성과 안정성을 높이는 기술에 관심이 있거나 관련 경험이 있으시다면 적극 환영합니다. • 코드 리뷰·테스트 자동화·관측성 도구 활용뿐 아니라, AI 기반 개발/리뷰/문서화 도구를 일에 녹여 효율을 높여본 경험이 있다면 팀 문화와도 잘 맞을 거예요.

- 상품·주문·결제·쿠폰·포인트 등 커머스 전반의 도메인을 이해하고, 이를 기반으로 금융 서비스에 특화된 백엔드 API와 배치·이벤트 처리 로직을 설계·구현합니다. • 재고 관리·정산·세금계산서 발행 등 ERP 핵심 기능을 커머스·금융 서비스와 통합하는 백엔드 API 및 배치 로직을 설계·구현합니다. • 페이히어 프로덕트 로드맵에 따라 신규 기능을 기획 단계부터 함께 검토하고, 확장 가능한 아키텍처와 데이터 모델을 설계하여 서비스에 녹여냅니다. • 외부 VAN/PG, 마켓플레이스, 제휴 금융사 등 외부 플랫폼과의 연동 API를 설계·구현·운영하며, 장애·정산·보안 이슈를 고려해 안정적인 통합 구조를 만들어 갑니다. • TechSpec 작성, 코드 리뷰, 테스트 자동화 등 팀의 개발 프로세스에 적극 참여하고, 필요 시 AI 도구를 활용해 설계·리뷰·리팩터링 효율을 높입니다.

- 금융 서비스 아키텍처 설계, 금융 데이터 처리 시스템 운영, 규제 요구사항 대응 등 금융 도메인 전문 경험이 있는 분이면 좋아요. • Kafka, CDC, 이벤트 스트리밍 기반의 대규모 데이터 파이프라인을 설계·구축·운영한 경험이 있는 분이면 좋아요. • CQRS 패턴을 적용하여 시스템을 설계해본 경험이 있는 분이면 좋아요. • 분산 데이터베이스(Vitess 등) 또는 OLAP 데이터베이스(ClickHouse 등)를 활용한 아키텍처 설계 및 활용 경험이 있는 분이면 좋아요. • 대규모 데이터 처리 환경에서 정합성, 동시성 제어, 트랜잭션 일관성 문제를 아키텍처 차원에서 해결한 경험이 있는 분이면 좋아요. • 기술 아키텍처에 대한 비판적 사고 및 다양한 기술 솔루션을 제시한 경험이 있는 분이면 좋아요. • 프로젝트 레벨의 기술 리딩을 수행하며 팀의 기술 스택 및 아키텍처 결정을 주도한 경험이 있는 분이면 좋아요. • 주니어 엔지니어들의 성장 로드맵을 코칭하고, 기술 면접관으로 참여하여 조직의 기술 표준을 유지한 경험이 있는 분이면 좋아요.

- 금융 데이터 플랫폼의 장기적 아키텍처를 설계하고, 확장성·안정성·성능을 함께 고려한 기술 로드맵을 수립하며, 주요 기술 의사결정을 주도합니다. • 분산 데이터베이스와 데이터 파이프라인 기반의 고객 금융 데이터 처리 시스템을 설계·구축하고, 데이터 정합성과 성능을 최적화하는 종합적인 전략을 수립하며 운영합니다. • 대용량 데이터 처리 환경에서의 성능 문제, 데이터 정합성 이슈, 복잡한 동시성 제어 등 핵심 기술 도전 과제를 분석하고 해결책을 제시합니다. • 팀의 기술적 성장과 역량 강화를 위해 코드 리뷰, 기술 멘토링, 아키텍처 워크샵 등을 주도하고, 팀원들이 복잡한 기술 문제를 독립적으로 해결할 수 있도록 지원합니다. • 다양한 조직과 협력하여 기술적 제약사항과 비즈니스 요구사항의 균형을 맞추는 의사결정을 주도합니다.

- SQLAlchemy ORM 활용 및 성능 최적화 경험 • B2B / 엔터프라이즈 SaaS 제품 경험 • LLM·RAG 등 AI 시스템 설계·운영 경험 • 대규모 트래픽 처리 및 아키텍처 확장 경험 • 테스트 코드 작성 및 자동화된 테스트 환경 구축 경험

- FastAPI 기반 백엔드 서버 설계 및 개발 • PostgreSQL, MySQL 등 관계형 데이터베이스 모델링 및 최적화 • Redis, RabbitMQ 등을 활용한 캐시/메시징 기반 아키텍처 설계 • RESTful API 설계 및 문서화, 프론트엔드/AI 팀과의 연동 • 서비스 성능 개선, 장애 대응 및 코드 품질 관리

[이런 경험이 있으면 더 좋아요.] • B2B SaaS 또는 보안/데이터/AI 제품의 Forward Deployed Engineer / Solution Engineer 경험 • AWS / GCP / Azure Solution Architect 경험 • PoC 계약 전환 경험 • on-prem, API integration, private deployment 경험 • 금융권 또는 엔터프라이즈 고객 연동 경험 • 글로벌 고객 대면 기술 역할 경험

[이 역할에서 하게 될 일] • 고객사의 AI 인프라 환경 분석 및 Runtime Trust Layer 연동 구조 설계 • PoC 전 과정의 기술 설계, 실행, 결과 보고 주도 • 고객 피드백을 Applied AI Engineer, Backend Engineer와 연결하여 제품 개선 견인 • 고객 요구를 일회성 커스텀이 아니라 재사용 가능한 제품 구조로 정리 • 기술 제안서, 아키텍처 문서, 데모 환경 준비 및 고객 기술 미팅 주도 • Sales Lead, CEO, Head of Strategy와 협업하여 pre-sales / early post-sales 기술 owner 역할 수행

- LLM API, Vercel AI SDK, MCP 등 AI 기술 활용 경험 • RAG 기반 챗봇 및 AI 어시스턴트 개발 경험 • AI 기반 Design-to-Code 도구(v0, Bolt.new, Figma AI) 활용 경험 • ERP 등 엔터프라이즈 시스템 개발 경험 • Docker, AWS, CI/CD 환경 개발·운영 경험 • 대용량 데이터 처리, SQL 튜닝 및 배치 개발 경험 • 코드 리팩토링 및 테스트 코드 작성 경험 • 장애 모니터링 및 서비스 안정화 경험 • 객체지향 설계 및 클린 아키텍처에 대한 이해 • AI 활용 개발 방법론(Harness Engineering, Klein Kanban) 관심 및 경험

- ERP 외 다양한 사내 비즈니스 시스템 설계·개발·운영 • 현업 요구사항을 유연하고 견고한 코드로 구현 • 인하우스 유저 피드백 기반 완성도 높은 서비스 개발 • 장기적 확장 가능한 시스템 구축 및 유지보수 편의성 고려 • AI/AX 기술 및 바이브 코딩 활용한 생산성·완성도 향상 • 대규모 데이터 처리 및 배치 프로세스, 업무 자동화 개선

- AI 통합 프레임워크 활용 또는 Agent 파이프라인 구성 경험 • Multi-step 추론 및 Tool Use를 활용한 AI Agent 워크플로우 설계·구현 경험 • LLM 기반 자동화 시스템 실무 또는 사이드 프로젝트 구축 경험 • 클라우드 환경(AWS, GCP 등) 개발 경험 • Spring Batch에 대한 높은 이해도 • SQS, Kafka 등 메시지 큐 기반 비동기 처리 경험 • Docker, EKS 환경 개발 경험 • 이커머스 서비스에 대한 높은 이해도 • 테스트 코드 활용 개발 경험 • 코드 리팩토링 경험 • Git 등 분산 버전 관리 시스템 활용 능숙

- 다양한 케이스의 요청사항을 유연하고 견고하게 처리할 수 있는 코드 작성 • 인하우스 유저의 퀄리티 높은 피드백을 통해 완성도 높은 서비스 개발 • 1년 쓰고 폐기할 시스템이 아닌, 장기적으로 지속 확장 가능한 시스템 개발

- 암호학·동형암호(FHE, CKKS) 관련 수업이나 프로젝트 경험 • 오픈소스 기여 경험, 또는 개인 프로젝트로 분산 시스템·백엔드를 직접 운영해본 경험 • 벡터 검색·텍스트 검색 인덱싱 기법에 대한 이해 • Kubernetes나 CI/CD 파이프라인을 개인적으로 구성해본 경험

저희가 만드는 암호화 데이터 인프라는 금융·통신 등 고객사의 온프렘 또는 클라우드 환경으로 전달되는 제품입니다. 분산 데이터 백엔드, Python SDK, 보안, 빌드·배포 파이프라인이 하나의 제품으로 맞물려 돌아갑니다. 이 포지션이 가장 먼저, 가장 깊게 집중하게 될 영역은 분산 백엔드의 동시성·정합성 설계입니다. 여러 서버에 나뉘어 저장된 데이터를 안전하게 합치고 재배치하는 과정에서 생기는 동시성 문제를 분산 백엔드(Go, gRPC/protobuf)에서 스펙 수준부터 정의하고 해결합니다. 고객에게 필요한 기능을 프로토콜 정의부터 DB 마이그레이션·백엔드·데이터 처리·SDK까지 End-to-End로 설계하는 일입니다. 이 외에도 다음 영역을 함께 담당합니다. • Python SDK: C++ 동형암호 라이브러리를 감싼 네이티브 Python 패키지를 설계·빌드합니다. • 빌드·CI·릴리스: GitHub Actions 기반 빌드, 취약점 검증, 릴리즈를 함께 담당합니다. • 배포·인프라: Kubernetes/Helm(GKE·EKS·OCI) 기반으로 서로 다른 클라우드·온프렘 환경에서 제품이 동일하게 동작하도록 멀티클라우드 배포와 고객 인프라 배포 검증을 담당합니다.

- Python 네이티브 패키징(pybind11 등) 및 C++ 경험 • 암호학·동형암호(FHE, CKKS), 또는 보안 인프라(Vault, mTLS, OIDC)에 대한 이해 • 프로토콜 정의·백엔드·SDK·서버 롤아웃을 아우르는 기능을 새로 설계·구현해본 경험 • 멀티클라우드(GCP·OCI·AWS) 배포·운영 경험 • 벡터 검색·텍스트 검색 인덱싱 기법에 대한 이해 • 고객사 PoC, 온프렘 배포 및 대응 경험 • 릴리스 엔지니어링 경험

저희가 만드는 암호화 데이터 인프라는 금융·통신 등 고객사의 온프렘 또는 클라우드 환경으로 전달되는 제품입니다. 분산 데이터 백엔드, Python SDK, 보안, 빌드·배포 파이프라인이 하나의 제품으로 맞물려 돌아갑니다. 이 포지션이 가장 먼저, 가장 깊게 집중하게 될 영역은 분산 백엔드의 동시성·정합성 설계입니다. 여러 서버에 나뉘어 저장된 데이터를 안전하게 합치고 재배치하는 과정에서 생기는 동시성 문제를 분산 백엔드(Go, gRPC/protobuf)에서 스펙 수준부터 정의하고 해결합니다. 고객에게 필요한 기능을 프로토콜 정의부터 DB 마이그레이션·백엔드·데이터 처리·SDK까지 End-to-End로 설계하는 일입니다. 이 외에도 다음 영역을 함께 담당합니다. • Python SDK: C++ 동형암호 라이브러리를 감싼 네이티브 Python 패키지를 설계·빌드합니다. • 빌드·CI·릴리스: GitHub Actions 기반 빌드, 취약점 검증, 릴리즈를 함께 담당합니다. • 배포·인프라: Kubernetes/Helm(GKE·EKS·OCI) 기반으로 서로 다른 클라우드·온프렘 환경에서 제품이 동일하게 동작하도록 멀티클라우드 배포와 고객 인프라 배포 검증을 담당합니다

- 대규모 트래픽 서비스 운영 경험이 있으신 분 • MSA(Microservice Architecture) 설계/운영 경험이 있으신 분 • Docker / Kubernetes 사용 경험이 있으신 분 • Redis, Message Queue(Kafka, RabbitMQ 등) 사용 경험이 있으신 분 • AWS, GCP 등 클라우드 환경 운영 경험이 있으신 분 • Figma, Zeplin 등 디자인 협업 툴을 활용해 디자이너 또는 PO와 긴밀히 소통할 수 있는 분 • 물류·여행·예약 서비스 등 운영 기반 서비스 도메인 경험이 있으신 분

- 여행 짐 배송, KTX 특송을 위한 웹 서비스를 개선해요. • 레거시 시스템을 통합하여 신규 서비스를 개발해요. • 완벽한 사용자 경험을 목표로 백엔드 개발 환경을 개선해요.

- 공공데이터 관련 활용 경험이 있거나 이해도가 높으신 분 • RDBMS의 실행계획을 통해 인덱스 튜닝 / 쿼리 튜닝 등을 진행해 본 경험이 있으신 분 • 로그를 통해 상태를 분석하고 로직의 성능을 개선해보신 경험이 있으신 분 • Sentry, Datadog등을 활용하여 실시간 오류를 분석하고 서비스를 개선해보신 경험이 있으신 분 • 테스트 프레임 워크를 통해 테스트 코드를 작성해 보신 분 • 모니터링 시스템을 이용해 서비스의 문제점을 분석해보신 분 • 24/365 무중단 서비스를 경험해 보신 분

- 집품 플랫폼의 전반적인 백엔드 개발 업무를 담당합니다. (비즈니스 로직 설계, DB 관리 및 성능최적화, RestfulAPI 제작) • 백엔드 API와 아키텍쳐에 대한 설계, 구현, 테스트, 문서화를 진행합니다. • 다양한 직군과 긴밀히 협업하여 비즈니스 임팩트를 만듭니다. • 서버 안정성과 API 속도향상을 위해 기능을 체크하고 개선점을 파악합니다. • AI를 활용하여 더 합리적이고 효율적인 개발을 진행합니다.

- 멀티테넌트 SaaS 또는 B2B 버티컬 SaaS를 개발·운영해본 분 • 결제·보험 청구·메시징 등 외부 시스템 연동에서 멱등성·재시도·정합성을 다뤄본 분 • Docker·Kubernetes 또는 Lambda·API Gateway 기반 서비스를 운영해본 분 • Argo CD, Bitbucket Pipelines 등 CI/CD 파이프라인을 구축·운영해본 분 • CloudWatch, Sentry 등으로 로깅·모니터링·알림 체계를 개선해본 분 • 에이전트에게 작업을 위임하고 결과물을 검수·통합하는 워크플로우를 설계해본 분 • 의료·보험·청구처럼 규칙이 복잡한 도메인을 빠르게 학습하고 구조화해본 분

- ClinicOps 코어 파트 백엔드 엔지니어는 한의원의 업무 전체를 다루는 전자차트(EMR)과 고객관리 도구(CRM)을 만듭니다. • 원무·진료·예약·청구 등 한의원 핵심 워크플로우의 도메인 모델과 API를 설계·개발합니다. • PostgreSQL 기반 멀티테넌트 데이터 구조를 설계하고, 테넌트 격리·트랜잭션 정합성·쿼리 성능을 개선합니다. • 건강보험 청구, 전자서명, 문자·카카오 알림톡 등 외부 시스템 연동을 개발하고 안정적으로 운영합니다. • 장애를 진단하고 재시도·멱등성·타임아웃·모니터링 등 재발 방지 체계를 개선합니다. • 프론트엔드와 공유하는 API·스키마 계약의 하위 호환성을 관리하고, 여러 저장소에 걸친 변경을 안전하게 배포합니다. • LLM이 읽을 수 있는 스펙과 문서를 작성하고, Claude Code·Codex 등 AI 에이전트에 작업을 위임한 뒤 결과를 검수·통합합니다.

- 멱등성(idempotency) 보장, 안전한 재시도 패턴, 상태 머신 설계 등 안정적 실행 엔진 설계 경험이 있어요. • SOC2, ISO 27001 등 컴플라이언스 환경에서의 감사 로그 설계 또는 감사 대응 경험이 있어요. • 생성형 AI를 활용한 서비스를 개발하거나 운영한 경험이 있어요. • SAP, ERP 등 엔터프라이즈 시스템 연동 경험이 있어요. • 대기업 IT 환경(보안 정책, 망 분리, 변경 관리 프로세스 등)에 대한 이해가 있어요. • 컨테이너화 기술(Docker, Kubernetes) 경험이 있어요. • 오픈 소스 프로젝트에 기여한 적이 있거나 개인 프로젝트를 운영하고 있어요.

- AI 워크플로우가 프로덕션 환경에서 안정적으로 실행될 수 있는 워크플로우 실행 엔진을 개발해요. • 워크플로우의 버전 관리·배포·롤백 체계를 설계하고, 실행 이력을 자동으로 추적·기록하는 구조를 구현해요. • AI의 데이터 접근과 외부 연동을 실시간으로 통제하고 감사할 수 있는 보안 레이어를 개발해요. • 기업 내부 레거시 시스템, 데이터베이스, 외부 SaaS API를 AI 워크플로우와 안전하게 연결하는 커넥터 및 인증 아키텍처를 설계해요. • 다양한 AI 모델과 외부 도구를 워크플로우 내에서 쉽게 연결할 수 있도록 표준화된 인터페이스를 설계해요. • 복잡한 워크플로우의 병목과 오류를 시각적으로 디버깅하고 분석할 수 있는 모니터링 도구를 개발해요. • 운영자가 AI의 행동을 실시간으로 확인하고, 필요 시 개입·승인할 수 있는 관리 인터페이스를 개발해요.