백엔드 연차별 요구사항

- 쿠버네티스를 깊게 다뤄보신 분 — HPA·리소스 튜닝, Helm·ArgoCD, Terraform, 관측성 도구 • AWS 운영 경험, 데이터 모델링·쿼리 최적화 경험이 있는 분 • 현재 사용중인 API를 하위 호환을 지키며 바꿔보신 분 • 대규모 트래픽, 멀티테넌시·사용량 기반 과금을 다뤄보신 분 • 개발자를 고객으로 하는 B2B 플랫폼·API 제품을 만들어 보신 분 • 게임 서버, 실시간 통신(WebSocket, 매치 메이킹) 개발 경험이 있는 분 • AI 코딩 도구나 에이전트로 본인 워크플로를 개선해 보신 분 이런 분께는 맞지 않을 수 있어요 • 외부 문의에 흐름이 끊기지 않는, 개발에만 몰입할 수 있는 환경을 원하시는 분 • 고객 대응을 개발자의 일이 아니라고 생각하시는 분 • 인프라는 별도 팀의 영역이라고 생각하시는 분 • 처음부터 새로 설계하는 일을 주로 하고 싶으신 분 (기존 시스템을 읽고 고치는 비중이 큽니다)

- 고객사 기술 문의의 원인을 분석하고, 버그 수정·API 개선으로 연결 • 뒤끝 베이스 핵심 기능(인증, 게임 데이터, 랭킹, 길드, 우편, 공지, 영수증 검증 등)의 서버 API 설계·개발·운영 • 쿠버네티스 기반 서비스의 배포·스케일링·리소스 최적화 및 안정성 개선 • 멀티테넌트 환경의 성능 개선과 인프라 비용 최적화 • 데이터 모델 설계 및 쿼리·캐싱 전략 개선 • 레거시 코드 리팩터링 및 테스트 커버리지 확보 • 장애 대응, 원인 분석, 모니터링·알림 체계 고도화 • 반복되는 문의를 문서·SDK·API 개선으로 구조적으로 줄이기 • 신규 기능 기획 단계부터 참여하여 API 스펙 정의 및 하위 호환 전략 수립

- LLM API, 에이전틱 워크플로우, RAG/툴콜링, 멀티 에이전트 오케스트레이션 개발 경험 - CLAUDE.md, AGENTS.md, 커스텀 커맨드, 스킬, 훅을 팀 내에 공유하고 표준화한 경험 - 내부 운영 툴, 대시보드, B2B SaaS, 긱/프리랜서 매칭 관련 도메인 경험 - Vercel, AWS 등을 활용해 0부터 1까지 서비스 배포, 권한 설정, 모니터링 구축을 경험하신 분 - 비즈니스와 사용자의 관점을 이해하여 우선순위를 판단하고, 현업(BizOps, 영업, 수행팀)과 직접 소통할 수 있는 제품 감각 - Figma 또는 AI 디자인 툴을 활용해 서비스 플로우와 화면을 빠르게 기획하고 검증해 본 경험

- 프로젝트 인력 매칭, 파트너 선정, 손익 판단 등 사업적 유스케이스 정의부터 에이전트 설계, 개발, 운영 전반 주도 - 내부 의사결정 시스템 확장을 위한 워크플로우 분석 및 AI 에이전트 설계·개발 - 문제 정의부터 UI 설계, AI 코딩 에이전트를 활용한 MVP 웹 구현 및 배포까지 End-to-End 직접 수행 - 제품 PO와 협업하여 지속적인 제품 개선을 위한 문제 정의부터 구현까지 직무 리드 - CLAUDE.md, AGENTS.md, 스킬, 훅 등 재사용 가능한 AI 규칙을 자산화하고 팀 레버리지 및 운영 핸드오버 구축

- Experience with container based workloads and their orchestration (Docker, Kubernetes) desired as well as surrounding DevOps/CI/CD tools and processes (Jenkins, Spinnaker and similar). • Relevant experience working on complex problems and distributed systems where scalability and performance are extremely important. • Experience of leading Machine learning projects. • Experience of working and delivering as a Scrum Team. Prior Scrum Master/Project Management experience will be an advantage. • Be an advocate and driver for proven engineering practices.

- You love working in a dynamic fast paced environment, building and maintaining strong working relationships with a variety of partners, including business partners, application owners, project managers, technology and infrastructure teams to get the work done. • You naturally take a deep interest in working closely with business partners to drive the product feature and technology roadmap beyond the first release. • Must be able to lead discussions with business partners on understanding business processes, workflows, pain points and review requirements; propose comprehensive and holistic solutions. • Strong experience in driving end-to-end engineering architecture and design for front-end / app development as well as distributed back-end server.

| 이런 분이면 더욱 좋아요 • 고객에 집착하고, 풀고자 하는 문제를 발견하면 어떻게든 기술적으로 풀고 싶어하는 집념을 가지신 분 • TikTok와 같은 외부 플랫폼 API를 연동해 보신 분 • 코드 퀄리티를 중요시하는 만큼 고객 가치도 중요하시는 분 • 이커머스, 마케팅, 크리에이터 플랫폼에서의 개발 경험이 있으신 분 • 멀티 테넌트 SaaS 권한 모델을 설계해 본 경험이 있으신 분

| 포지션에 대해 알려드려요 • Backend Engineer는 단순 기능 개발을 넘어 핵심 기술적 방향성을 정의하고, 시스템을 설계 및 고도화하는 역할을 담당합니다. • TikTok 플랫폼 및 글로벌 크리에이터 데이터를 포함한 다양한 플랫폼 데이터를 연동하고, ALLSALE의 핵심 SaaS 제품 개발을 맡습니다. • 성능 개선을 비롯하여 반복되는 문제를 발견하고 해결하며, 기술 외 고객이 만족하는 서비스를 개발합니다. • AI 시대에 맞게 Cursor, Claude, Chat GPT 등 AI 도구를 적극 권장하며, 엔지니어가 기획부터 배포까지 전 과정을 담당합니다. • 저희 개발팀의 기술 스택은 아래와 같습니다 • TypeScript · NestJS · PostgreSQL (Supabase) · Prisma · AWS (ECS, SQS, S3, Lambda) · Redis / BullMQ · Docker

- 대기업과 스타트업을 모두 경험해보신 분을 특히 우대합니다. 대기업의 시스템과 일하는 방식을 이해하면서, 스타트업의 속도로 제품을 만들어본 경험은 이 직무에서 가장 큰 힘이 됩니다. • TypeScript, Next.js로 실제 사용자가 매일 쓰는 웹 제품을 만들어보신 분 • Python, FastAPI, 비동기 워커 기반의 서버와 데이터 파이프라인을 운영해보신 분 • ERP, DB 등 기업 시스템의 데이터를 연결하고 정리해보신 분 • LLM, VLM을 활용해 에이전트, 도구 호출, 평가 체계를 갖춘 기능을 만들어보신 분 • 모델을 직접 학습하거나 파인튜닝해서 실제 서비스에 올려보신 분 • 문서, 이미지, 도면에서 정보를 뽑아내는 처리 과정을 만들어보신 분 • 금융, 제조, 방산 등 규제가 엄격한 산업을 경험해보신 분 • 쿠버네티스 환경이나 사내 설치형, 폐쇄망 환경에 배포하고 운영해보신 분 • 경기 기흥, 화성, 이천 지역 고객 현장 인근에 거주하시는 분

[현장 문제 이해] • Deployment Strategist와 함께 고객 현장에서 업무를 보고, 담당자와 직접 대화하며 요구사항을 기술적으로 구체화합니다. • 개발에 앞서 데스크룸 플랫폼의 모듈로 프로토타입을 빠르게 만들어, 고객과 방향을 먼저 확인합니다. [데이터 연결과 업무 정의] • 고객의 ERP, 기간계 시스템, DB, 파일, 엑셀을 데스크룸에 연결하고, 데이터셋으로 정리해 디스패치로 흐르게 만듭니다. • 고객의 업무를 온톨로지의 오브젝트와 액션으로 정의하고, 담당자가 실제로 일하는 워크플로우와 스튜디오까지 구성합니다. 엑셀과 담당자의 머릿속에 있던 일하는 방법을 시스템 안으로 가져옵니다. [제품 개발] • 담당자가 AI의 결과를 확인하고 승인하는 업무 화면을 플랫폼 모듈로 조립합니다. • 플랫폼에 없는 기능은 화면부터 서버까지 직접 개발합니다. [AI 적용] • 문서, 이미지, 음성 같은 자료를 읽고 분류하고 검토하는 AI 처리 과정을 설계하고 구현합니다. • 고객의 기준에 맞게 평가 데이터를 만들고, AI의 결과가 그 기준을 통과할 때까지 품질을 끌어올립니다. • AI가 왜 그런 결과를 냈는지 담당자가 바로 확인할 수 있도록 근거를 함께 보여줍니다. [배포와 운영] • 클라우드, 사내 설치형, 외부 인터넷이 막힌 환경 등 고객 환경에 맞게 제품과 모델을 배포하고 안정적으로 운영합니다. [회고와 플랫폼 반영] • 프로젝트가 끝나면 만든 것 가운데 다른 고객에게도 쓸 수 있는 부분을 가려, 제품 팀과 함께 플랫폼 모듈로 만듭니다.

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.

이런 분이면 더욱 좋습니다 • FastAPI, AWS, Database 등 실제 서비스를 개발·운영해본 경험이 있으신 분 • Claude Code, Cursor, Codex 등 AI를 활용해 개발 생산성을 높여본 경험이 있으신 분 • Diffusion Model, Computer Vision, LLM 등 AI 관련 프로젝트 경험이 있으신 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.

- 전문연구요원 3년, 가장 빠르게 성장하는 방법은 좋은 팀에서 어려운 문제를 풀어보는 것입니다. 이런 경험을 하게 됩니다 • 글로벌 고객이 사용하는 AI 제품 Arden 개발에 직접 참여합니다. • AI 모델 서빙, API 개발, 인프라 운영 등 실제 프로덕션 환경을 경험합니다. • 설계부터 개발, 배포, 운영까지 제품 개발 전 과정을 경험합니다.

- LLM 기반 제품 개발 경험 ・프롬프트 설계, 스트리밍 응답 처리, 토큰·비용 관리 • RAG·검색 기반 기능 개발 경험 ・LangChain·LangGraph 등 에이전트 프레임워크 활용 포함 • 검색 엔진(OpenSearch·Elasticsearch) 색인 설계 및 질의 튜닝 경험 • 리치 텍스트 에디터(ProseMirror·Lexical·TipTap 등) 또는 노드 기반 편집기(플로우 에디터) 구현 경험 • SSE·WebSocket 등 스트리밍 기반 UI를 설계·운영해 본 경험 • GraphQL(Relay 등) 기반 API 설계·운영 경험 • DDD·Clean/Hexagonal Architecture를 실제 제품에 적용해 본 경험 • 디자인 시스템·공용 컴포넌트 라이브러리를 만들어 팀에 정착시킨 경험 • Playwright 등 E2E 테스트, Storybook·Chromatic 기반 시각 회귀 검증 경험 • Three.js·WebGL 등으로 3D·도면 뷰어를 다뤄 본 경험 • Kubernetes(EKS) 위에서 동작하는 서비스를 개발·디버깅해 본 경험 • Terraform·Argo CD 등 IaC·GitOps 환경에서 배포를 다뤄 본 경험 • i18n·다국어 제품 개발 경험 • 초기 스타트업 또는 신규 제품을 처음부터 만들어 본 경험

AI 기반의 Application 개발·운영을 담당합니다. 아래 세 제품을 프론트엔드와 백엔드에 걸쳐 개발하고, 고객사에 배포한 뒤 직접 운영합니다. • 생성형 AI를 활용해 문서를 작성하는 문서툴 개발 ・기존 문서와 데이터를 근거로 초안을 생성하고, 사용자가 문단 단위로 수정·재작성·확장할 수 있는 편집 경험을 만듭니다. ・LLM이 토큰 단위로 흘려보내는 응답을 끊김 없이 마크다운으로 렌더링합니다. 표·코드·수식·인용이 스트리밍 중간에도 깨지지 않게 다룹니다. ・문서 템플릿, 작성 이력·버전, 내보내기(문서 포맷 변환) 흐름을 설계·개발합니다. ・BIM·도면 3D 뷰어와 문서를 연결해, 모델의 특정 요소에서 근거와 작성 맥락으로 바로 이동하는 경험을 만듭니다. • 문서 기반의 채팅 Application 개발 ・에이전틱 검색(RAG) 파이프라인을 제품에 연결합니다. 질의 재작성, 하이브리드 검색, 재순위화, 답변 생성 단계를 화면에서 다룰 수 있게 만듭니다. ・출처 인용(citation)을 1급 기능으로 다룹니다. 답변의 각 문장이 어느 문서·어느 페이지에서 왔는지 사용자가 즉시 확인할 수 있어야 합니다. ・대화 맥락 관리, 후속 질문, 검색 범위(문서·프로젝트·조직) 지정, 긴 응답의 취소·재생성을 설계합니다. ・답변 품질에 대한 사용자 피드백을 수집해 검색·프롬프트 개선으로 되돌리는 경로를 만듭니다. • Agent를 사용하는 Workflow 생성툴 개발 ・사용자가 노드를 엮어 자신의 업무 자동화를 직접 조립하는 워크플로 편집기를 개발합니다. 검색·문서 생성·조건 분기·외부 연동을 블록으로 다룹니다. ・워크플로 실행 상태를 추적·재현하는 런타임을 만듭니다. 단계별 입출력, 중단·재시도, 실패 원인을 사용자가 스스로 파악할 수 있게 합니다. ・장시간 실행되는 에이전트 작업의 진행 상황을 실시간으로 보여 주고, 비용·토큰 사용량을 함께 노출합니다. • 백엔드 API·도메인 설계 ・FastAPI와 GraphQL(Strawberry) 기반으로 제품 API를 설계·개발합니다. ・DDD·Clean/Hexagonal Architecture를 적용해 도메인 로직과 외부 의존(LLM·검색·스토리지)을 분리합니다. ・PostgreSQL·Redis·OpenSearch·S3를 조합해 문서 메타데이터, 검색 색인, 원본 파일, 캐시를 다룹니다. ・멀티테넌트 환경에서 문서 접근 권한이 검색·생성 경로 전체에서 지켜지도록 데이터 모델과 테스트로 경계를 고정합니다. • 제품 프론트엔드 기반 다지기 ・스트리밍·비동기 상태·빈 상태·에러 복구처럼 AI 제품에서 반복되는 패턴을 컴포넌트로 정리해 자체 디자인 시스템에 축적합니다. ・Storybook·Chromatic으로 컴포넌트를 문서화하고 시각적 회귀를 검증하며, Playwright E2E로 핵심 사용자 흐름을 고정합니다. ・i18next 기반 다국어 지원을 유지하며 해외 고객을 위한 화면을 함께 확장합니다.

아래 우대사항은 해당하는 항목이 많을수록 좋지만, 하나도 없어도 지원하실 수 있습니다. • Kubernetes 클러스터 실운영 경험 (특히 Amazon EKS) • Argo CD·Flux 등 GitOps 기반 배포 체계 구축·운영 경험 • Crossplane 또는 Cluster API 등 Kubernetes 기반 인프라 프로비저닝 경험 • Operator·controller-runtime으로 커스텀 컨트롤러·CRD를 작성해 본 경험 • Go 개발 경험 • Temporal·AWS Step Functions·Argo Workflows 등 워크플로 오케스트레이션 엔진 운영 경험 • AWS 멀티계정 환경(Organizations, Control Tower 등) 설계·운영 경험 • 멀티테넌시 격리 설계 경험 (namespace, NetworkPolicy, IRSA, Row Level Security 등) • 무중단 데이터 마이그레이션 또는 대규모 스키마 변경을 실서비스에서 수행한 경험 • SaaS 빌링·과금 시스템 구축 또는 AWS Marketplace 정산 연동 경험 • 관측성(메트릭·로그·트레이스) 파이프라인 구축 경험 (OpenTelemetry·Prometheus·Grafana 등) • CQRS 등 읽기 모델 분리 또는 Airflow 등 워크플로 엔진 운영 경험 • 사내 백오피스·운영 플랫폼 구축 경험 • 온프렘·고객 VPC 환경에 배포되는 소프트웨어를 운영해 본 경험 • 온콜 체계나 장애 대응 프로세스를 만들어 본 경험 • 초기 스타트업 또는 신규 제품을 처음부터 만들어 본 경험

- 테넌트 프로비저닝 자동화 ・공유 모드: EKS 네임스페이스, ResourceQuota, NetworkPolicy, IRSA 역할, Helm 릴리스, 테넌트 스키마, 검색 인덱스를 한 번에 생성하는 온보딩 경로를 만듭니다. ・전용 모드: AWS 계정, VPC, 클러스터, DB를 Terraform 또는 Crossplane으로 생성하고 수명주기를 관리합니다. ・중간에 실패해도 반쯤 만들어진 테넌트가 남지 않도록, 재시도 가능하고 멱등한 상태 머신으로 설계합니다. 활성·정지·오프보딩(데이터 삭제 증적 포함)까지 전 구간을 다룹니다. • GitOps 기반 수렴 체계 구축 ・테넌트 목록에서 테넌트별 배포를 자동으로 생성하고 수렴시키는 체계를 Argo CD ApplicationSet 등으로 구축합니다. 공유 클러스터와 전용 계정 클러스터를 하나의 컨트롤 플레인에서 다룹니다. ・기성 컨트롤러로 충분한 지점과 커스텀 컨트롤러·CRD가 실제로 필요한 지점을 구분하고, 필요하다고 판단되면 도입을 주도합니다. 이 결정은 팀과 함께합니다. • 플랜·쿼터·기능 플래그 컨트롤 플레인 구축 ・플랜별 한도(문서 수·멤버 수·허용 모델·리전)와 기능 플래그를 한곳에서 정의하고, K8s ResourceQuota와 애플리케이션 레벨 쿼터를 같은 정의에서 유도합니다. ・누가 언제 무엇을 바꿨고 어느 테넌트에 언제 적용됐는지를 되짚을 수 있게, 변경 이력과 적용 시점을 감사 가능한 형태로 남깁니다. • 무중단 이관·배포 파이프라인 개발 ・플랜 업그레이드 시 공유 네임스페이스의 데이터와 검색 인덱스를 전용 환경으로 옮기는 이관 파이프라인을 설계합니다. 이중 쓰기, 정합성 검증, 컷오버, 롤백 절차를 포함합니다. ・스키마 변경과 OpenSearch 재색인을 전 테넌트에 순차적이고 안전하게 적용하는 배포 도구를 만듭니다. • 빌링·미터링 백엔드 개발 ・사용량 미터링, 과금 집계, 청구, 플랜 관리 백엔드를 개발하고 AWS Marketplace 정산(시간 단위 사용량 보고, 엔타이틀먼트 동기화)과 연동합니다. ・LLM 토큰, OCR GPU 시간, 스토리지, 노드 비용을 테넌트 단위로 귀속해 마진을 보는 원가 집계 기능을 구축합니다. • 관제·관측성 및 운영 도구 개발 ・서비스 상태, 사용량, 이상 징후를 테넌트 관점으로 보는 대시보드를 멀티계정 CloudWatch와 OpenTelemetry 트레이스 위에 구축합니다. ・Airflow 문서 처리 파이프라인의 실행 상태·실패율·처리량을 테넌트별로 추적하고, 실패한 작업을 재처리하는 관제 도구를 개발합니다. ・가입부터 워크스페이스 생성, 첫 문서 업로드, 첫 검색까지 이어지는 온보딩 퍼널, 지원 업무용 도구, 온프렘 고객 환경의 버전·헬스 텔레메트리(옵트인)를 개발합니다.

- B2B SaaS 어드민 콘솔 또는 유사 관리 도구 구축 경험 • 멀티테넌트 SaaS 아키텍처 설계 경험 (namespace-per-tenant, schema-per-tenant, Row Level Security 등) • SAML·SCIM 등 엔터프라이즈 SSO 구현 경험 • 디자인 시스템·공용 컴포넌트 라이브러리를 만들어 팀에 정착시킨 경험 • Playwright 등 E2E 테스트로 권한·경계 회귀를 막아 본 경험 • GraphQL(Relay 등) 기반 API 설계·운영 경험 • Stripe 등 글로벌 PG 연동 경험 ・구독(Subscription) 과금, 일할 정산, 다통화·세금 처리, 웹훅 기반 상태 동기화 • 결제·빌링 시스템 구축 또는 AWS Marketplace SaaS 연동 경험 • 해외 고객 대상 셀프서비스 가입·결제 흐름(PLG)을 만들어 본 경험 • Kubernetes 위에서 동작하는 서비스를 개발·디버깅해 본 경험 • Go 개발 경험 • OAuth2 기반 외부 서비스 연동(Google·Microsoft 등) 구현 경험 • i18n·다국어 제품 개발 경험 • 글로벌 SaaS 관리 콘솔 UX에 대한 높은 기준 • 초기 스타트업 또는 신규 제품을 처음부터 만들어 본 경험

고객사 관리자가 자신의 워크스페이스를 직접 운영하는 콘솔을 제품 본체와 분리된 별도 페이지로 구축합니다. 글로벌 SaaS 툴의 관리 콘솔 수준의 완성도를 지향합니다. • 워크스페이스 관리 콘솔 개발 ・멤버·역할·권한(RBAC), 가입 정책(허용 도메인, 초대·승인 흐름), 워크스페이스 환경설정 화면과 API를 설계·개발합니다. ・제품 본체에 흩어져 있는 관리 기능을 독립 콘솔로 분리하고, 멀티테넌트 경계를 데이터 모델과 테스트로 명확히 합니다. ・플랜에 따라 격리 수준이 다른 테넌트(공유 인프라 / 전용 인프라)가 같은 콘솔에서 동일하게 동작하도록 테넌트 컨텍스트 해석 계층을 설계합니다. • 엔터프라이즈 인증·거버넌스 기능 개발 ・Google Workspace·Microsoft Entra 기반 SSO(OIDC/SAML)와 SCIM 프로비저닝을 구축합니다. ・관리자 행위·데이터 접근 이력을 조회하고 내보낼 수 있는 감사 로그, 워크스페이스 단위 데이터 보존·삭제 정책 기능을 개발합니다. • 사용량·비용 관리 및 글로벌 결제 연동 ・처리 문서 수, LLM 토큰, 저장 용량을 조직·멤버·기간별로 조회하는 사용량 대시보드와 과금·커미션 내역 화면을 개발합니다. ・플랜별 한도에 도달했을 때 고객이 스스로 이해하고 조치할 수 있는 쿼터·업그레이드 흐름을 설계합니다. ・해외 고객이 카드로 바로 결제하고 구독을 스스로 관리하는 흐름을 만듭니다. Stripe 등 글로벌 PG를 연동해 구독 생성·플랜 변경·해지, 좌석 수 변경에 따른 일할 정산(proration), 인보이스·영수증 발급을 처리합니다. ・다통화 가격 정책, 국가별 세금(VAT·GST) 처리, 결제 실패 시 재시도·안내(dunning)와 연체 상태에서의 기능 제한 정책을 설계합니다. 국내 고객용 결제 수단과 세금계산서 발행도 함께 다룹니다. ・PG 웹훅을 받아 구독 상태와 제품 권한을 일치시키는 경로를 구축합니다. 중복 수신과 순서 뒤바뀜을 견디도록 멱등하게 설계합니다. ・AWS Marketplace SaaS 구독(랜딩 페이지, 엔타이틀먼트 조회, 플랜 변경)을 연동합니다. • 외부 서비스 연동(Integrations) 개발 ・Google Drive 연동(OAuth2 동의, 변경 감지 기반 동기화, 파일 선택기)을 개발하고 SharePoint·OneDrive 등으로 확장합니다. ・Amazon Bedrock 기본 제공에 고객 보유 키(BYO key)와 허용 모델·리전 정책을 더한 LLM 연동 기능을 개발합니다. • 콘솔 프론트엔드 기반 다지기 ・폼·테이블·권한 게이팅·빈 상태처럼 관리 콘솔에서 반복되는 패턴을 컴포넌트로 정리해 자체 디자인 시스템을 만듭니다. ・권한·테넌트 경계처럼 눈으로 확인하기 어려운 동작을 E2E 테스트로 고정해, 권한 버그가 배포까지 넘어가지 않게 합니다.

- 풀스택으로 앱 설계 및 개발, 운영을 해보신 분 - 비즈니스·프로덕트 조직과 긴밀하게 소통하며 합리적인 의사결정을 이끌 수 있는 분 - 스타트업 초기 단계에서 제품을 직접 설계·개발·운영해본 경험이 있으신 분

- 미술품 거래를 위한 네이티브 앱을 새롭게 설계하고 개발합니다. - 차트의 미술품 거래 등록, 계약 및 거래 프로세스 전반을 담당하는 핵심 서비스의 백엔드/프론트엔드를 개발 및 운영합니다. - 차트의 사업과 직결된 제품이 안정적이고 확장 가능하게 운영될 수 있도록 백엔드/프론트엔드 개발 및 운영 전반에 참여합니다. - PM, 디자이너, 사업 조직과 긴밀하게 협업하며 사업·제품 우선순위에 맞는 기능을 기획하고 구현합니다.

- 반복 작업을 자동화하거나, 실제 사용자의 피드백을 받아 서비스를 개선해 본 분 • AWS 등 클라우드 배포, 모바일 앱 개발 또는 외부 API·기존 시스템 연동 경험이 있는 분 • LLM API·AI 에이전트 연동, 자동화 테스트 또는 Codex·Orca 기반 개발 환경 활용 경험이 있는 분 • 컴퓨터 공학 관련 전공, 대학교 졸업 혹은 졸업 예정자이신 분

- 영업·운영 등 현업 담당자와 소통하며 기존 시스템이나 수작업 중심 업무의 문제를 파악하고, 개선할 과제와 우선순위를 정리합니다. • 요구사항을 구체화하고 화면, 데이터 구조, API 및 업무 흐름을 설계합니다. • AI 코딩 도구를 활용해 웹 서비스와 업무 자동화 기능을 개발하고, 필요한 외부 시스템과 연동합니다. • 테스트와 코드 리뷰를 통해 기능을 검증하고, 배포 후 사용자 피드백과 운영 이슈를 반영합니다. • 요구사항, 주요 의사결정, 사용법 및 운영 방법을 문서화하고 변경사항에 맞게 관리합니다.

Preferred — 이런 경험이 있으면 더 좋아요 • LLM을 실제 업무 파이프라인에 태워 본 경험 — 문서·표 데이터의 구조화 추출, 결과 검증, 실패 처리까지. 특히 프롬프트·모델·로직을 버전으로 관리하고 결과를 추적·개선해 본 경험 • 외부 웹 데이터를 안정적으로 수집하는 파이프라인을 다뤄 본 경험 • B2B 거래 흐름을 시스템으로 다뤄 본 경험 — 견적/주문 상태 전이, 파트너사 연동, 정산·마진 계산처럼 돈과 상태가 얽힌 도메인의 정합성을 지켜 본 경험 • 외부 시스템 연동·상태 추적 경험 (이메일 자동 발송, 배송·통관 등 외부 상태를 주기적으로 동기화) • AI 기술(LLM, 프롬프트 엔지니어링 등)에 관심이 많고, 실제 서비스나 개발 프로세스에 적용해 보길 즐기시는 분

Experience — 오시면 경험하실 수 있어요 • 메일·엑셀 AI 분석상품 데이터화마진·견적공급처·바이어 연계거래 추적정산 • 공급처 메일·엑셀을 AI가 자동 분석해 상품 데이터로 구조화하는, 실제 업무에서 돌아가는 AI 파이프라인을 직접 고도화해 볼 수 있어요. • 마진 계산·견적(오퍼) 확정부터 공급처·바이어 연계, 거래 상태 추적, 정산까지 — 거래의 처음부터 끝까지를 잇는 시스템을 설계·개발해 볼 수 있어요. • 외부 시장 데이터를 안정적으로 수집해 의사결정을 돕는 데이터 파이프라인을 만들어 볼 수 있어요. • 내부 운영팀만 쓰던 시스템을 거래 상대(공급업체 & 바이어)까지 함께 쓰는 플랫폼으로 확장하며, 사용자 유형별 권한·경험 설계를 경험할 수 있어요. • AI 파이프라인(프롬프트·모델·추출 로직)을 버전으로 관리하고, 모델별 결과를 추적·비교해 지속적으로 개선하는 구조를 직접 만들어 볼 수 있어요. • 실제 물류·거래 운영에 필요한 수기 업무들을 스스로 발굴해 자동화해 볼 수 있어요. • 사내에서 사용하는 UI 라이브러리와 개발 라이브러리를 제작하고 배포해 볼 수 있어요. • 특정 분야에 갇히지 않고 FE·BE를 아우르는 풀스택 개발을 경험할 수 있어요. Stack — 사용 기술 Architecture • Layered ArchitectureMonorepo (Turborepo) Frontend • React.jsNext.js사내 공용 UI 라이브러리 · 디자인 시스템 Backend • Nest.jsExpress.jsNode.js Data • MySQL (RDB)RedisS3 AI • LLM 문서·표 구조화 파이프라인Claude 등 Infra • AWS (ECS · Lambda · SQS · SES · S3)CI/CD Tools • GitHubJiraNotion

· 실사용자가 있는 서비스를 계속 개발·운영해온 분 · 초기 스타트업에서 분야를 가리지 않고 성과를 내본 분

1. 사내 바이브 코딩 도구 고도화 지금은 기본 기능만 있습니다. 누구나 쓸 수 있게, 자동화할 수 있는 일은 더 많게 만듭니다. 회사의 단순 루틴 업무 모두를 자율화할 수 있도록, 바이브코딩 인프라를 만듭니다. 2. 팀별 사용 현황 집계와 기능 보강 누가 무엇을 바이브코딩으로 만들어 쓰고 있는지 팀 단위로 집계되는 체계를 만듭니다. 바이브코딩 활용이 원활하지 않은 팀에 직접 찾아가 이유를 듣고, 그 부족함을 해결하는 일입니다. 3. 에이전트 전환 대상 발굴 각 팀의 PO들과 어떤 업무를 에이전트화 해야 할지 논의하고, 자동화 난이도와 회사에 미칠 임팩트를 기준으로 순서를 매깁니다. 이 분석 결과에 따라 우선순위를 결정합니다. 4. 에이전트 인프라 구축 자동화를 하나씩 대신 만들어주다 보면 AX 담당자의 업무 속도 자체가 전체 사업 속도에 영향을 미치게 됩니다. 따라서 각 팀이 직접 자동화할 수 있도록 공통 인프라를 만들어 주고, 이후 팀의 일이 실제로 줄었는지 확인합니다. 5. 조직 운영의 에이전트 전환 중간관리자가 하던 목표 전달과 우선순위 배분을 에이전트가 맡는 구조를 설계합니다. 구성원은 에이전트와 대화하며 이번 분기에 무엇을 해야 하는지 확인하고, 대표는 에이전트에게 진행 상황을 묻습니다.

- 마이그레이션:무중단 레거시 시스템 개선 경험 • 데이터 전문성: 대용량 데이터 마이그레이션 및 데이터 정합성 검증 경험 • 보안: 보안 취약점 개선 경험 및 ISMS-P 인증/보안 점검 대응 경험 • 트랜잭션: 예약, 주문, 결제 등 실시간 트랜잭션 처리 활용 경험 [지향하는 개발 문화] • 특정 방식만 고집하기보다 팀과 함께 현실적인 해법을 찾을 수 있는 분 • 단순 유지보수보다 구조 개선과 안정화에 흥미가 있으신 분 • 서비스 장애를 빠르게 해결하고 재발 방지까지 고민하시는 분 • “돌아가는 코드”를 넘어 장기적으로 운영 가능한 시스템을 고민하시는 분 • 개발뿐 아니라 서비스 운영 안정성에도 관심이 있으신 분 • 새로운 기술이나 AI 도구를 활용하되, 결과를 검증하고 안정적으로 운영 환경에 적용할 수 있는 분

​• 비즈니스 해결: 뷰티 병의원 도메인을 깊이 있게 이해하고, 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 Backend 서비스 설계 및 개발 ​• 서비스 고도화: 뷰티 병의원 지점 서비스(예약, 이벤트, CRM 등)의 안정적 운영 및 기능 확장 ​• 아키텍처 전환: 기존 레거시 시스템(Codeigniter, PurePHP) 분석 및 현대적 아키텍처로의 점진적 전환(Migration) 설계 및 실행 ​• 구조 개선: 서비스 안정성, 보안, 확장성을 고려한 공통 모듈 설계 및 디자인 패턴 적용 ​• 협업: 동료 개발자, 디자이너, 기획자 등 유관 부서와의 논리적 근거 기반의 기술 의사결정 및 협업

- 성능 목표가 선행 제약으로 걸린 대용량 데이터 파이프라인 ground-up 구축 경험 보유.

- 업무 : 원천 CDR 위에 신규 감시시스템을 처음부터 설계 (재사용 코드 없음) - 병렬 DB 기반 (CDR: Call Detail Record) • 핵심 KPI : 일 수십종종 수천 억 건(On-Premise서버) 규모의 원천 CDR을 3분내 직접 Query 및 가공, 표출 • 범위 : XDB 스키마·쿼리 계층 신규 설계, Cell·RTCP Tracking 등 CDR 신규 entry 개발, 별도 WAS 설계, API 계약·배포 파이프라인 정의 • 환경 : 서버(병렬 DB), WAS 2식, GPU 1식 / 형상관리 환경

- AI 및 신기술에 관심이 많고 새로운 도구를 빠르게 학습·적용하는 분 • 풀스택 개발 경험이 있는 분 • React, TypeScript 등 현대적인 프론트엔드 개발 경험 • Python 및 FastAPI 기반 백엔드 개발 경험 • LLM API, RAG 기반 검색·질의응답 서비스 개발 경험 • Docker, Linux 서버, 클라우드 또는 사내 서버 환경 운영 경험 • 권한, 버전, 승인, 이력 등 업무 데이터 모델링 경험 • 사내 업무 시스템, 협업 플랫폼 또는 지식관리 시스템 구축 경험 • 파일 관리, 문서 검색, 사내 데이터 연동 시스템 개발 경험

- 담당 업무 • 플랫폼 백엔드 설계·개발 및 웹 서비스 / API 개발 - 기존 1차 버전 인수·분석 및 고도화 (코드 품질, 데이터 모델, 시스템 구조 개선 및 확장 가능한 구조 설계) • 업무 자료 관리 기능 개발 (자료 분류, 버전 관리, 권한 관리, 검색 기능, 파일 저장 및 사내 시스템 연동) • LLM 등 AI 기반 업무 지원, 자료 검색, 요약 및 자동화 기능 개발 • 서비스 배포, 모니터링, 장애 대응 및 운영 환경 개선 * 현재 개발 환경 • 백엔드: Python, FastAPI • 프론트엔드: 서버사이드 렌더링, Tailwind CSS, JavaScript • 데이터베이스: PostgreSQL • 운영 환경: 사내망 서버

- Docker, Kubernetes 등 컨테이너 오케스트레이션 환경에서의 서비스 운영 경험 • 대규모 트래픽을 처리하기 위한 아키텍처를 직접 고민하고 적용해 본 경험(고가용성, 낮은 지연, 확장성 등 고려) • 각종 장애 극복 경험 • AI 도구를 활용해서 생산성을 높이고 비즈니스에 기여한 경험 • 유연한 사고를 기반으로 다양한 직군 동료들과 원활하게 소통하는 능력

- 라이더 분들이 빠르고 효율적인 배송을 마치실 수 있도록 모바일 애플리케이션에 제공하는 백엔드 API 개발 • 배송 상황을 관제하고 운행 중의 불편함을 해소할 수 있는 백오피스 API 개발 • 비즈니스 요구사항을 이해하고, 프로덕트팀/현장팀과 협업하여 문제 정의 및 해결책 제안 • AWS 기반 환경에서 대용량 트래픽 처리 인프라 설계, 구축 및 운영 그리고 성능 개선 • 물류 시스템 데이터 분석을 통한 배송망 최적화

- Experience facilitating discussions with senior leadership regarding technical / architectural trade-offs, best practices, and risk mitigation • Experience designing, developing, and deploying business software at scale • Experience contributing to large-scale modernization or migration programs, with exposure to multi-vendor environments and AI-driven application development

- Helping customers architect scalable, highly available application solutions that leverage AWS services • Architecting and developing customer applications to be cloud optimized • Working as a technical leader along side customer business, development and infrastructure teams. • Providing deep software development knowledge with respect cloud architecture, design patterns and programming • Advising and implementing AWS best practices • Working as both an infrastructure and application development specialist • Agile software development and DevOps • Implementing DevOps practices such as infrastructure as code, continuous integration and automated deployment

- 레거시 시스템을 MSA 환경으로 전환한 경험 • 대용량 서비스 개발 또는 운영 경험 • 이벤트 드리븐 아키텍처(Kafka 등) 설계·운영 경험 • OOP / TDD / 리팩토링 등 소프트웨어 엔지니어링 역량 • AWS(ECS, RDS, ElastiCache, MSK 등) 환경에서 서비스를 구축하고 운영한 경험 • DevOps / CI/CD / GitHub Actions 경험 • 작업 노하우를 팀이 재사용할 수 있는 형태(가이드, 자동화 도구)로 공유한 경험 • 새로운 도구·기법을 빠르게 익히고 검증하며 흡수하는 태도 • 결제, 정산, 세금계산서 등 금액을 다루는 도메인 경험

- 크몽의 다양한 제품을 도메인 중심으로 설계 및 개발 • 기존 PHP 서비스 운영 및 Kotlin 기반 마이크로서비스로의 전환 (도메인 경계 설계, 데이터 이관, 무중단 전환) • 대용량 트래픽·데이터를 다루는 API와 배치, 이벤트 파이프라인 설계 및 운영 • 백엔드에서 시작된 문제를 데이터·인프라·배포·모니터링까지 추적해 end-to-end로 해결 (필요 시 직군 경계를 넘는 작업 포함) • 담당 서비스 밖에서 발생한 문제도 함께 파고들어, 도메인 간 경계에서 생기는 이슈를 팀과 같이 해결 • 반복 작업을 에이전트가 처리할 수 있는 구조(skill, workflow, 검증 체계)로 정리해 자동화 • 에이전트 결과물에 대한 검증·롤백·모니터링 설계 • 모델·도구 변화에 맞춰 코드와 작업 방식을 지속적으로 리팩토링

※산업기능요원 전직 및 보충역 편입 가능(전공학과 또는 경력 2년 이상) • AI 산업 및 기술 동향에 대한 이해도와 지속적인 학습 의지가 있는 분 • 스타트업 근무 경험이 있는 분 • 비즈니스 수준에서 영어 또는 일본어로 소통이 가능하신 분

- 고객 환경에 맞춘 ​On-premise ​기반의 ​제품 인프라 구축 ​및 운영, ​관리를 ​담당합니다. • On-premise 환경에서의 ​장애 대응 ​및 ​해결과 이를 예방하기 ​위한 시스템 ​모니터링을 구축합니다. • On-premise 배포 환경을 위한 보안 정책 및 절차를 구현합니다. • On-premise 배포를 위한 메뉴얼 및 기술 문서를 작성하고 관리합니다. • 필요시에는 인프라팀 뿐만 아니라, 세일즈팀등 다양한 팀과 협력하여 배포과정과 운영과정에서 일어나는 이슈를 식별하고 신속하게 대처합니다. • 인프라팀과 고객에게 프로젝트 진행 상황을 주기적으로 공유하고, 필요한 정보를 제공합니다.

- SSP / DSP / Ad Exchange / DMP 개발 또는 기술 리딩 경험이 있으신 분 • Architecture 설계부터 실제 Production 운영까지의 경험이 있으신 분 • OpenRTB 기반 광고 플랫폼 구축 경험이 있으신 분 • High-QPS / Low-Latency Platform 개발 경험이 있으신 븐 • Ad Fraud / IVT Detection 경험이 있으신 분 • ML 기반 CTR / CVR Prediction 경험이 있으신 분 • 글로벌 AdTech 비즈니스 또는 플랫폼 구축 경험이 있으신 분 (인도지역 우대)

[SSP / DSP / Exchange 를 아우르는 광고 플랫폼 Architecture를 설계하고 기술 로드맵을 수립] • AdTech Platform 중장기 기술 전략 수립 • SSP / DSP / Exchange Architecture 설계/개발 • 대규모 트래픽 처리를 위한 Distributed Architecture 설계/개발 • High Availability / Scalability Architecture 설계/개발 • Cloud Infrastructure 및 Microservice Architecture 설계/개발

- Backend / Data Platform 개발 경험이 있으신 분 • Java / Spring/Spring Boot / Kotlin / Go 등 Backend 기술에 대한 전문성을 갖추신 분 • REST API 및 분산 시스템 개발 경험이 있으신 분 • 대규모 Traffic 또는 Data Processing 시스템 개발 경험이 있으신 분 • RDBMS / NoSQL / Redis 등에 대한 경험 및 이해도를 갖추신 분 • Linux 및 Cloud Infrastructure에 대한 이해도를 갖추신 분 • Machine Learning 기반 CTR / CVR Prediction 경험이 있으신 분

[인도 디지털 광고 시장을 대상으로 DSP(Demand Side Platform) 및 DMP(Data Management Platform) 를 개발하고 고도화] [DSP] - DSP 플랫폼 아키텍처 설계 및 개발 - 인도 및 Global SSP / Ad Exchange 연동 - OpenRTB 기반 실시간 광고 입찰(Bidding) Engine 개발 • Campaign / Ad Group / Creative 관리 시스템 개발 • Budget / Pacing / Frequency Capping 개발 • 대규모 RTB Traffic 처리 및 Latency 최적화 • Fraud / Invalid Traffic 탐지 시스템 연계 • Targeting Engine 개발 • 광고 Impression / Click / Conversion Tracking 개발 • Geo / State / City / Language / Device / Network 기반 Targeting 개발 [DMP] • DMP 플랫폼 설계 및 개발 • App 기반 광고 Event Data 수집 • 대규모 User Profile 구축 및 관리 • Audience Segment 생성 및 관리 • 사용자 행동 기반 Interest / Behavior Segment 개발 • DSP Targeting Engine과 Audience Data 연동 • Lookalike / Similar Audience 개발 - 광고 데이터 Aggregation 및 Reporting Pipeline 개발 • Device / Advertising Identifier 기반 Targeting 데이터 처리 • 대규모 데이터 저장 및 조회 성능 최적화 ​ [공통] • 인도 통신환경을 고려한 대규모 Mobile Traffic 처리 - 인도 개인정보보호 및 광고 데이터 관련 요구사항을 고려한 시스템 설계 • User Consent 및 데이터 처리 정책을 반영한 Audience Data 관리 • 개인정보 최소화 및 데이터 Retention 정책 구현 • Advertising Identifier 및 User Identifier 관리 • 데이터 암호화 및 접근권한 관리

- 크롤링·브라우저 자동화 경험 (Playwright 등) • LLM API·RAG·에이전트 개발 경험 • Claude Code·Cursor 등 AI 코딩 도구를 실무에 써본 분 • 이커머스·광고 데이터 다뤄본 경험 • Node.js/TypeScript 코드를 읽고 수정할 수 있는 분을

- 흩어진 자동화 스크립트를 공통 구조(모듈·설정·로그)로 정리 • 예약 작업·데이터 수집(크롤링) 파이프라인의 안정성·장애 대응 체계 만들기 • LLM·AI 에이전트 워크플로 설계 및 개선 • 사내 대시보드(Next.js/Node) 백엔드·API 연동 • 대표·마케터 요구를 듣고 가장 단순한 시스템으로 옮기기

주요 업무 Frontend • React 기반 웹 서비스 개발 • 플랫폼 UI 및 기능 개발 • 백엔드 API 및 광고 API 연동 • 결제·거래 데이터 화면 개발 • 신규 기능 기획 및 개발 Backend • Python 또는 PHP 기반 백엔드 개발 • REST API 설계 및 개발 • 데이터베이스 설계 및 관리 • 결제·거래 데이터 처리 • TXID 등 블록체인 거래 데이터 연동 • 신규 서비스 백엔드 구조 설계 우대사항 • PHP 웹 서비스 개발 경험 • Python 또는 PHP 백엔드 개발 경험 • SQL 및 데이터베이스 활용 경험 • REST API 및 외부 API 연동 경험 • 새로운 기술을 배우고 직접 적용하는 것을 좋아하시는 분

- PG 연동, 정산, 가상계좌·계좌이체 서비스 개발 경험 - 키오스크, POS, 결제 단말기 등 하드웨어 연동 경험 - React Native·Next.js 실무 경험 - 클라우드 인프라(AWS 등) 운영과 비용 최적화 경험 - ECS를 이용한 Back-end 배포 및 서비스 운영 경험 • IotCore, mqtt 를 이용한 I.O.T 개발 경험 • AWS/GCP 등의 클라우드 환경에서 서비스 구축/운영 경험 • Jest를 이용해 테스트 코드를 작성해 본 경험 • PG 연동 개발 경험, 결제 모듈 개발 경험 - 전자금융·개인정보보호 관련 보안 점검 대응 경험 - 스타트업에서 적은 인원으로 서비스 전체를 운영해 본 경험 • 긍정적인 커뮤니케이션을 통한 협업

[업무개요] • 운영이 먼저입니다. 전국 매장의 키오스크 결제가 멈추지 않도록 서버와 서비스를 책임지는 것이 이 자리의 첫 번째 일입니다. - 개선은 AI로 빠르게 합니다. 유지보수와 신규 기능은 AI(Claude Code·Codex)로 만들고, 사람은 검수와 배포 판단, 결제 안정성에 집중합니다. - 바로 서비스의 기술 오너입니다. 서버, 결제 연동, 점주앱, 어드민까지 바로의 기술 전체를 맡고 끝까지 책임집니다. 사람을 관리하는 팀장 자리는 아닙니다. - 한국모바일결제 소속으로서 서버 운영 및 AI 기반 개발 및 유지보수를 맡되, 계열사 AI 프로덕트 엔지니어와 서로 백업합니다. 한 사람이 휴가나 장애 대응으로 빠져도 상대가 서비스를 받칠 수 있게, 두 서비스의 배포·장애 대응 절차를 서로 익혀 둡니다. 결제·인증 같은 공통 기반은 교차 리뷰합니다. • 대표 직속입니다. [주요업무] - 서버 운영: 인프라 관리, 배포·롤백, 모니터링, 장애 대응, 백업과 보안 점검 - 유지보수: 키오스크·단말기 연동, 점주앱, 어드민의 오류 수정과 기능 개선 - 결제 안정성: PG 결제·취소·정산 연동, 계좌이체 충전, 멤버십 자동결제 관리 - 운영 자동화: 멤버십 해지·환불 셀프 처리, 본사 자동 CS 시스템 구축 - 신규 운영 모델 지원: 본사 직접 운영 매장의 관리·정산 기능 개발 - 운영 문서화: 한 사람이 빠져도 서비스가 멈추지 않는 구조 만들기 입사 후 90일 동안 하게 될 일 (예시) • 기존 서버·코드·배포 환경을 인수하고, 운영·장애 대응 절차를 문서로 정리 - 계열사 엔지니어와 담당·백업 범위를 나누고, 서로의 서비스를 배포·롤백할 수 있게 절차 공유 - 모니터링과 알림을 정비해 결제 장애를 사장님보다 먼저 알아차리는 구조 만들기 - 멤버십 해지·환불 셀프 처리 출시로 월초 문의 피크 줄이기 - 반복되는 결제·정산 오류부터 줄이기 [기술스택] - 앱: React Native - API: Node.js, Nest.js, TypeScript - 어드민·웹: Next.js (React)

- React Native·Next.js 실무 경험 • 인앱결제·PG 결제, 본인인증 연동 경험 • 개인정보보호 점검이나 보안 감사 대응 경험 • 테스트 자동화, CI/CD, 오류 모니터링 도구 구축 경험 • 앱스토어·구글플레이 출시와 심사 대응 경험 • AI 중심으로 팀의 개발 방식을 바꿔 본 경험 • 스타트업에서 적은 인원으로 여러 서비스를 운영해 본 경험

이 포지션은 이렇게 일합니다. • 코드를 처음부터 쓰는 자리가 아닙니다. AI 프로덕트 빌더와 AI(Claude Code·Codex)가 만든 결과물을 검수하고 다듬어, 실서비스에 빠르고 안전하게 올리는 자리입니다. • 그래서 전통적인 개발 방식보다 판단력이 중요합니다. AI가 만든 기능이 실서비스의 API·DB·인증·결제와 맞물려 문제없이 돌게 만들고, 배포와 롤백을 스스로 할 수 있어야 합니다. • 일을 잘하는 것이 전부입니다. 연차나 직함보다, 결정된 것을 며칠 안에 실서비스로 올리는 속도와 정확성으로 평가합니다. • 서비스별로 오너가 나란히 서는 구조입니다. 맡은 서비스의 출시와 안정성을 끝까지 책임지고, 동료 오너와는 서로의 백업이 됩니다. 사람을 관리하는 팀장 자리는 아닙니다. • 대표 직속입니다. 한 서비스만 깊게 맡는 자리가 아니라 여러 서비스를 동시에 맡습니다. 맡을 서비스와 범위는 면접에서 자세히 안내합니다. [주요업무] • AI 결과물(빌더 초안, AI가 만든 PR)을 검수·보완해 실서비스로 배포 : 결정부터 출시까지 걸리는 시간이 핵심 지표 • 백엔드: AI가 만든 기능이 실서비스에 맞게 돌도록 API, DB 스키마·마이그레이션, 인증·권한, 결제 연동을 설계하고 보완 • 결제·본인인증·서류 인증 등 민감 영역의 보안과 개인정보 보호 (인증 서류 파기 정책의 기술적 이행 포함) • 배포·롤백·장애 대응, 오류·크래시 모니터링, 운영 문서화 : 한 사람이 빠져도 서비스가 멈추지 않는 구조 • AI로 빠르게 만들고 안전하게 내보내는 작업 환경 운영: Claude Code·Codex 작업 규칙, 코드 리뷰 기준, 테스트·CI/CD, 스테이징 • 앱스토어·구글플레이 배포와 심사 대응 • 공통 기반(결제·인증 등) 변경은 동료 오너와 교차 리뷰 입사 후 90일 동안 하게 될 일 (예시) • 동료 오너와 담당·백업 영역을 나누고, 배포·롤백·장애 대응 절차를 문서로 정리 • AI 결과물이 스테이징을 거쳐 실서비스로 가는 배포 과정(테스트·CI/CD·모니터링) 정비 • 리뷰에서 가장 많이 나온 앱 오류부터 줄이기 • 결정부터 출시까지 걸리는 시간을 주 단위로 줄이기 [기술스택] • 앱: React Native • API: Node.js, Nest.js, TypeScript • 어드민·웹: Next.js (React)

- 초기 B2C 서비스나 MVP를 처음부터 개발하고 출시한 경험 • 이커머스 연동 또는 사용자 행동 데이터 수집·분석 환경을 구축한 경험 • 콘텐츠·음악·와인·뷰티 등 취향 기반 추천·큐레이션 서비스를 개발한 경험 • LLM 또는 외부 AI API를 실제 서비스에 적용한 경험 • 향·뷰티·패션·음식·음악 등 특정 카테고리를 꾸준히 탐색하고 제품과 사용자 경험의 차이를 자신의 언어로 설명할 수 있는 분 향 분야의 전문지식이 필수는 아닙니다. 사용자의 취향을 이해하고 이를 제품 경험으로 구현하려는 관심을 중요하게 봅니다.

- 사업·브랜드 팀과 사용자 요구를 정리하고 MVP의 기능 범위와 개발 우선순위를 구체화합니다. • 향 취향 탐색·추천 서비스의 프론트엔드와 백엔드 핵심 기능을 설계하고 직접 개발합니다. • 서비스 배포·운영 환경을 구축하고 안정성과 사용성을 개선합니다. • 브랜드 커머스와 서비스를 연동하고 사용자 행동 데이터를 수집·분석할 수 있는 구조를 설계합니다. • 출시 후 사용자 피드백과 데이터를 바탕으로 기능을 개선합니다.

- 컴퓨터공학 또는 관련 분야 전공자 • 클린 아키텍처 및 확장 가능한 시스템 설계에 대한 이해가 있으신 분 • SaaS 또는 구독 기반 상용 서비스를 개발·운영해 보신 분 • 서비스 초기 구축부터 운영·확장 단계까지 경험해 보신 분 • Kubernetes 기반의 서비스 운영 경험이 있으신 분 • 테스트 자동화 및 CI/CD 환경을 직접 구축하거나 개선해 보신 분 • 로그 및 모니터링 환경을 구축하고 서비스 안정성을 개선한 경험이 있으신 분 • 레거시 시스템을 분석하고 단계적으로 개선한 경험이 있으신 분 • React, Vue.js 등 프론트엔드 개발 경험이 있어 서비스 전체 구조를 이해하고 문제를 해결할 수 있으신 분 • 새로운 기술과 AI 개발 도구를 적극적으로 실무에 적용하며 생산성을 높여본 경험이 있으신 분 • 개발팀의 기술적 방향을 주도하거나 다른 개발자의 코드 리뷰 및 기술적 성장을 지원해 본 경험이 있으신 분 ※ 본 포지션의 핵심은 백엔드/서버 개발이며, 프론트엔드 개발 경험은 필수 조건이 아닙니다.

- Node.js 기반의 백엔드 및 API 서버를 직접 설계하고 개발합니다. • Koa, Express, FastAPI 등을 활용해 서비스 시스템을 구축하고 개선합니다. • OUTBODY에서 발생하는 다양한 서비스 및 신체 데이터를 안정적으로 처리할 수 있도록 DB 구조를 설계하고 최적화합니다. • Azure 기반 인프라를 설계·운영하고 서비스의 안정성 및 확장성을 개선합니다. • 서비스의 기술 구조와 개발 방향을 함께 결정하고, 코드 리뷰 및 개발 기준을 주도합니다. • 운영 중 발생하는 장애를 직접 분석하고 원인을 해결하며 재발 방지 구조를 만들어갑니다. • 로깅 및 모니터링 시스템을 구축하여 서비스 상태를 빠르게 파악할 수 있는 환경을 만듭니다. • 테스트, CI/CD, 배포 환경을 지속적으로 개선하여 개발 생산성을 높입니다. • AI 개발 도구를 개발·테스트·리팩터링·문서화 과정에 적극 활용하여 더 빠르고 효율적인 개발 환경을 만들어갑니다. • 기존 시스템의 비효율적인 구조나 프로세스를 발견하면 자유롭게 제안하고 직접 개선합니다.

[기술] - 커머스나 거래 플랫폼처럼 결제·정산의 동시성, 정합성이 중요한 도메인을 이끌어 본 분 - Claude Code, Codex 와 같은 AI 에이전트를 팀 단위 워크플로에 정착시켜 본 분 - 고가용성이 요구되는 환경에서 분산 트랜잭션 설계 방향을 잡아 본 분 - 글로벌 사용자 대상 서비스(다국가·다통화·다중 PG) 운영 경험이 있는 분 [리더십 경험] - 팀의 개발 문화와 프로세스, 기술 기준을 직접 만들어 정착시킨 분 - 도메인이나 스쿼드 단위로 의사결정을 위임하는 구조에서 상위 리더로 일해 본 분 - 채용과 온보딩, 조직 설계를 주도해 팀을 세팅해본 분

[기술 방향과 의사결정] •백엔드 서비스 핵심 영역의 아키텍처 방향과 기술 기준을 세우고, 중요한 기술 트레이드오프의 최종 결정을 책임집니다. 도메인별로 위임된 의사결정이 한 방향을 향하도록 정렬하는 것도 파트장의 일입니다. •AI 도구를 활용한 개발 방식이 파트의 기본 방식으로 자리 잡도록 기준을 세우고, 생산성을 구조적으로 높입니다. [파트 목표 설정과 성과 관리] •파트원들의 성과를 지켜보고 평가하며, 피드백과 함께 다음 성장 방향을 제시합니다. 잘하는 사람은 더 큰 영향을 발휘하도록, 막힌 사람은 다시 속도를 내도록 돕는 것이 이 역할의 중심입니다. •회사와 프로덕트의 방향에 맞춰 파트의 목표를 세우고, 진행 상황과 결과를 꾸준히 살피며, 파트의 리소스와 우선순위를 가장 영향이 큰 곳에 맞춥니다. [파트원의 성장과 역량 끌어올리기] •구성원의 강점과 커리어 방향을 파악해, 그에 맞는 과제와 기회를 연결해 줍니다. •설계 리뷰, 코드 리뷰, 1:1 미팅으로 파트의 기준을 높이고, 각자가 한 단계 더 어려운 문제를 맡을 수 있도록 코칭합니다. [유관 조직과의 협업] •"이 일이 사용자에게 어떤 가치를 남기는가"를 기준으로 파트의 우선순위를 판단합니다. •PO, 디자이너, 웹, 앱 프론트엔드 파트와 한 팀처럼 움직이며, 백엔드 리소스를 비즈니스 영향이 큰 곳에 배치합니다. 일정과 범위는 확정 후 전달받는 게 아니라 계획 단계에서 함께 정합니다. [실행을 막는 요인 제거와 안정성 확보] •결제와 거래가 오가는 서비스인 만큼, 파트가 배포하는 결과물의 품질과 안정성 기준을 정하고 지킵니다. 이벤트 시기의 트래픽 급증 같은 장애 리스크를 파트가 미리 대비하도록 이끕니다. •의사결정 지연, 불명확한 요구사항, 조직 간 마찰처럼 파트의 실행을 늦추는 병목을 먼저 찾아 해소합니다.