백엔드 연차별 요구사항

결제·정산·구독(정기결제) 도메인 개발 및 운영 경험이 있으신 분 AWS 기반 서비스 인프라 운영 및 트러블슈팅 경험 (EKS, EC2, RDS, S3, Route 53 등) Docker 기반 환경 구성 및 CI/CD 파이프라인 구축/개선 경험 (Bitbucket Pipelines, GitHub Actions 등) Redis 등 캐시·세션 스토어 및 Kafka 등 메시지 큐 운영 경험 Datadog, CloudWatch 등 APM·로그 기반 모니터링 및 성능 분석 경험 다양한 디바이스 및 브라우저 환경에 대한 깊은 이해도를 갖추신 분 테스트 코드 작성 및 코드 리뷰 문화를 주도하거나 익숙하신 분 프레임워크·언어 버전 마이그레이션(레거시 개선) 및 대규모 웹페이지 리뉴얼을 리드해 보신 분 PHP 외에 Go 언어 개발 경험이 있으신 분 이런 분과 함께하고 싶습니다 결제처럼 실패가 곧 매출 손실인 영역을 다룰 때, 예외 처리와 로그를 먼저 설계하는 분 레거시 코드를 한 번에 뒤집기보다 단계적으로 안전하게 개선해 나가는 분 원인을 추정에서 멈추지 않고 로그·지표로 확인하고 넘어가는 분 프론트엔드와 백엔드의 경계를 나누기보다, 사용자 관점에서 최적의 서비스 경험을 고민하는 분 혼자 판단해야 하는 상황에서도 기록을 남기고 팀과 원활하게 맥락을 공유하는 분 운영팀의 반복 요청을 기능으로 만들어 문의 자체를 줄이는 데 관심 있는 분 기술 환경 언어 및 프레임워크: PHP, Laravel, Javascript(ES6), jQuery, HTML/CSS/SASS, (Go - 일부) 데이터: MySQL, Redis 인프라: AWS EKS, ECR, EC2, S3, SES, Route 53, CloudWatch / Docker (nginx + php-fpm) CI/CD 및 모니터링: Bitbucket Pipelines, Datadog APM·Logs 연동: PG(카드·가상계좌·빌키 정기결제), 카카오페이, 네이버페이, 카카오 소셜로그인, 알림톡, Kafka 게이트웨이

자사몰 및 서비스의 Front-End / Back-End 전체 아키텍처 설계, 개발 및 운영 주문/결제/정기결제(구독) 핵심 도메인의 엔드투엔드(E2E) 개발 및 서비스 안정성 개선 웹 표준을 준수한 반응형 PC/모바일 웹 페이지 개발 및 UI/UX 고도화 상품 론칭 및 프로모션 활동을 지원하는 통합 웹 서비스(기획~배포) 구축 프론트엔드·외부 파트너 연동을 위한 API 설계 및 풀스택 구현 서비스 성능 최적화(렌더링 속도, DB 쿼리, 인프라 비용 등) 및 장애 대응 인프라 버전 업그레이드 및 점진적인 기술 부채 개선 리드 운영 어드민(백오피스) 풀스택 기능 개발 — 주문·회원·상품·프로모션·정산 등 운영 업무 자동화 및 효율화

※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.

[우대 사항] • 복잡도 높은 소프트웨어 설계 능력 • 자동화 테스트에 대한 경험 • 디지털 논리회로에 대한 기본적인 이해, 컴파일러에 대한 기본적인 이해 • 프로젝트를 시작부터 런칭, 운영까지 해보신 분 • 서버 개발 경험 2년 이상 • Typescript, React 경험 2년 이상 • Java/Kotlin 경험 2년 이상 • Python 경험 2년 이상 • C++ 경험 2년 이상 • RDBMS, NoSQL 데이터베이스 경험 • Data analytics 경험 • Data pipeline 경험

[PORTA 제품 구조] - PortaCON: 현장 설비·센서·PLC 데이터를 수집하고 PORTA와 연결하는 노코드 IoT 게이트웨이 - Porta Studio: PortaCON과 현장 기기를 노코드 방식으로 설정하고 엔지니어링하는 도구 - 데이터 플랫폼: 설비·센서·PLC 데이터를 수집, 저장, 처리하는 기반 플랫폼 - MLOps 플랫폼: 제조 데이터를 기반으로 ML 모델을 학습, 배포, 운영하는 플랫폼 - 제조 운영 Apps: 품질·설비·생산·에너지 운영관리를 위한 애플리케이션 - AgentOps 플랫폼: LLM 기반 AI Agent를 실행, 관리, 운영하는 플랫폼 [주요 기술 분야] • Edge - Middleware: 산업 현장에 배치되는 자사의 하드웨어가 사용하기 쉬우면서 안정적으로, 효율적으로 동작하도록 embedded middleware를 구현합니다. - 통신: 산업계에서 사용되는 다양한 통신 프로토콜을 지원합니다. • 프론트엔드 - Porta Studio: 고객이 다양한 산업용 인터페이스와 프로토콜을 클릭만으로 쉽게 사용할 수 있도록 제공합니다. 자사의 프로그래머블 게이트웨이를 높은 자유도의 디지털 논리를 활용하여 프로그래밍 하고 다양한 use case를 지원합니다. - SCADA, MES, EMS를 포함한 다양한 어플리케이션 프론트엔드를 구현합니다. 고객이 자신이 직접 대시보드에 위젯을 자유롭게 배치하고 데이터를 연결하여 활용할 수 있도록 다양한 기능을 제공합니다. 백엔드와 연동하여 많은 데이터 기반의 인사이트를 제공합니다. - React, Next.js • 백엔드 - SCADA, MES, EMS 등의 자유도 높은 어플리케이션을 구현합니다. - 자동화: 고객이 현장을 쉽고 빠르게 운영할 수 있도록 운영을 자동화합니다. - API: 고객의 데이터를 사용하기 쉽고 안전하게 제공합니다. - Code generation: IDE에서 유저가 no-code 방식으로 정의한 application을 코드로 만들어 줍니다. - Compiler: 생성된 코드를 컴파일 해주고 build artifact를 관리해줍니다. - Infrastructure: 클라우드 서버와 현장 기기, 고객의 on-premise 서버들의 보안 통신을 담당하는 SDN을 관리합니다. Kubernetes 멀티 클러스터를 관리합니다. - Spring Boot/Kotlin, Python, AWS, Kubernetes • 데이터 - IoT 인프라: IoT 기기의 연결성/권한 관리, 데이터 처리, 그 외 다양한 비즈니스 니즈를 지원합니다. - Data pipeline: 고객의 산업 현장에서 오는 실시간 데이터를 받아서 처리합니다. - Database / analytics: 고객의 산업 현장에서 오는 데이터를 저장하고, 고객의 필요에 따라 현재 데이터, 과거 데이터, analytics 처리를 지원합니다. - Kafka, Spark, Cassandra, Clickhouse [개발 환경] • LLM서비스: Claude code 개별 지원 • 협업 도구: Slack, Jira, Github, Figma 등 • 개발 IDE: 개인이 선호하는 IDE 사용 가능 (라이선스 지원)

- AI 코딩 도구(Copilot, Cursor, Claude Code 등)를 적극 활용하여 개발 생산성을 높이고, 이를 일상적인 개발 워크플로우에 통합하여 사용하고 계신 분 • RAG 시스템 구축경험이 있으신 분 • AI 플랫폼 회사에 근무해보신 분 • LangChain, Langgraph, Langfuse와 같은 AI Framework를 사용해보신 분 • Cloud, Kubernetes, Database, Storage등 소프트웨어 운영/배포에 경험이 있으신 분

- AI-Native Backend Engineer: LLM의 특성을 고려하여 성능과 확장성에 중점을 둔 서버 아키텍처를 설계하고 비즈니스 로직을 개발합니다. • AI Systems Integration & Problem Solving: 단순한 API 및 서버 개발에 머물지 않고, 프롬프트 엔지니어링, Agent Workflow 구축, RAG 파이프라인 최적화 등 AI 기술 전반을 활용하여 실제 엔터프라이즈 환경의 복잡한 문제를 해결합니다. • AI-Native Engineering Culture: AI를 단순한 코딩 도구가 아닌 엔지니어링 파트너로 활용하여 개발 생산성을 극대화합니다. 하네스 엔지니어링을 통해 AI가 효과적으로 일할 수 있는 개발 환경과 시스템을 구축하고, 컴파운드 엔지니어링을 통해 코드 리뷰와 기술 논의에서 얻은 지식과 경험을 지속적으로 축적·재활용합니다. 이를 통해 빠르게 변화하는 AI 및 백엔드 기술을 제품에 빠르게 적용하면서도, 팀 전체의 엔지니어링 수준이 함께 성장하는 문화를 만들어갑니다. • Cross-functional Collaboration: 프로젝트 팀과 긴밀하게 협력하여 AI 모델의 역량을 실제 고객의 비즈니스 가치로 연결하는 백엔드 서비스를 구축합니다. [이런 문제를 해결합니다] • 수백만 건의 달하는 엔터프라이즈 문서를 처리하는 AI 플랫폼을 운영합니다. • SaaS 및 On-Premise 환경을 동시에 지원하는 멀티 환경 아키텍처를 설계합니다. • 금융/대기업 고객 환경에서 보안, 권한, latency, 비용까지 고려한 AI 서비스를 개발합니다. • 다양한 LLM 및 Agent workflow를 실제 고객 환경에서 안정적으로 운영 가능한 형태로 제품화합니다.

- JIRA, Confluence 등 협업 및 프로젝트 관리 도구 활용 경험이 있으신 분 • Git Workflow에 대한 이해와 CI/CD 구축 또는 운영 경험이 있으신 분 • Linux 및 Docker 환경에 대한 개발 및 운영 경험이 있으신 분 • C# 기반 소프트웨어 개발 경험이 있으신 분 • 소프트웨어 개발 프로젝트의 리딩 경험이 있으신 분 • 유관 부서 및 고객사와의 협업 및 커뮤니케이션 경험이 풍부하신 분

- 개발팀 리딩 및 개발 업무 관리 • 로봇 미들웨어 SW 개발 및 설계 • 로봇 하드웨어 검수 및 품질 관리 • 로봇 현장 이행 프로젝트 수행 및 기술 지원

- 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

- 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

[이런 경험이 있다면 더 좋아요] • Go 기반 서비스 개발 경험 • MSA 아키텍처 기반 서비스 개발 경험 • AWS 기반 서비스 운영 경험 • 서비스 성능 개선 또는 트러블슈팅 경험 • 대용량 트래픽 서비스 운영 경험 • 모니터링 및 로그 분석 경험

[이런 일을 해요] • Go 기반 백엔드 API 설계 및 개발 • MSA 기반 서비스 기능 개발 및 기존 시스템 개선 • 데이터베이스 설계 및 쿼리 최적화 • AWS 환경에서 서비스 운영 및 관리 • 서비스 성능 개선 및 안정성 확보 • 서비스 장애 대응 및 문제 원인 분석 • 내부 운영을 위한 관리 도구 개발

- Amazon Connect와 자체 CRM을 처음부터 통합 구축해 본 경험 • Amazon Connect CCP 커스터마이징 경험 • Screen Pop, 녹취, 콜백, 상담이력, 통계 기능 개발 경험 • 아웃바운드 TM 캠페인 및 DB 자동배정 개발 경험 • 50석 이상 콜센터 구축·운영 경험 • SIP / VoIP / CTI 관련 기술에 대한 이해 • CloudWatch 기반 장애 및 통화품질 분석 경험 • 통신업 또는 TM 기반 CRM 개발 경험 • 알림톡·문자·채팅 등 옴니채널 연동 경험 • LLM API를 상담 시스템에 연동한 경험 • 상담 요약·분류·답변추천·RAG 등 AI 기능 개발 경험 • Cursor, Claude Code, Codex 등 AI Coding Tool 실무 활용 경험

- React / Next.js 기반 Web 서비스 신규 기능 개발 및 기존 기능 고도화 • 백엔드 REST API 및 비즈니스 로직 개발 • 하나의 기능을 Front와 Back까지 연결하여 설계·개발·테스트·배포 • WebView 기반 iOS / Android 앱 운영 및 Web과 App 간 연동 기능 개발 Amazon Connect 구축 및 고도화 • Amazon Connect 기반 인바운드·아웃바운드 콜센터 구축 및 운영 • Contact Flow, Queue, Routing Profile 설계 및 고도화 • 상품·업무·센터별 상담 라우팅 및 상담원 배정 로직 개발 • 상담원 상태 및 실시간 콜 현황 관리 • 부재중 전화, 콜백, 재상담 프로세스 개발 Amazon Connect · CRM 통합 • Amazon Connect와 자체 CRM 간 API 및 데이터 연동 • 전화 인입 시 고객·신청정보 Screen Pop 기능 개발 • 상담이력, 통화정보, 녹취 및 상담 결과 자동 저장 • 상담 신청 개통 사후관리까지 고객 상태 연계 • 상담 DB 자동배정 및 재배정 로직 개발 • 상담원 업무화면과 Connect 기능 연동 콜센터 운영 및 안정화 • 통화 로그 및 장애 분석 • 통화품질 및 운영 이슈 개선 • CloudWatch 기반 모니터링 • 상담센터 확장에 대응할 수 있는 아키텍처 설계 • 상담원·센터별 운영 통계 및 성과 데이터 구축 AI 상담 기능 • 상담내용 자동 요약 및 분류 • 상담원 답변·업무 지원 기능 개발 • LLM API와 CRM 연동 • 사내 상품·정책 데이터를 활용한 RAG 등 AI 기능 개발

- 네트워크에 대한 기본적인 이해가 있으신 분 (DNS, DHCP, TCP/IP, routing, HTTP, VPN) • Java 및 Spring Boot를 사용한 개발 경험이 있으신 분 • 리눅스에 대한 이해가 있으신 분 • AWS 등 클라우드 환경에서의 개발 경험이 있으신 분 • MongoDB 등 DB 관련 이해가 있으신 분 • 전산 관련 자격증 보유하신 분 • 현장 이슈 대응 및 고객 커뮤니케이션 경험이 있으신 분 • 책임감을 갖고 능동적으로 업무에 임하는 태도를 가지신 분

- SW 현장 설치 및 기술 대응 업무 • 시스템 유지보수 및 안정화 • EMR 시스템 연동(HL7, FHIR, PACS) 개발 • 네트워크 및 시스템 환경 구성 지원 • 클라우드 기반 시스템 구축 및 운영

- CEX / DEX / 금융 시스템의 실무 경험 • 대규모 트래픽 환경에서 실시간 데이터 처리, 고가용성, 확장성 아키텍처를 설계하고 운영해본 경험 • Kafka 등 메시지 큐 기반 이벤트 아키텍처를 구축하거나 운영해본 경험 • 복잡한 기술 문제를 해결한 경험

- 암호화폐 거래소 신규 기능 개발 / 운영 업무 • 레퍼럴 시스템 신규 기능 개발 / 운영 업무 • 어드민, 모니터링 시스템 운영 및 고도화 • 매칭 엔진 고도화

- NestJS 기반의 구조화된 백엔드 개발 경험 • 이벤트 기반 아키텍처 또는 메시징 시스템 경험 • 대규모 트래픽 또는 데이터 처리 경험 • 테스트 전략 수립 및 코드 품질 개선 경험 • 헬스케어 또는 데이터 기반 서비스 경험 • AWS, GCP 등 클라우드 환경에서 서비스 운영 경험 [개발 환경] • Language : Node.js (TypeScript) • Framework : NestJS, Express • Database : MariaDB, MongoDB (DocumentDB), Redis, PostgreSQL • Cloud : AWS, GCP • DevOps : GitHub Actions, AWS CodePipeline • Monitoring : CloudWatch, Sentry • Tools : GitHub, Slack, Notion, Cursor, ClaudeCode

- 웰다 헬스케어 서비스의 핵심 도메인(혈당, 여정, 로깅 등) 설계 및 개발 • 사용자 행동 데이터를 기반으로 한 API 및 데이터 구조 설계 • B2C 앱 및 B2B(병의원) 서비스 백엔드 개발 • 이벤트 기반 아키텍처 및 데이터 흐름 개선 • AWS 기반 확장 가능한 인프라 설계 및 운영 • 서비스 품질 개선을 위한 모니터링 및 장애 대응

- 고객사 1,000개 이상 규모 서비스의 운영·장애 대응 경험 • 소규모 팀에서 풀스택 개발을 진행해본 경험 • LLM 파이프라인의 품질·비용을 실제로 관리해본 경험 • 멀티테넌트·SaaS 구조 설계 경험

- AI 기반 마케팅 솔루션 아키텍처·개발 고도화 (1,000개 규모의 B2B 유저 감당 가능한 구조로 개선) • 업종별로 빠르게 복제 가능한 템플릿·멀티테넌트 구조 설계 • 선두 테크 스타트업과 우리 비즈니스에 대한 이해를 기반으로 개발 프로세스 조직 내 정착 • (필요시) 조직 내 LLM Researcher, AI Native 개발자와 협업 가능 • AI 마케팅 자동화 프로덕트 개선: 특정 업종의 마케팅을 AI 솔루션으로 대행 (PoC를 성공적으로 마쳤고, 대규모 채널 보유자와 독점 계약 체결, 대규모 온보딩을 앞둔 상태) • AI 마케팅 자동화 프로덕트 수평 확장: A 업종에서 검증된 AI 마케팅 자동화 솔루션을 변호사·세무사·자영업 등 유사 업종 특화 프로덕트로 재구축 • 신규 프로덕트 개발(TBD): 현재 후보군으로 있는 미검증된 비즈니스 아이디어를 함께 검증하고 사업화

- 물류·SCM 등 대용량 배치 도메인 데이터 처리 경험 • API Gateway(Nginx Ingress, Kong) 및 OAuth2 / API Key 인증 연동 경험 • Object Storage(Pre-signed URL) 기반 대용량 결과 전달 설계 경험 • 메시지 큐(Dead Letter Queue) 및 이벤트 기반 아키텍처 설계 경험 • Scheduler 고가용성(HA) 및 무중단 배포 경험 • Kubernetes 운영 및 Helm Chart 배포 경험 • CI/CD 파이프라인 구축 및 Prometheus + Grafana 모니터링 구성 경험

Apache Airflow 기반 통합 워크플로우 플랫폼을 단독으로 설계·구축·운영합니다. Airflow 코어 워크플로우 엔진과 인터페이스 게이트웨이 계층(Open API Service, Webhook Receiver, Outbound Connector)을 직접 구현하고, Kubernetes 기반 배포·운영까지 전 영역(데이터 엔지니어링 ·백엔드 API · DevOps)을 책임지는 풀스택 플랫폼 엔지니어 포지션입니다.

우대사항 - 컴퓨터/시스템공학 - 해당직무 인턴경력, 해당직무 근무경험 - 에이전시 근무경험 우대

백엔드 개발 - 백엔드 웹서비스 전반 개발 (Java, Springboot) - 서비스 운영 유지에 필요한 인프라 구축 (AWS, GCP, NCP)

우대사항 - 컴퓨터/시스템공학 - 해당직무 인턴경력, 해당직무 근무경험 - 에이전시 근무경험 우대

백엔드 개발 - 백엔드 웹서비스 전반 개발 (Java, Springboot) - 서비스 운영 유지에 필요한 인프라 구축 (AWS, GCP, NCP)

- 선형 대수학 • FSM, Behavior Tree 설계 경험이 있으신 분 - Ros, Zeromq 사용 경험이 있으신 분 - Python 웹 프레임워크 경험: Django, Flask, Next.js등과 같은 프레임워크 사용 경험이 있으신 분 • 데이터베이스 관리: SQL, NoSQL 데이터베이스와의 통합 및 관리 경험이 있으신 분 - API 개발: RESTful API 및 GraphQL API 설계 및 구현 경험이 있으신 분 • 클라우드 서비스 경험: AWS, Azure, Google Cloud Platform 등 클라우드 환경에서의 개발 경험이 있으신 분 - 버전 관리 시스템 사용 경험: Git과 같은 버전 관리 도구를 사용한 협업 경험이 있으신 분 • 테스트 및 디버깅 능력: 유닛 테스트, 통합 테스트 작성 및 디버깅 능력을 가지신 분 • 보안 및 인증: 백엔드 시스템의 보안 및 인증 메커니즘에 대한 이해도가 있으신 분

- 각종 ​카메라, 로봇, ​AI 모델을 ​연결해서 ​로봇 프레임워크 ​개발 • ​웹 ​기반 로봇 프레임워크 ​Backend ​개발 • 프레임워크를 통해 ​얻어진 ​로그 DB화 • Test 시나리오 ​재생 프레임워크 ​개발 ​

[이런 경험이 있다면 더 좋아요] • Computer Vision: 이미지 분류, 객체·로고 인식 또는 이미지 유사도 비교 기술을 활용한 경험 • 멀티모달 AI: VLM 등 이미지와 텍스트를 함께 이해하는 모델을 실제 서비스에 적용한 경험 • 모델 평가: 정확도와 재현율 등 정량 지표를 활용해 모델의 결과 품질을 분석하고 개선한 경험 • 커머스 도메인: 상품·카탈로그·재고·가격 등 이커머스 데이터를 다루거나 관련 서비스를 개발한 경험 • 대규모 서비스 운영: 트래픽과 장애, 지연 시간과 비용을 고려해 AI·백엔드 서비스를 운영한 경험 [이렇게 경험을 넓혀갈 수 있어요] • AI 모델에서 프로덕션 서비스로: LLM과 VLM을 실제 고객이 사용하는 안정적인 백엔드 서비스로 구현하는 경험을 할 수 있어요. • 이미지와 텍스트를 함께: 멀티모달 AI를 활용해 복잡한 상품 정보를 이해하고 판단하는 시스템을 만들 수 있어요. • 기능 개발에서 커머스 문제 해결로: 기술 구현에 머무르지 않고 상품·카탈로그·재고·가격 등 실제 커머스 운영의 변화를 만들어볼 수 있어요. • 설계부터 운영까지: API와 서비스 구조 설계부터 배포, 모니터링과 품질 개선까지 전 과정을 주도할 수 있어요.

[합류하면 함께할 업무예요] • 상품 등록 정보 검수, 카탈로그 정형화와 재고·가격 최적화 등 다양한 커머스 문제를 해결하는 AI 솔루션을 개발해요. • LLM과 VLM을 활용해 상품 이미지와 텍스트에서 필요한 정보를 추출하고 판단하는 시스템을 구현해요. • AI 모델과 AgentOS를 연결하는 백엔드 서비스와 API를 설계하고 개발해요. • 프롬프트 엔지니어링, RAG와 Context Engineering을 활용해 AI 기능의 정확도와 안정성을 개선해요. • 개발한 기능을 실제 서비스 환경에 배포하고 성능과 장애, 비용을 지속적으로 모니터링해요. • 모델의 결과를 정량적으로 평가하고, 데이터와 지표를 기반으로 품질을 개선해요. • 제품·AI·엔지니어링 조직과 협업하며 고객의 요구사항을 확장 가능한 제품으로 발전시켜요.

[이런 경험이 있다면 더 좋아요] • 문서 이해: 문서 레이아웃 분석, 테이블 인식, 손글씨 또는 저품질 스캔 문서를 처리한 경험 • 멀티모달 AI: VLM(Vision-Language Model)을 실제 서비스나 파이프라인에 적용한 경험 • 지식 구조화: 지식 그래프나 온톨로지를 활용해 비정형 문서의 정보를 구조화한 경험 • 검색 품질: 검색 시스템의 평가셋과 지표를 설계하고 검색 품질을 개선한 경험 • 대규모 파이프라인: 처리 실패와 품질 저하를 탐지하고 복구할 수 있는 운영 체계를 구축한 경험 [이렇게 경험을 넓혀갈 수 있어요] • 모델에서 프로덕션까지: 모델 성능뿐 아니라 대규모 처리와 운영 안정성까지 고려한 AI 시스템을 End-to-End로 설계할 수 있어요. • 문서에서 기업 지식으로: 비정형 문서를 파싱하는 것을 넘어, AI Agent가 검색하고 활용할 수 있는 지식으로 연결하는 경험을 할 수 있어요. • 정확도를 품질 체계로: 개별 모델의 성능 개선에 그치지 않고 평가셋과 지표, 모니터링을 포함한 품질 개선 체계를 만들어볼 수 있어요.

[합류하면 함께할 업무예요] • 대규모 문서를 안정적으로 처리할 수 있는 파싱 파이프라인을 설계하고 개발해요. • 대용량·병렬·배치 처리와 실패 복구, 처리 현황 모니터링 체계를 구축해요. • PDF, 스캔 이미지와 오피스 문서부터 복잡한 레이아웃, 표, 도면, 그래프와 수기 문서까지 다양한 형태의 데이터를 처리해요. • OCR, 레이아웃 분석, 테이블 추출과 멀티모달 모델을 적용하고 성능을 개선해요. • 평가셋과 정량 지표를 설계하고, 파싱 품질을 측정하며 반복적으로 개선해요. • 파싱 결과를 지식화하고 검색 가능한 형태로 연결하는 후속 파이프라인을 설계해요.

- 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

[이런 분이면 더 좋아요!] • 패션 SCM/ERP, WMS(창고관리), POS(매장관리) 시스템 개발 또는 유관 프로젝트 경험이 있으신 분 • Stored Procedure, Index 튜닝 등 DB Performance Optimization 경험이 있으신 분 • Java, React Native, Web API 등 타 언어/프레임워크 활용 경험이 있으신 분 • 전산학/컴퓨터공학, 응용소프트웨어공학, 정보통신공학 등 관련 학과 전공자

[합류하시면 이런 일을 담당해요] • ERP 솔루션 개발 및 유지보수: WinForm 및 C# 기반의 ERP(생산/재고/영업/회계) 모듈 시스템을 개발하고 안정적으로 운용합니다. • DB 설계 및 Query 최적화: Oracle 및 MSSQL 환경에서 데이터 모델링, Complex Query 작성, Stored Procedure/View 구현 및 성능 튜닝을 수행합니다. • 인터페이스 & API 연동: ERP와 외부 시스템(WMS, POS, SAP, 전자세금계산서 등) 간 데이터 연동을 위한 REST API 및 WCF 서비스를 개발합니다. • 비즈니스 로직 고도화: 현장 작업자 및 관리자의 피드백을 반영해 업무 프로세스 병목을 해결하고 UI/UX 편의성을 제고합니다.

Data Platform 조직의 Orchestration Platform 팀은 전체 비즈니스 도메인에 걸쳐 Job scheduling 및 execution 서비스를 제공합니다. Orchestration Platform 팀이 관리하는 인프라는 로그 분석, 추천, 가격 비교, AB 테스트, 검색 인덱싱, 광고 및 로켓 배송을 포함한 다양한 쿠팡 서비스와 관련된 데이터 처리를 제공합니다. 우리는 쿠팡 고객에게 최고의 전자상거래 경험을 제공하는 데 중요한 역할을 하고 있다고 확신합니다. Orchestration Platform 팀은 클라우드 환경에서 매일 수십만 개의 Hive/Spark 작업을 처리하고 여러 클러스터에 걸쳐 수만 개의 Airflow DAG를 운영합니다. 이를 위해 Apache Airflow, Netflix Genie, Docker, Kubernetes, ArgoCD, Terraform과 같은 오픈 소스 기술과 Java 및 Python과 같은 개발 언어를 사용합니다. 우리의 비전은 엔지니어링 생산성을 향상시키기 위해 현대적인 셀프 서비스 도구를 제공하고, 누구나 쉽게 데이터를 활용할 수 있도록 하며, 일관되게 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 플랫폼을 구축하는 것입니다. 우리는 한국을 넘어 글로벌 수준에서 가장 견고한 플랫폼 서비스를 만들 소프트웨어 엔지니어를 찾고 있습니다! - 이해관계자 및 리드 엔지니어와 협력하여 주요 미션 크리티컬 프로젝트 수행 - Job scheduling 및 execution 플랫폼의 설계 및 배포 주도 - 클러스터 운영 효율성과 사용자 경험을 개선하기 위한 셀프 서비스 도구 개발 - Data Platform 관점에서 비즈니스 및 기술 개선 프로젝트에 참여 - 최신 데이터 엔지니어링 기술 연구 및 개발

- 개인 또는 팀 프로젝트에서 기획부터 개발, 배포까지 A to Z로 경험해 보신 분 • NestJS(TypeScript) 또는 FastAPI(Python)를 사용해 본 경험이 있으신 분 • PostgreSQL 등 관계형 데이터베이스를 설계하거나 ORM을 사용해 본 경험이 있으신 분 • Redis, MongoDB 등 NoSQL 또는 인메모리 데이터베이스를 사용해 본 경험이 있으신 분 • 새로운 기술과 서비스 구조를 적극적으로 학습하고 적용하는 분 • SQL 실행계획 분석 및 쿼리 성능 개선에 관심이 있으신 분 • 헬스케어 및 AI 기반 서비스에 관심이 있으신 분 • 단순한 기능 구현을 넘어 더 나은 코드와 서비스 구조를 고민하시는 분 • 새로운 AI 기술을 학습하고 향후 AI 서비스 및 백엔드 아키텍처 설계에 함께 참여하고 싶은 분

- 기존 서비스의 운영 및 유지보수에 참여합니다. • 신규 서비스 및 기능 개발을 위한 백엔드 API를 개발합니다. • REST API 및 WebSocket 기반의 실시간 서비스를 개발하고 운영합니다. • AWS 기반의 클라우드 환경에서 서비스 배포 및 운영 과정에 참여합니다.

- AI / ML 모델의 Serving 환경을 구축하거나 운영한 경험이 있으신 분 • GPU 기반 인프라 또는 AI 워크로드 운영 경험이 있으신 분 • 온프레미스와 클라우드가 혼재된 환경을 구축·운영한 경험이 있으신 분 • 서비스 특성을 고려해 인프라 구조를 설계하고 개선한 경험이 있으신 분 • 컨테이너 기반 서비스의 배포·운영 및 장애 대응 경험이 있으신 분 • 모니터링 및 로그 시스템을 구축하거나 운영한 경험이 있으신 분 • 인프라 또는 서비스 보안 관련 업무 경험이 있으신 분 • Python 등을 활용한 운영 자동화 또는 백엔드 개발 경험이 있으신 분 • 인프라 구축 또는 개선 과제를 주도적으로 수행한 경험이 있으신 분

- 온프레미스·클라우드 환경의 인프라 아키텍처 설계 및 구축 • AI 모델 서빙 환경의 설계·구축 및 성능 최적화 • Kubernetes 기반 서비스 환경 구축 및 운영 • AWS, 네이버클라우드 등 퍼블릭 클라우드 인프라 설계·구축·관리 • CI/CD 파이프라인 설계 및 운영, 배포 프로세스 자동화 • 서비스 및 프로젝트별 인프라 운영 체계 구축과 기술 지원 • 서버·네트워크 환경 운영 및 장애 원인 분석·대응 • 인프라 및 서비스의 모니터링 환경 구축과 운영 • 서버·네트워크 보안 정책 수립 및 보안 관리 • Cloud / Infrastructure: AWS, Naver Cloud, Docker, Docker Compose • Container / Orchestration: Kubernetes, Istio, Helm • AI Serving: Triton • Language / Framework: Python, FastAPI • Database / Cache: PostgreSQL, Redis • CI/CD / Collaboration: Git, CI/CD • 기타: Linux, Network, 대용량 데이터 처리 환경 로민의 DevOps 엔지니어는 AI 제품과 서비스가 안정적으로 개발되고 운영될 수 있도록 온프레미스와 클라우드 환경의 인프라를 설계·구축하고 운영합니다. Kubernetes 기반의 서비스 운영과 AI 모델 서빙 환경, CI/CD, 네트워크, 보안 등 제품 운영에 필요한 다양한 영역을 다루며, 각 서비스와 프로젝트의 특성에 맞는 환경을 구성하고 있습니다. 또한 반복적으로 발생하는 운영 업무를 자동화하고, 장애나 성능 이슈가 발생했을 때 원인을 파악해 개선하며, 제품과 서비스가 고객 환경에서도 안정적으로 운영될 수 있도록 지속적으로 인프라를 개선해 나가고 있습니다.

- 관련 경력 3년 이상 8년 이하

- Spring기반의 Back-End 개발

- 모바일 앱 출시 및 유지보수 경험이 있으신 분 • iOS, Android Native 앱 개발 경험 2년 이상 • UI에 대한 이해도가 높으신 분 • 앱 성능 최적화 및 코드 리팩토링 경험이 있으신 분 • 테스트 및 배포 프로세스 자동화(CI/CD) 경험이 있으신 분

- Flutter 기반 크로스플랫폼 앱 신규 개발 및 유지보수

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.

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.

- CAD 소프트웨어 개발 경험 우대해요 • Agent 시스템 개발 경험자 환영해요 • 대규모 데이터 처리 경험자 우대해요 • 기술 트렌드에 민감한 분 좋아요 • 프로젝트 리더 경험자 우대해요

- SaaS 서비스 개발 및 유지 보수 • AI 기반의 CAD 솔루션 개발 - QA 및 고도화 • 기술 문서 작성 및 프로젝트 관리

- 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