[무신사 테크 소개]

팀 무신사 테크 조직은 혁신의 원동력이자 변화를 선도하는 핵심 기술 조직입니다. 고객과 입점 브랜드가 각자의 고유한 개성을 자유롭게 표현할 수 있도록, 데이터와 기술을 기반으로 한 개인화된 경험을 제공합니다. 무신사 테크는 새로운 도전을 두려워하지 않으며, 항상 새로운 영역에서의 성공을 꿈꿉니다.

무신사는 한국을 넘어 글로벌 시장에서도 경쟁력 있는 서비스를 선보이고자 OCMP(One Core Multi Platform)를 구축하고 있습니다. 이를 통해 전체 비즈니스의 폭발적 성장을 지원하며 무신사 테크는 끊임없는 도전과 혁신으로 고객에게 더 나은 가치를 제공하고자 합니다.

[Product Engineer 소개]

AI가 개발 방식을 빠르게 바꾸고 있는 지금, 우리는 직무의 경계보다 문제를 해결하는 역량에 더 집중하고자 합니다. 그래서 무신사 테크에서는 서버·웹·모바일 엔지니어가 Product Engineer(PE)라는 하나의 직군으로 함께 일합니다. PE는 각자의 엔지니어링 전문성을 기반으로 AI를 적극적으로 활용해, 고객과 비즈니스의 문제를 더 빠르고 깊이 있게 해결하는 엔지니어입니다.

지금까지 쌓아 온 전문성은 PE가 문제를 푸는 가장 강력한 도구이고, 무신사는 그 깊이를 그대로 존중합니다. 새롭게 더해지는 것은 그 전문성을 쓰는 범위입니다. 기능이 왜 필요한지 이해하고, 출시 이후 지표로 결과를 확인해 다음 개선으로 잇는 데까지 PM과 함께 참여합니다.

무신사의 PE는 이렇게 일합니다.

전문 영역에서 출발해 고객 경험과 지표가 실제로 바뀌었는지까지 확인합니다.
AI 에이전트와 함께 낯선 코드베이스와 인접 영역까지 빠르게 파악해 문제를 처음부터 끝까지 풀고, 결과물의 품질은 직접 검증하고 책임집니다.
긴 문서를 기다리기보다 짧은 문제 정리나 프로토타입으로 PM·디자이너와의 논의를 먼저 시작합니다.

이 포지션에서 중점적으로 필요한 전문성은 아래 담당업무와 자격요건에서 확인하실 수 있습니다.

[조직 소개]

Foundation Platform 조직의 Service Platform은 무신사, 29CM, Platform Business Operation, Core에서 사용하는 공통 서비스와 개발 플랫폼을 설계·개발·운영합니다. 메시지 발송 플랫폼, 개발자 포털, Kafka 운영 거버넌스, CMDB, Scalability 관리 도구 등 여러 서비스가 함께 사용하는 플랫폼을 제공합니다.

Java/Kotlin, Spring Framework, AWS, Kubernetes, Kafka 등을 기반으로 분산 시스템을 운영하며, AI 기반 개발 워크플로우를 실제 개발 프로세스에 적용하여 개발 생산성과 품질 향상을 도모하고 있습니다.

Service Platform은 서비스별 요구사항을 표준화된 플랫폼 경험으로 연결하고, 대규모 트래픽과 글로벌 확장 환경에서도 안정적으로 동작하는 재사용 가능한 플랫폼 아키텍처를 만드는 것을 목표로 합니다.

[담당 업무]

공통 플랫폼 API와 백엔드 시스템을 개발하고, 대규모 트래픽에 안정적으로 대응하는 분산 아키텍처를 설계합니다.
기술 표준과 공통 라이브러리를 정립하여 서비스 간 일관성과 재사용성을 높입니다.
증설 관리 시스템을 개발하고 운영하여 인프라 확장과 자원 관리의 효율성을 높입니다.
개발자 포털과 생산성 측정 체계를 구축하고, AI 도구 운영 정책을 지원합니다.
PM, 디자이너 및 유관 조직과 고객 문제와 우선순위를 정의하고, 모호한 요구를 측정 가능한 가설로 구체화하며 출시 이후 지표를 검증해 개선으로 연결합니다.
설계, 구현, 테스트, 코드 리뷰, 운영 전반에 AI 코딩 에이전트를 적극 활용하고, 경험을 팀과 공유해 생산성과 품질을 높이는 개발 방식을 정착시킵니다.

[자격 요건]

소프트웨어 개발 경력 10년 이상으로, Java 또는 Kotlin과 Spring Framework 기반 개발 경험이 있으신 분
REST API 또는 gRPC 기반 인터페이스를 설계하고 운영해 보신 분
분산 시스템의 성능, 장애, 데이터 정합성 문제를 해결하고 아키텍처 개선을 주도해 보신 분
고객 문제를 함께 정의하고, 출시 이후 지표로 성과를 확인하며 개선해 오신 분
기술적 의사결정의 근거와 트레이드오프를 문서화하고, 이를 비즈니스 맥락에서 설명하실 수 있는 분
AI 코딩 에이전트(Codex, Claude Code 등)를 실무에 적극 활용하며, 결과물의 품질을 직접 검증하고 책임지실 수 있는 분

[우대 사항]

공통 라이브러리, SDK, 플랫폼 컴포넌트 등 여러 서비스에서 재사용하는 구조를 설계하고 운영해 보신 분
Kafka 토픽과 스키마, 이벤트 규칙 등 거버넌스를 정립하거나 고가용성 메시징, 알림, 이벤트 스트리밍 시스템을 개발해 보신 분
개발자 포털, CI/CD, 생산성 측정, 코드 품질 자동화 등 개발 플랫폼을 구축해 보신 분
Kubernetes 기반 오토스케일링, 이벤트 기반 자원 프로비저닝, 용량 관리 등 확장성 플랫폼을 개발해 보신 분
가설 수립, 실험, 데이터 검증으로 제품 의사결정에 참여하고, 기술로 비즈니스 KPI를 개선해 수치로 입증해 보신 분
AI 에이전트 개발이나 AI 기반 개발, 리뷰, 테스트, 운영 프로세스 도입을 통해 팀 생산성이나 품질을 개선해 보신 분
AI를 활용해 서버 API, 데이터 파이프라인 등 클라이언트 외 영역까지 직접 문제를 해결해 보신 분

[지원 서류]

이력서(필수) / 포트폴리오(선택)
(참고) 이력서/포트폴리오 작성 팁
이력서/포트폴리오에는 왜 해당 문제를 해결해야 했는지, 어떤 전략을 세웠는지, 어떤 성과가 있었는지 등에 대한 문제 정의, 문제 해결, 성과에 대한 전반적인 내용을 담아주세요. 프로젝트의 성공과 실패를 떠나, 1차 면접에서 인터뷰어와 심도있는 이야기를 나눌 수 있도록 프로젝트의 이해도가 높은 이력서로 구성해주세요. (프로젝트별 기여도 표시)
AI를 활용해 문제를 해결한 사례가 있다면 활용 방식과 결과, 그리고 결과물을 어떻게 검증했는지를 함께 적어 주세요.
전문 영역 밖으로 문제를 넓혀 풀어 본 경험이 있다면 함께 적어 주세요.

[근무 조건]

정규직

[전형 절차]

접수 기간 : 상시지원
전형 절차 : 서류 검토 - 1차 인터뷰 - 2차 인터뷰 - 처우 협의 - 최종합격
문의사항 : recruit@musinsa.com

[기타 사항]

본 포지션은 수시 진행으로 우수 인재 채용 시 마감될 수 있습니다.
적합한 지원자에게 채용 담당자가 개별 연락 예정이며, 내부 규정에 따라 각 전형 단계별 개별 피드백은 제공하지 않습니다.
최종 합격자는 3개월간의 수습기간이 적용되며, 해당 기간 중 급여는 100% 지급됩니다.
입사지원 서류에 허위사실이 발견될 경우, 채용확정 이후라도 채용이 취소될 수 있습니다.
국가보훈대상자, 장애인 등 취업보호대상자는 관계 법령에 따라 우대합니다.

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