[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 포지션 소개와 담당업무, 자격요건에서 확인하실 수 있습니다.

[팀 소개]

Core - SCM (Supply Chain Management) 팀은 무신사, 29CM 등 전 채널의 상품 기준정보와 재고, 그리고 발주부터 입고·매입까지 이어지는 공급망 흐름을 하나의 시스템으로 통합하는 조직입니다. 전사 단일 SKU 마스터의 오너십을 갖고 발주·입고·재고·소유권 전환을 관장하는 Supplier Platform를 개발·운영하며, 1P(매입)·2P(위탁)·PB(자체제작)로 나뉜 서로 다른 커머스 유형을 하나의 SKU 체계와 재고 모델로 수렴시킵니다. 이를 통해 온라인과 오프라인 매장 어디서든 동일한 재고 기준으로 판매하고 운영할 수 있는 기반을 만들고 있습니다.

[담당 업무]

SKU 마스터 및 기준정보 플랫폼 개발
전사 단일 SKU 마스터(SSoT)를 설계·운영하고, 플랫폼별로 파편화된 상품·옵션·바코드 식별 체계를 통합합니다.
커머스 유형(1P/2P/PB/3P)별 소유권을 모델링하고, 기준정보 배포를 위한 인터페이스를 설계합니다.
주문·물류·카탈로그·ERP 등 다양한 연동 시스템을 고려하여 확장 가능한 기준정보 아키텍처를 설계합니다.
팀과 팀원의 기술적 성장을 주도합니다.
발주 및 입고 프로세스 개발
구매요청(PR)부터 발주(PO)까지 이어지는 워크플로우와 매입예산(OTB) 검증 시스템을 구축합니다.
파트너의 입고 신청부터 ASN 등록, 물류센터 입고 지시 및 실적 반영까지 이어지는 입고 파이프라인을 개발합니다.
레거시 ERP(SAP) 연동 인터페이스를 개발하고, 자체 시스템으로의 단계적인 전환(디커플링)을 설계합니다.
재고 및 소유권 전환 시스템 개발
상품·물리 단위·보관 위치를 기준으로 재고 모델을 설계하고, 모든 재고 변동에 대한 감사 추적(Audit Trail)을 구현합니다.
위탁(2P)에서 매입(1P)으로의 소유권 전환 과정에서 물류·주문 시스템을 연계하는 End-to-End 오케스트레이션을 설계합니다.
PM·디자이너 및 유관 조직과 함께 해결할 고객 문제와 우선순위를 정의하고, 모호한 요구는 측정 가능한 가설로 바꾸며, 출시 이후 지표로 성과를 확인해 다음 개선으로 연결합니다.
AI 코딩 에이전트를 설계·구현·테스트·코드 리뷰·운영 전반에 적극 활용하고, 그 경험을 팀과 나눠 개발 생산성과 품질을 높이는 AI 기반 개발 방식을 조직에 만들어 갑니다.

[기술 스택]

Language: Java, Kotlin
Framework: Spring Boot, Spring Cloud, JPA/Hibernate
Infrastructure: AWS, Kubernetes, Terraform
Database: MySQL, Redis, PostgreSQL
Message Broker: Kafka, RabbitMQ
Monitoring: Datadog, Prometheus, Grafana
AI 개발 도구: Codex, Claude Code 등 코딩 에이전트

[자격 요건]

8년 이상의 백엔드 개발 경험을 보유하며, 복잡한 비즈니스 로직을 코드와 아키텍처로 구조화할 수 있는 분
Java/Kotlin 및 Spring 기반의 실무 역량이 탄탄하며, 대규모 트래픽 환경을 경험해 보신 분
도메인의 복잡도를 이해하고, 객체 지향적인 설계와 클린 코드를 지향하시는 분
비즈니스 목표를 달성하기 위해 기술적 의사결정을 주도하고 리딩해 본 경험이 있으신 분
CI/CD 기반의 배포 자동화 및 안정적인 서비스 운영 프로세스에 대한 경험과 이해를 갖추신 분
구현에 머무르지 않고 고객 문제를 함께 정의하고, 출시 이후의 지표로 결과를 확인하며 일해 오신 분
기술적 의사결정을 트레이드오프와 함께 문서로 정리하고, 이를 비즈니스 맥락에서 설명할 수 있는 분
AI 코딩 에이전트(Codex, Claude Code 등)를 실무에 적극 활용하고, 그 결과물의 품질을 스스로 검증하고 책임질 수 있는 분

[우대 사항]

레거시 시스템을 점진적으로 개선하거나 MSA로 전환하는 과정을 주도하고, 성공적으로 안착시킨 경험이 있으신 분
기술적 문제를 글로 정리하고 공유하는 테크니컬 라이팅 및 코드 리뷰 문화를 즐기시는 분
물류/커머스 도메인에 대한 깊은 이해나 구축 경험이 있으신 분
비즈니스 KPI를 기술로 개선하고 수치로 증명해 본 경험이 있으신 분
가설 수립 → 실험 → 데이터 검증을 거쳐 제품 의사결정에 참여해 본 경험이 있으신 분
AI를 개발 프로세스에 도입해 팀 단위 생산성이나 품질을 개선한 경험이 있으신 분
AI를 활용해 클라이언트 밖의 영역(서버 API, 데이터 파이프라인 등)까지 직접 문제를 풀어 본 경험이 있으신 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(2회) - 2차 인터뷰(컬쳐핏) - 최종합격
1차 인터뷰는 Live Coding과 Architecture Design으로 진행됩니다.
문의사항 : recruit@musinsa.com

[기타사항]

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.
입사 지원 서류에 허위사실이 발견될 경우, 채용 확정 이후라도 채용이 취소될 수 있습니다.
국가보훈대상자, 장애인 등 취업보호대상자는 관계 법령에 따라 우대합니다.

[무신사 테크 ​소개]