[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]

리텐션팀(Biz-E Retention)은 신규 및 기존 고객이 무신사에 정착하고 지속적으로 재방문하도록 이끄는 인게이지먼트 및 리워드 시스템(Engagement & Reward Layer)을 총괄합니다. 온보딩·큐레이션부터 앱테크(출석체크, 무퀴즈, 오늘의 미션 등), 래플·럭키드로우, 체험단, 오프라인 체크인(O4O), 혜택홈에 이르기까지 고객에게 실질적인 혜택이 지급되는 모든 서비스 접점을 책임집니다.

2026년 하반기 우리 팀의 최우선 과제는 AppTech Platform 구축입니다. 유저의 모든 행동 데이터를 단일 스토어(One Action Store)로 일원화하고, 그 위에 미션 엔진, 리워드 엔진, 리워드 원장(멱등성 보장), 예산 쿼타 시스템을 설계하고 있습니다. 이를 통해 추가적인 개발 작업 없이 어드민 설정만으로 신규 미션을 등록하고 운영할 수 있는 확장성 높은 구조를 만들고자 합니다. 나아가 이렇게 구축한 공통 엔진과 인터페이스를 바탕으로, 29CM·글로벌까지 리텐션 프로그램을 확장해 나가는 것을 목표로 합니다.

[담당 업무]

행동 데이터 적재 파이프라인, 미션·리워드 엔진, 리워드 원장, 예산 쿼타 등 AppTech Platform 핵심 컴포넌트의 설계와 구현을 리드하고, 서비스 확장에 따른 아키텍처 개선과 기술적 의사결정을 주도합니다.
온보딩, 래플, 체험단 등 리텐션 핵심 서비스의 신규 기능을 개발하고, ‘무진장’, ‘29위크’ 등 대규모 프로모션에 대비한 성능 튜닝과 장애 대응(온콜)을 통해 안정적으로 운영합니다.
Kafka 기반 비동기 처리, 트랜잭셔널 아웃박스(Transactional Outbox), 분산 락, 멱등키 등을 활용하여 데이터 정합성과 동시성 제어를 설계합니다.
코드 및 설계 리뷰를 통해 기술적 판단의 근거와 노하우를 공유하고, 팀 전반의 엔지니어링 역량을 높입니다.
PM·디자이너 및 유관 조직과 함께 해결할 고객 문제와 우선순위를 정의하고, 모호한 요구사항을 측정 가능한 가설로 구체화하며, 출시 이후 지표로 성과를 검증해 다음 개선으로 연결합니다.
AI 코딩 에이전트를 설계·구현·테스트·코드 리뷰·운영 전반에 적극 활용하고, 그 경험을 팀과 공유하며 개발 생산성과 품질을 높이는 AI 기반 개발 방식을 조직에 정착시킵니다.

[자격 요건]

백엔드 개발 실무 경력 7년 이상으로, Kotlin 또는 Java와 Spring Boot 기반 서비스를 초기부터 설계하고 구축해 보신 분
RDBMS(MySQL 등)와 JPA/QueryDSL을 활용한 데이터 모델링 및 쿼리 최적화 경험이 있으신 분
Kafka 기반 비동기·이벤트 아키텍처와 마이크로서비스 간 연동을 설계하고 운영해 보신 분
Redis 기반 캐싱·분산 락 등 동시성 제어와 대용량 트래픽 환경의 성능 튜닝·장애 대응 경험이 있으신 분
코드 리뷰와 주니어 멘토링을 통해 동료의 성장을 돕고, 고객 문제 정의부터 출시 이후 지표를 통한 성과 확인까지 함께해 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]

리텐션, CRM, 마테크(MarTech), 프로모션 이벤트 도메인의 서비스 개발 경험이 있으신 분
리워드·포인트·쿠폰의 정합성 설계나 예산·쿼타·결제·정산의 복잡한 비즈니스 로직 설계 경험이 있으신 분
NoSQL을 활용한 서비스 개발 또는 운영 경험이 있으신 분
타임세일, 선착순 이벤트 등 대규모 트래픽 처리 경험이 있으신 분
멀티 플랫폼·글로벌 확장을 고려한 공통 API 설계 또는 신규 플랫폼 구축 경험이 있으신 분
팀 내 기술 표준과 코딩 컨벤션을 수립하고 확산해 보신 분
실험과 데이터 검증을 통해 제품 의사결정에 참여하고, 비즈니스 KPI를 개선해 보신 분
AI를 개발 프로세스에 도입하여 팀 단위의 생산성이나 품질을 개선해 보신 분
AI를 활용하여 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.

[무신사 테크 ​소개]