[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]

파트너그로스팀은 무신사의 광고, Affiliate, 인플루언서 마케팅 서비스를 개발합니다. 서로 다른 형태의 서비스이지만, 브랜드와 인플루언서가 더 많은 고객을 만나고 성장할 수 있도록 돕는다는 공통된 목표를 가지고 있습니다.

우리는 무신사가 보유한 커머스 트래픽과 상품·고객 행동 데이터를 활용해 브랜드와 고객을 효과적으로 연결하는 광고·마케팅 플랫폼을 만들어가고 있습니다. 다양한 커머스 지면에서 광고가 자연스럽게 노출되고 실질적인 성과로 이어질 수 있도록 서비스를 지속적으로 고도화합니다.

이 포지션은 단순한 광고 연동 기능을 넘어 광고 요청·노출·클릭·전환 처리, 광고 랭킹과 옥션, 예산 집행, 과금·정산, 성과 측정 등 광고 플랫폼의 핵심 백엔드 로직을 설계하고 발전시키는 역할입니다. 대규모 트래픽을 안정적으로 처리하고 낮은 레이턴시와 높은 확장성을 갖춘 분산 시스템을 구축합니다. 데이터를 기반으로 광고와 마케팅 성과를 개선하며, 빠르게 변화하는 시장과 비즈니스 요구에 민첩하게 대응할 수 있는 기술적 기반을 발전시키고 있습니다.

파트너그로스팀은 개발자 간의 활발한 소통과 협업을 중요하게 생각합니다. 기술적인 도전을 함께 해결하며 성장하고, AI를 활용해 개발 생산성과 사용자 가치를 높일 수 있는 방법에도 관심을 가지고 있습니다.

[담당 업무]

광고 및 Affiliate 플랫폼의 백엔드 시스템을 Java·Kotlin, Spring, JPA 기반으로 설계하고 개발합니다.
광고 요청, 노출, 클릭, 전환 등 대규모 이벤트를 안정적으로 수집·처리하고 데이터 정합성을 관리합니다.
eCPM, CTR, CVR 등 광고 성과 지표를 활용한 광고 랭킹 및 옥션 로직을 개발하고 개선합니다.
광고주의 예산이 목표 기간과 조건에 맞게 집행되도록 budget pacing과 예산 제어 로직을 개발합니다.
CPC, CPM, CPA 등 과금 모델을 기반으로 광고 과금, 매출 집계 및 파트너 정산 시스템을 개발하고 고도화합니다.
Affiliate 트래킹, 어트리뷰션, 수수료 계산 등 광고·마케팅 성과 측정 로직을 개선합니다.
AWS 기반 환경에서 Kafka, Redis, Kubernetes 등을 활용해 낮은 레이턴시와 높은 확장성을 갖춘 분산 시스템을 구축합니다.
시스템의 성능과 운영 지표를 모니터링하고 장애, 중복 집계, 부정 트래픽 및 데이터 불일치 문제를 해결합니다.
제품, 데이터 및 비즈니스 조직과 협업하여 광고 성과와 운영 효율을 개선합니다.
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.

[자격 요건]

Java 또는 Kotlin을 사용한 Spring 기반 소프트웨어 개발 경력 5년 이상이거나 이에 준하는 역량을 갖추신 분
광고 플랫폼 또는 광고와 유사한 실시간 랭킹, 동적 가격 결정, 예산 제어, 과금·정산 등 코어 시스템을 설계하고 운영한 경험이 있으신 분
광고 랭킹·옥션, eCPM 등 성과 지표 기반 로직, 광고 과금·정산, budget pacing, 광고 이벤트 트래킹·어트리뷰션 중 하나 이상의 영역을 직접 설계하거나 고도화한 경험이 있으신 분
대규모 트래픽 또는 이벤트 데이터를 처리하는 분산 시스템과 이벤트 기반 아키텍처(EDA)에 대한 깊은 이해가 있으신 분
데이터 정합성과 안정성이 중요한 운영 시스템에서 모니터링, 장애 대응 및 문제 해결을 수행한 경험이 있으신 분
비즈니스 요구사항을 기술적 과제로 구체화하고 설계부터 개발, 배포, 운영까지 문제 해결을 주도할 수 있으신 분
효과적인 의사소통을 바탕으로 제품, 데이터, 비즈니스 등 여러 직군과 원활하게 협업할 수 있으신 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

[기술 스택]

Java/Kotlin
Spring
JPA
MySQL
Kafka
Redis
AWS
Kubernetes (k8s)
Docker
AI 개발 도구: Codex, Claude Code 등 코딩 에이전트

* 실제 기술 스택과 도구는 담당하는 제품과 팀의 환경에 따라 달라질 수 있습니다.

* 특정 도구의 사용 경험보다 문제에 맞는 기술을 선택하고 조직에 정착시키는 역량을 중요하게 봅니다.

[우대 사항]

상품 광고 또는 커머스 광고 플랫폼을 개발하고 운영한 경험이 있으신 분
CPC, CPM, CPA 등 광고 과금 모델과 광고 생태계에 대한 이해가 있으신 분
실시간 광고 옥션, eCPM 기반 랭킹 또는 budget pacing 로직을 개발하거나 개선한 경험이 있으신 분
Affiliate 트래킹, 어트리뷰션, 수수료 계산, 광고 과금 또는 파트너 정산 시스템을 개발한 경험이 있으신 분
부정 트래픽 탐지, 중복 집계 방지 또는 광고 데이터 정합성 문제를 해결한 경험이 있으신 분
Kafka, Apache Spark 등을 활용해 대규모 로그나 스트리밍 데이터를 처리한 경험이 있으신 분
AWS 환경에서 Docker, Kubernetes 등 컨테이너 및 오케스트레이션 도구를 활용한 경험이 있으신 분
AI를 활용해 업무 생산성을 높이거나 제품 가치를 향상한 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 (Live Coding) - 2차 인터뷰 - 처우 협의 - 최종합격
진행 상황에 따라 전형은 변동될 수 있습니다.
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.

[무신사 테크 ​소개]