Product Engineer (Search&Recommendation)

[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.

• 무신사 테크 블로그
• 29CM 테크 블로그
• 테크 유튜브 채널
• 무신사 링크드인
• MUSINSA TECH

[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]

CoreE Search & Recommendation

팀은 수천만 사용자가 매일 마주하는 무신사의 검색과 추천 서비스를 책임집니다. 우리는 단순한 키워드 매칭을 넘어, 사용자에게 최적의 상품을 제안하는 탐색 경험을 제공하기 위해 기술적 도전을 지속하고 있습니다. 대규모 트래픽 처리, 대용량 데이터 파이프라인 구축, 랭킹, AI 기반 탐색 고도화 등 이커머스의 가장 흥미로운 문제들을 해결합니다.

우리 팀은 검색·추천 기술 전문가만을 위한 곳은 아닙니다. 패션 이커머스라는 특수한 도메인에서 발생하는 다양한 탐색 요구사항을 깊이 있게 이해하고, 이를 해결하는 과정에 몰입할 수 있는 개발자를 환영합니다. 상품 데이터의 특성을 고려한 랭킹 개선부터 AI 기반 탐색 품질 향상, 글로벌 서비스 확장까지 끊임없이 새로운 문제를 정의하고 해결하며 성장합니다. 팀 무신사내의 다양한 직군과 긴밀히 협업, 검색 및 추천 도메인의 스페셜리스트로 성장할 기회가 열려 있습니다.

[이런 경험을 하실 수 있어요]

• 플랫폼 단위의 시스템 설계: 무신사, 29CM, 글로벌 무신사 등 여러 플랫폼을 아우르는 고성능 검색 및 추천 플랫폼을 직접 설계하고 구축합니다.
• 글로벌 이커머스 시장 진출: 문화권별 맞춤 검색 및 추천 인프라를 구축하며 글로벌 스케일의 기술적 난제를 해결합니다.
• 개인화 추천 엔진 고도화: 사용자의 실시간 행동 로그, 구매 이력, 취향 데이터를 결합하여 '나보다 나를 더 잘 아는' 개인화 추천 시스템을 개발합니다. 수천만 명의 사용자에게 각기 다른 탐색 경험을 제공하는 알고리즘을 대규모 트래픽 환경에서 안정적으로 서빙하는 경험을 할 수 있습니다
• 고객 관심사와 트렌드를 반영하는 동적 랭킹 시스템을 엔드투엔드로 운영합니다. 단순 집계를 넘어 급상승 랭킹, 테마 랭킹 등 다양한 랭킹 경험을 설계하고, 고가용성 서빙 시스템을 직접 구축합니다.
• 최신 기술의 실무 적용: AI, LLM, Vector Search 기술을 실제 검색 및 추천 시스템에 접목하여 혁신적인 탐색 경험을 상용화합니다

[담당 업무]

• 무신사와 29CM를 포함한 검색·추천·랭킹 플랫폼의 개발 및 운영을 담당합니다.
• 대규모 데이터를 안정적으로 처리할 수 있도록 색인 파이프라인을 설계하고 최적화합니다.
• 검색·추천·랭킹 API 서버를 개발하고, 서비스 안정성 확보를 위한 운영 체계를 지속적으로 고도화합니다.
• MLE와의 협업을 통해 AI 모델 및 개인화 랭킹을 연동하여 검색 기능을 강화합니다.
• 고객 관심사와 트렌드를 반영한 동적 랭킹 로직, 수식, 알고리즘을 설계하고 고도화합니다.
• 비즈니스 요구사항에 맞춰 아키텍처를 개선하고 신규 기능을 구현합니다.
• 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]

• 백엔드 또는 데이터 파이프라인 개발 경험 7년 이상, 혹은 이에 준하는 기술적 역량을 가지신 분
• AWS 등 클라우드 환경 기반의 대규모 서비스 개발 및 운영 경험이 있으신 분
• 새로운 기술을 학습하고 이를 실제 문제 해결에 적극적으로 적용하시는 분
• 복잡한 요구사항을 단순화하여 확장성 있는 시스템으로 설계할 수 있는 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]

• Backend: Java, Kotlin 기반 개발 (서비스 특성에 따라 Python 활용)
• Infra: AWS, Kubernetes, Docker, Argo, Airflow, Databricks
• Data/Search: Elasticsearch, Mongo, Kafka, Redis, Airflow, Vector DB, Spark
• 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]

• Elasticsearch, OpenSearch, Solr 등 검색 엔진 기반 서비스 개발 경험이 있으신 분
• 대규모 트래픽 환경에서 고성능/저지연 시스템을 구축하고 운영해 본 경험이 있으신 분
• 분산 시스템 및 대용량 데이터 처리 아키텍처에 대한 깊은 이해가 있으신 분
• 패션/커머스 도메인에 대한 높은 관심과 데이터 기반 의사결정 역량을 갖추신 분
• 기획자, MLE, DS 등 다양한 직군과 원활한 커뮤니케이션 및 협업이 가능하신 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 (컬쳐핏) - 처우 협의 - 최종합격
• 1차 인터뷰는 Live Coding, Architecture Design 중 유연하게 구성되어 진행될 수 있습니다.
• 문의사항 : [email protected]

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