Product Engineer (Catalog)

담당업무

• 통합 카탈로그와 CIAP 재고·Promise 플랫폼의 핵심 도메인 설계 및 구현

• 플랫폼별 상품 데이터 통합·표준화와 상품 매칭

• 재고 원장 및 가용 재고 계산, Promise 산출

• 요구사항 정리부터 배포·운영까지 담당 영역 책임

• 상세 설계 수행 및 설계·코드 리뷰에서 개선안 제안

• 대규모 트래픽 환경의 성능 병목과 데이터 정합성 문제 진단·개선

• 모니터링·알림·런북 구축, 장애 대응 및 사후 분석과 재발 방지

• PM·인프라·검색·주문 등 유관 조직과 요구사항 구체화 및 단계적 출시

자격요건

• Java/Kotlin/Spring 기반 백엔드 시스템 개발 경험

• Kafka 등 메시징 큐 기반 이벤트 처리와 분산 시스템 설계·운영 경험

• 캐싱 전략 및 분산 락·낙관적 락 등 동시성 제어 이해와 구현 경험

• 대용량 데이터 환경에서 RDBMS 설계 및 성능 최적화 경험

• 상품·재고·주문·배송 등 커머스 도메인 개발 경험 또는 신규 도메인을 빠르게 이해해 성과를 만든 경험

• 불명확한 요구사항을 구체화하고 설계부터 개발·출시까지 이끈 경험

우대사항

• 카탈로그·상품 매칭·재고 원장 등 커머스 코어 시스템 개발·운영 경험

• MongoDB·Elasticsearch 등 NoSQL 데이터베이스 활용 경험

• Temporal 등 워크플로우 엔진 활용 경험

• AWS·Kubernetes 서비스 운영 또는 CI/CD 파이프라인 구축 경험

• 멀티 플랫폼 또는 글로벌 서비스 개발·운영 경험

• 장애 대응 및 사후 분석 주도, 재발 방지 조치 수행 경험

• AI 코딩 도구 활용을 통한 개발 생산성 또는 코드 품질 개선 경험

업무 방식

• 전문 엔지니어링 영역을 기반으로 AI를 활용해 고객·비즈니스 문제 해결

• 출시 이후 지표를 확인하고 다음 개선으로 연결

• AI 에이전트를 활용해 낯선 코드베이스와 인접 영역을 파악하고 결과물 품질 검증

• 짧은 문제 정리나 프로토타입으로 PM·디자이너와 논의 시작

• 효과가 확인된 AI 코딩 도구 활용 방식을 팀과 공유

지원 서류

• 이력서 필수

• 포트폴리오 선택

• 프로젝트별 문제 정의·해결 전략·성과와 기여도 기재

• AI 활용 사례는 활용 방식·결과·결과물 검증 내용 기재

전형절차

1. 서류 검토

2. 1차 인터뷰 및 Live Coding

3. 2차 인터뷰

4. 처우 협의

5. 최종합격

마감기한

채용시 마감