Backend 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.

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[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.

[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

[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

[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

[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)

[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 채용은 수시 진행으로 우수 인재 채용 시 마감될 수 있습니다.
• 최종 합격자는 3개월간의 수습기간이 적용되며, 해당 기간 중 급여는 100% 지급됩니다.
• 입사지원 서류에 허위사실이 발견될 경우, 채용확정 이후라도 채용이 취소될 수 있습니다.