[오늘의집] AI Solutions Engineer 공고 분석

이 자리가 왜 생겼을까요

1하게 될 업무

• Claude Code 같은 AI 코딩 에이전트와 함께 CreatorPlus, 콘텐츠 수익화 프로그램, Affiliate 등 담당 서비스의 기능을 백엔드·프론트엔드 구분 없이 설계부터 배포·운영까지 완결합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  한 사람이 한 기능을 끝까지 맡는 구조입니다. 백엔드나 프론트엔드 한쪽 경력이 중심이라도 AI 에이전트와 함께 반대쪽까지 만들어 배포한 기능이 있다면 그 기능의 범위가 이 업무와 가장 가깝습니다.

• 기획·디자인·개발·배포·운영 각 단계에 AI를 적용해 end-to-end 흐름을 개선하고, 더 정확하고 효과적인 개발 방법론을 구축합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  팀 소개에 따르면 이 팀에서는 방법론을 세우는 일보다 방법론을 실제 과업에 적용해 보고 그 경험을 조직에 돌려주는 일의 비중이 더 큽니다. 팀은 초기에 AI에 100% 의존하다가 보조적으로 쓰는 쪽으로 기준을 바꿨다고 밝혔습니다. 기획·디자인·배포처럼 코드 밖 단계에 AI를 적용해 봤다면 어느 단계에서 무엇이 줄었는지와 AI에 맡겼다가 되돌린 단계를 함께 적어 보세요.

• 기술 설계 대안의 장단점을 비교해 고르고, 그 설계를 동료와 토론해 다듬은 뒤 구현합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  팀 소개는 코드는 AI가 짜더라도 무엇을 만들지 정하는 일은 사람이 맡는다고 적었습니다. 면접에서는 고른 설계와 함께 버린 대안과 버린 이유까지 말할 수 있어야 합니다.

• AI가 생성한 코드를 적은 리소스로 효과적으로 검토·검증·테스트하는 방법을 고민하고 구축·개선합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  AI가 낸 결과를 의심하는 일도 팀 소개가 사람의 일로 정한 부분입니다. AI 생성 코드의 오류를 걸러 내려고 테스트나 리뷰 방식을 바꿔 본 사례가 이 업무에 대한 직접적인 경험입니다.

• AI 에이전트가 읽을 문서(Spec, CLAUDE.md, 규칙, 스킬)와 기획서 정본을 담당 영역에 맞게 작성하고 최신 상태로 유지합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  에이전트에게 주는 문서를 관리하는 일이 업무 목록에 따로 있습니다. 직접 써 본 규칙 파일이나 스펙 문서가 있다면 그 문서로 에이전트의 결과가 어떻게 달라졌는지 예를 들 수 있게 준비합니다.

• 새 모델, 에이전트 하네스, RAG, 오케스트레이션 등 최신 AI 리서치와 뉴스를 팀 과업에 적용해 보고 결과를 공유합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  새 기술을 따라가는 데서 끝나지 않고 팀 과업에 적용한 결과를 공유하는 일까지 업무입니다. 시도했다가 쓰지 않기로 한 기술도 이유와 함께 정리했다면 공유 경험에 포함됩니다.

• 운영 중인 서비스의 장애와 문의에 AI가 대응할 수 있도록 RCA(원인 분석) Agent를 개발하고 계속 튜닝합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  서비스를 운영하는 데서 나아가 원인 분석을 AI에 맡기는 도구까지 만듭니다. 장애 원인을 찾던 절차를 단계별로 말할 수 있으면 어느 단계를 Agent에 맡길지 논의하는 데 도움이 됩니다.

2자격 요건

• 웹 서비스 개발 경력 2년 이상을 요구합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  백엔드와 프론트엔드 웹 서비스 개발 경력은 이 조건에 함께 적을 수 있습니다. 같은 회사 Fullstack Engineer, Payment 공고가 프론트엔드 만 1년 이상과 백엔드 만 2년 이상을 나눠 요구하는 것과 달리 이 공고는 영역을 나누지 않고 한 영역에서 기능을 완결하는 역량을 봅니다. 프로젝트마다 맡은 영역과 기간, 끝까지 맡아 배포한 기능을 함께 적으면 주력 영역이 분명해집니다.

• 백엔드(Kotlin/Java/Spring Boot/Python) 또는 프론트엔드(TypeScript/React/Next.js) 가운데 한 영역에서 기능 단위 개발을 스스로 완결하는 역량과, 다른 영역도 AI와 함께 배워 풀스택으로 넓혀 갈 의지를 요구합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  처음부터 풀스택을 요구하지 않고 한 영역의 완결 능력과 넓혀 갈 의지를 함께 봅니다. 주력 영역에서 혼자 끝낸 기능 하나와 반대 영역을 AI와 함께 만들어 본 경험을 나란히 준비하면 이 요건의 두 부분에 모두 답이 됩니다.

• 자료구조·알고리즘·데이터베이스·네트워크 등 CS 기본기를 바탕으로 구현에 앞서 좋은 설계를 먼저 제시할 수 있어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  진행 절차에 코딩테스트가 있어 CS 기본기는 전형에서 따로 평가합니다. 설계를 먼저 제안해 구현 방향을 바꾼 사례를 하나 고르면 면접에서 설계 역량을 구체적으로 보여 줄 수 있습니다.

• Claude Code, Codex, Grok 같은 AI 코딩 도구를 실무에서 써 봤고, 활용 범위를 자기 경험으로 설명할 수 있어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  Claude Code와 Codex는 저장소를 읽고 여러 파일을 고치며 명령까지 실행하는 에이전트형 도구입니다. 자동 완성 도구보다 맡길 수 있는 범위가 넓습니다. AI 활용 역량은 조직문화 인터뷰의 별도 세션에서도 확인합니다. 어떤 작업을 에이전트에 통째로 맡기고 어떤 작업을 직접 설계·검증했는지, 그 경계를 정한 이유와 맡겼다가 문제가 난 사례를 함께 준비합니다.

• 기술 설계에서 대안의 장단점을 따져 고르고, 해야 할 일의 우선순위를 스스로 세우는 역량을 봅니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  이 자리는 담당 서비스 기능 개발에 더해 RCA Agent 튜닝, 개발 방법론 구축, AI 리서치 적용까지 성격이 다른 과업을 함께 맡습니다. AI 에이전트로 구현 속도가 빨라지면 무엇을 먼저 만들고 어떤 설계를 고를지가 일정을 크게 좌우합니다. 여러 요청 가운데 무엇을 먼저 처리했고 왜 그렇게 정했는지, 버린 설계 대안의 단점이 무엇이었는지를 한 사례로 말할 수 있어야 이 요건의 두 부분에 함께 답할 수 있습니다.

• Context Switch가 많은 환경에서 먼저 제안하고 함께 시도하고 조정하며, 협업으로 더 성장하고 싶은 사람을 원합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  담당 서비스가 CreatorPlus, 콘텐츠 수익화 프로그램, Affiliate처럼 여럿입니다. 여러 과제를 동시에 맡으면서 먼저 제안해 일하는 방식을 바꾼 경험이 있다면 이 요건의 사례로 쓸 수 있습니다.

• 컴퓨터 공학 관련 분야 학사 이상 또는 그에 준하는 경력이 필요합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  같은 회사 Fullstack Engineer, Payment 공고는 전공에 준하는 지식을 적었고 이 공고는 전공에 준하는 경력을 적었습니다. 자료구조·네트워크 같은 CS 기본기는 별도 자격 요건과 서류전형 다음 코딩테스트에서 따로 확인합니다. 비전공자라면 직접 만들고 운영한 웹 서비스를 학위 대신 보여 줄 경력으로 자세히 쓰는 것이 좋습니다.

3우대 사항

• AI 에이전트를 활용해 기능 하나를 기획부터 배포·운영까지 처음부터 끝까지 만들어 봤거나, 프롬프트·스킬·룰·하네스처럼 에이전트에게 주는 지시를 다듬어 결과를 개선해 봤으면 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  우대의 두 갈래는 업무의 기능 완결(백엔드·프론트엔드를 배포·운영까지)과 에이전트가 읽을 문서(Spec, CLAUDE.md, 규칙, 스킬) 관리를 각각 해 본 경험입니다. CLAUDE.md는 Claude Code가 작업마다 먼저 읽는 프로젝트 지시 파일입니다. 그래서 한 줄을 바꿔도 에이전트의 결과가 달라집니다. 지시를 고치기 전과 후에 결과가 어떻게 달라졌는지 예로 들 수 있으면 개선 경험이 구체적으로 전달됩니다.

• AI를 활용한 랭킹·추천·검색, 문서 정본(SOT) 관리와 RAG, Temporal 등을 이용한 에이전트 오케스트레이션에 관심이 있거나 다뤄 봤으면 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  문서 정본(SOT) 관리는 업무의 기획서 정본 유지와 주제가 같습니다. RAG·에이전트 오케스트레이션도 업무의 AI 리서치 적용 목록에 들어 있습니다. Temporal은 단계가 실패해도 상태를 이어 받아 재시도하는 워크플로 엔진입니다. 여러 단계를 도는 에이전트 작업을 묶는 데 쓰입니다. 관심만 있어도 우대하므로 실무 경험이 없다면 개인 프로젝트로 시험해 본 결과를 이 주제들에 맞춰 쓰는 편이 낫습니다.

• 최신 AI 트렌드를 꾸준히 따라가며 팀에 공유해 봤거나, 사내 기술 공유, 기술 블로그, 오픈소스 기여 등으로 지식을 전파해 봤으면 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  업무에도 AI 리서치를 팀 과업에 적용한 결과를 공유하는 일이 있습니다. 공유해 온 기록을 이 업무의 경험으로 보여 줄 수 있습니다. 회사 핵심가치 Be Open, Align Actively도 팀의 판단에 도움이 되는 정보를 최대한 공유하며 일하는 방식입니다. 사내 발표 자료나 기술 블로그 글의 링크를 이력서에 붙이고, 공유한 뒤 팀이 무엇을 바꿨는지를 한 줄 덧붙이면 그 공유가 팀의 결정으로 이어졌다는 점이 드러납니다.

• 테스트 자동화, GitHub Actions 등 CI/CD 파이프라인 구축·운영 경험이 있으면 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  AI 에이전트가 코드를 빠르게 많이 만들수록 사람이 모든 코드를 직접 검토하기 어렵습니다. 그래서 테스트 자동화와 CI가 검증의 첫 관문을 맡습니다. 업무의 'AI 생성 코드를 적은 리소스로 검증하는 방법' 구축도 이 파이프라인을 바탕으로 할 수 있습니다. 테스트 자동화로 배포 전 검증 시간을 줄였거나 사람이 놓친 오류를 CI에서 걸러 낸 사례가 있다면 줄어든 시간과 걸러 낸 오류 유형을 함께 적어 주세요.

• 이커머스·플랫폼 서비스 개발 경험이 있으면 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  CreatorPlus는 스토어프런트, 공동구매, 어필리에이트, 협찬을 한 플랫폼에서 다루는 서비스입니다. 커머스 주문이나 정산 기능을 만들어 봤다면 담당 서비스의 도메인과 바로 이어집니다.

• AWS 기반 인프라(EKS, RDS, Kafka 등) 사용 경험이 있으면 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  업무의 RCA Agent는 장애 원인을 찾아야 하므로 EKS의 파드 상태, RDS 지표, Kafka 지연 같은 인프라 신호를 보고 판단해야 합니다. 이 인프라를 운영하며 장애 원인을 직접 찾아 본 경험이 그 Agent를 만들고 튜닝하는 일에 쓰입니다. 써 본 서비스마다 구축·운영·사용 가운데 어디까지 맡았는지 구분해 쓰면 경험의 깊이가 정확하게 전해집니다.

4기타 사항

• 게시일 : 2026년 8월 27일
• 고용형태 : 정규직(수습 3개월)
• 근무지 : 서울 오피스 (대한민국 서울특별시 서초구 서초대로74길 4, 삼성생명 서초타워 21층, 25층, 27층)
• 경력 조건 : 경력 2년 이상
• 학력 조건 : 컴퓨터 공학 관련 분야 학사 이상 또는 그에 준하는 경력

쓰는 기술

공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.

• Claude Code
• Codex
• Grok
• Kotlin
• Java
• Spring Boot
• Python
• TypeScript
• React
• Next.js
• RAG
• Temporal
• GitHub Actions
• AWS
• EKS
• RDS
• Kafka

전형과 지원

오늘의집 공고의 진행 절차는 서류전형, 직무 인터뷰, 조직문화 인터뷰 및 레퍼런스 체크, 처우협의, 최종합격 순입니다. 개발 직군은 인터뷰 횟수와 코딩테스트 안내가 따로 있습니다.

지원 전 준비할 것

1. 1

   AI에 맡긴 범위 정리하기

   실무에서 쓴 AI 코딩 도구마다 맡긴 작업, 직접 고친 부분, 검증 방법을 나눠 정리합니다. 자격요건과 조직문화 인터뷰의 AI 활용 세션이 모두 이 경험을 묻습니다.

2. 2

   끝까지 만든 기능 하나 고르기

   설계 대안 비교부터 배포, 운영 중 문제 대응까지 혼자 맡은 기능을 하나 골라 단계별로 설명할 수 있게 준비합니다. 반대 영역을 AI와 함께 만든 부분이 있으면 따로 표시합니다.

3. 3

   코딩테스트 준비하기

   진행 절차에서 서류전형 바로 다음이 코딩테스트입니다. 자료구조·알고리즘 문제 풀이를 지원 시점부터 시작하는 것이 일정상 유리합니다.