이 자리가 왜 생겼을까요
카카오뱅크는 2026년 반기보고서에서 2025년부터 AI 기반 금융 플랫폼으로의 전환에 속도를 내고 있다고 밝혔습니다. 이 공고의 AI데이터프로덕트개발팀은 2026년 6월 기술 블로그에서 보이스피싱 탐지 모델에 쓰는 Apache Flink 기반 파이프라인이 초당 수백만 건의 로그를 실시간으로 수집해 고객별 시퀀스로 가공한다고 소개했습니다. 같은 글은 이 파이프라인이 하루 최소 2억 8,800만 건 이상의 레코드를 처리하고, 모델의 추론 결과는 Kafka Topic에 적재된다고 설명했습니다. 이 공고가 맡기는 일도 Kafka, Flink 기반 실시간 파이프라인과 앱 로그·이벤트 데이터의 수집과 품질 관리입니다. AI 모델이 실시간으로 받아 쓰는 데이터를 다루는 일이라 처리 지연과 데이터 품질을 함께 관리해 본 경험이 업무와 직접 연결됩니다.
카카오뱅크가 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 카카오뱅크 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
Streaming Data Engineering: Kafka, Flink 기반 실시간 데이터 파이프라인을 개발하고 운영합니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 데이터 엔지니어 직무의 Data Warehouse 공고에는 실시간 처리가 없고, 이 공고에서는 Kafka·Flink 실시간 파이프라인이 배치와 함께 업무의 두 축 가운데 하나입니다. 팀이 기술블로그에서 소개한 보이스피싱 탐지용 Flink 파이프라인처럼 처리 지연이 곧 탐지 시점이 되는 일이라, 파이프라인을 처음 만든 경험과 운영 중에 지연이나 장애를 다룬 경험을 나눠 보여 주면 개발과 운영 양쪽이 모두 드러납니다.
Java, Kotlin, SQL로 스트리밍 데이터 처리 로직을 설계하고 최적화합니다.
이렇게 볼 수 있어요
스트리밍 로직을 SQL만이 아니라 Java나 Kotlin 코드로도 짠다는 뜻이고, Flink에서 단순 집계는 SQL로 짜지만 고객별 시퀀스를 만드는 것처럼 상태와 타이머를 다루는 처리는 DataStream API로 코드를 짜는 경우가 많습니다. 키 분포 조정이나 상태 크기 관리로 처리량이나 지연 시간을 줄인 최적화 사례가 있다면 바꾸기 전과 후의 수치가 경험의 크기를 보여 줍니다.
앱 로그와 주요 이벤트 데이터의 수집·가공 파이프라인을 개발하고 품질을 관리합니다.
이렇게 볼 수 있어요
앱 로그는 재전송으로 생기는 중복, 늦게 도착하는 이벤트, 앱 버전마다 바뀌는 스키마가 품질 문제의 흔한 원인이고, 이 팀은 로그를 탐지 모델 입력으로 가공하는 파이프라인도 운영합니다. 같은 직무의 Data Warehouse 공고가 전사 데이터의 품질 관리와 표준화를 맡는다면 이 자리는 수집 단계의 품질을 맡는 쪽이라, 누락이나 중복을 수집 시점에 어떻게 발견하고 막았는지를 보여 주면 품질 관리 경험이 구체적으로 드러납니다.
Batch Data Engineering: Airflow 기반 배치 데이터 파이프라인을 설계·개발하고, Python, SQL 기반 데이터 적재와 변환 로직을 구현합니다.
이렇게 볼 수 있어요
실시간 쪽이 탐지 모델 같은 서비스에 데이터를 댄다면, Airflow 배치는 팀 소개에 적힌 경영·분석·마케팅 업무와 데이터 마트에 데이터를 대는 쪽에 가깝습니다. 은행 배치는 영업일 마감 뒤 원장 데이터가 확정돼야 돌릴 수 있는 작업이 많아, DAG를 어떻게 나눴고 앞단 지연이나 실패 때 작업을 중복 적재 없이 어떻게 다시 돌렸는지 같은 운영 방식까지 설명할 수 있어야 합니다.
분석 및 서비스 목적에 맞는 데이터 마트를 설계하고 구축합니다.
이렇게 볼 수 있어요
목적이 분석과 서비스 둘로 적혀 있어, 분석 담당자가 집계하기 쉬운 구조와 서비스가 빠르게 조회하는 구조처럼 쓰는 쪽에 따라 마트 설계가 달라집니다. 같은 직무의 Data Warehouse 공고는 사업·마케팅·전략 의사결정용 웨어하우스와 마트를 맡습니다. 이 팀은 서비스 쪽 목적까지 함께 맡으므로 분석 담당자나 서비스 개발자의 요구를 받아 테이블 구조를 정한 경험을 누가 무엇에 썼는지와 함께 보여 주는 게 좋습니다.
2자격 요건
데이터 엔지니어링 또는 관련 분야에서 3년 이상의 경력이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 직무의 Data Warehouse 공고는 'IT 관련 업무 경력'으로 적었고, 이 공고는 업무에 Java·Kotlin 스트리밍 로직과 데이터 프로덕트 API가 있어 백엔드 개발이나 분석 업무를 하며 Kafka 컨슈머나 파이프라인을 다룬 기간도 관련 분야 경력으로 함께 적을 만합니다. 그 기간에 맡은 데이터 업무를 구체적으로 적어야 데이터 엔지니어링과의 관계가 전달됩니다.
SQL과 하나 이상의 프로그래밍 언어(Java, Kotlin, Python)에 숙련되어 있어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
SQL은 기본이고 언어는 셋 중 하나면 조건을 채웁니다. 스트리밍 업무는 Java, Kotlin, 배치 업무는 Python으로 적혀 있어 어느 언어를 주로 썼는지에 따라 가까운 업무가 달라집니다.
대용량 데이터 처리와 ETL/ELT 파이프라인을 설계하고 운영한 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
이 팀은 보이스피싱 탐지 모델에 쓰는 Flink 파이프라인이 하루 최소 2억 8,800만 건 이상의 레코드를 처리한다고 소개했고, Airflow 배치 파이프라인과 데이터 마트 구축도 함께 맡습니다. 대용량 파이프라인을 설계에서 그치지 않고 운영하며 지연이나 누락을 잡아 본 경험이 있다면 처리 규모와 함께 그 대응을 적을 수 있습니다.
대규모 분산 데이터 플랫폼에서 데이터를 처리해 본 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 직무의 Data Warehouse 공고는 대용량 분산처리를 우대 사항으로 적었고, 이 공고는 분산 데이터 플랫폼에서의 처리 경험을 자격 요건으로 요구합니다. 초당 수백만 건의 로그를 받는 팀의 Flink 파이프라인처럼 단일 서버가 아니라 여러 노드에 나눠 처리하는 환경이라, 어떤 플랫폼에서 어느 정도 규모를 다뤘고 파티션과 병렬도를 어떻게 정했는지까지 적으면 경험의 크기가 분명해집니다.
Kafka, Airflow, Flink, Spark 등 주요 데이터 플랫폼 기술을 이해하고 활용해 본 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
네 기술 가운데 Kafka·Flink는 업무의 Streaming 쪽에, Airflow는 Batch 쪽에 이름이 나옵니다. Spark는 업무 항목에 없어 대용량 배치나 재처리 도구로 함께 적은 것으로 보입니다. 써 본 기술은 어떤 용도로 썼는지를, 안 써 본 기술은 Kafka 대신 Kinesis나 Pulsar, Flink 대신 Spark Streaming이나 Kafka Streams처럼 비슷한 역할의 도구 경험을 함께 적으면 공백이 줄어듭니다.
3우대 사항
데이터 프로덕트의 백엔드 API를 개발해 본 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무에 서비스 목적의 데이터 마트가 있고 팀 소개의 기술 목록에 NoSQL이 들어 있어, 이 우대는 파이프라인에서 끝나지 않고 가공한 데이터를 서비스에 내주는 API까지 만드는 경우를 말하는 것으로 해석됩니다. 데이터를 조회하는 API를 직접 만들어 운영했다면 응답 지연과 호출량, 데이터 갱신 주기를 어떻게 맞췄는지까지 함께 적을 만합니다.
금융 업무(여신, 수신, 카드, 외환, 회계 등)에 대한 이해도가 높은 분을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
팀은 소개에서 경영·서비스·분석·마케팅 업무에 데이터를 제공한다고 적었습니다. 금융 데이터를 다뤄 봤다면 어떤 업무 데이터였는지를 밝히면 이해도가 전달됩니다.
AI 기술과 도구에 대한 적응력과 이해도가 높은 분을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
팀 이름에 AI가 들어 있고 AI 모델에 데이터를 공급하는 일이 업무에 포함됩니다. AI 도구를 업무에 써서 작업 방식을 바꿔 본 경험도 이 우대 사항에 들어갑니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2026년 8월 4일
- 고용형태 : 정규직
- 근무지 : 카카오뱅크 판교오피스 (경기도 성남시 분당구 분당내곡로 131)
- 경력 조건 : 경력 3년 이상
- 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- Kafka
- Flink
- NoSQL
- Airflow
- Java
- Kotlin
- SQL
- Python
- Spark
전형과 지원
카카오뱅크는 공고마다 영입 프로세스를 따로 적습니다. 과제전형이 있는 공고와 없는 공고, 실무진 면접이 두 번인 공고, 실무진과 경영진 면접 사이에 그룹장 면접이 있는 공고가 섞여 있어서 지원하려는 공고의 프로세스와 서류전형 결과 발표일을 먼저 확인해야 합니다.
공고마다 다른 단계
기본 흐름은 서류전형, 실무진 면접전형, 경영진 면접전형, 연봉 및 처우 협의, 최종합격이고, 공고에 따라 그 사이에 그룹장 면접이 들어갑니다. 공고에 따라 서류 뒤에 과제전형이나 코딩테스트전형이 붙고, IR 담당자 공고처럼 1차 실무진 면접 대상자에게 사전과제가 나오기도 합니다. 1차 실무진 면접 대상자는 면접 전에 컬처핏 프로파일 검사를 받습니다. 경영진 면접 뒤에는 레퍼런스 체크가 진행될 수 있습니다.
이렇게 볼 수 있어요
컬처핏 프로파일은 서베이 형태이고 결과로 합격 여부를 정하지 않는다고 적었습니다. 대신 면접에서 컬처핏 질문을 하는 데 쓰이므로, 일하는 방식 일곱 가지에 맞춘 사례를 1차 면접 전에 정리해 두는 편이 좋습니다.
중복 지원과 공동체 지원
채용 FAQ는 중복 지원이 어렵다고 밝히고, 먼저 지원한 직무에서 불합격 안내를 받으면 다른 직무로 다시 지원할 수 있다고 적었습니다. 카카오 공동체 회사 사이의 중복 지원은 가능합니다.
이렇게 볼 수 있어요
카카오뱅크 안에서는 공고 하나를 골라 지원해야 합니다. 같은 분류에 비슷한 공고가 여럿이면 업무 목록과 필수 경험에 적힌 일을 내가 가장 많이 해 본 공고를 고르면 됩니다.
재지원은 언제든 가능합니다
재지원은 언제든 가능하지만 같은 직무라면 이전 전형의 아쉬운 점을 보완할 수 있도록 최소 6개월 정도 간격을 두기를 권장한다고 적었습니다. 전형에 대한 개별 피드백은 기본적으로 제공하지 않습니다.
이렇게 볼 수 있어요
6개월은 기간 제한이 아니라 권장 사항입니다. 피드백을 받을 수 없으므로 같은 직무에 다시 지원한다면 그사이 새로 쌓은 경험이 분명히 보이도록 이력서를 고쳐야 합니다.
결과 안내 기간과 연봉 결정
과제 결과는 제출일로부터 2주 이내, 실무진 면접 결과는 2주 이내, 경영진 면접 결과는 1주 이내에 안내한다고 적었습니다. 공고에 연봉이 없으면 마지막 면접 합격 뒤 소득 자료를 받아 보상 담당자가 연봉을 제안하고, 협의를 거쳐 최종 합격이 정해집니다.
이렇게 볼 수 있어요
단계별 대기 기간이 공개되어 있어 다른 회사 일정과 맞춰 볼 수 있습니다. 소득 자료를 내야 하므로 원천징수영수증 같은 서류를 미리 확인해 두면 마지막 단계가 늦어지지 않습니다.
경력직 기준과 신용정보 조회
정규직, 계약직, 파견직 근무 기간이 만 1년 이상이면 경력직으로 영입하고, 1년 미만이면 정규직 전환형 인턴 전형 참여 의사를 확인한 뒤 진행한다고 적었습니다. 마지막 면접 뒤에는 카카오뱅크 대출 상품을 이용할 수 있는 신용 점수를 기준으로 신용정보 조회를 한다고 밝혔습니다.
이렇게 볼 수 있어요
경력 1년 미만이라면 경력직 공고에 지원해도 인턴 전형으로 바뀔 수 있습니다. 신용정보 조회는 은행이라 생기는 절차이므로 최종 단계 전에 내 신용 상태를 한 번 확인해 두는 편이 안전합니다.
공고마다 접수 마감일이 있습니다
공고에는 모집기간을 영입 완료 시 마감이라고 적으면서도 접수 마감일과 서류전형 결과 발표일을 함께 표시합니다. 분석 시점에 진행 중이던 공고도 모두 접수 마감일이 따로 잡혀 있었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
접수 마감일이 지나면 공고가 목록에서 빠지고 이 페이지에도 마감으로 표시됩니다. 같은 직무가 새 공고로 다시 올라오는 경우도 있으므로 마감된 공고라면 채용 사이트에서 같은 이름의 공고를 다시 찾아보면 됩니다.
이 공고만 다른 점
서류 뒤에 과제전형이 있고, 1차 실무진 면접과 2차 경영진 면접이 이어집니다.
회사 지원 가이드는 과제 결과를 제출일로부터 2주 이내에 안내한다고 적었습니다. 결과를 기다리는 그 사이에 다른 회사 전형 일정이 겹칠 수 있습니다.
지원 전 준비할 것
- 1
실시간 파이프라인 사례
Kafka나 Flink로 만든 파이프라인 하나를 골라 처리량, 지연 시간, 장애 대응 방식을 정리해 두세요.
- 2
데이터 품질 관리 경험
앱 로그나 이벤트 데이터에서 누락이나 중복을 발견하고 고친 사례를 원인과 재발 방지책까지 함께 준비해 두면 품질 관리 업무를 설명하기 쉽습니다.
- 3
과제전형 대비
서류 다음이 과제전형이므로 SQL과 주로 쓰는 언어로 파이프라인 로직을 짜는 연습을 미리 해 두는 것이 좋습니다.