[레브잇] [올웨이즈] Product Engineer 공고 분석

이 자리가 왜 생겼을까요

1하게 될 업무

• 40~60대 유저가 올팜을 계속 찾아오게 만드는 데 필요한 이니셔티브를 데이터와 유저의 목소리에서 찾고, PO·디자이너와 함께 해결할 과제를 구체화합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  40~60대 유저의 재방문 과제를 데이터와 유저의 목소리에서 찾는 일이라, 개발자도 VOC나 인터뷰를 보고 과제를 고르는 단계부터 함께합니다. 중장년 사용자가 많은 서비스에서 VOC를 근거로 기능을 만들고 A/B 실험으로 리텐션 변화를 확인해 봤다면 그 과정이 이 업무로 그대로 옮겨 옵니다.

• 비즈니스 요구사항을 데이터 모델, API, 서비스 로직으로 설계하고 직접 구현하며, 문제 해결에 필요하면 웹·앱 클라이언트까지 개발 범위를 넓힙니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  중심은 서버이고 필요하면 클라이언트 개발까지 맡습니다. 요구사항 하나를 받아 테이블과 API를 어떻게 잡았는지 설명할 수 있는 사례가 있다면 직무 인터뷰에서 꺼내기 좋습니다.

• 아이디어를 빠르게 검증할 수 있도록 구현 범위를 정하고 작은 단위로 개발·배포하며 개선합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  구현 범위를 엔지니어가 함께 정합니다. 기능을 처음부터 다 만들지 않고 검증할 만큼만 먼저 내보낸 경험이 있다면 뺀 기능과 뺀 이유가 이 업무를 보여 주는 내용입니다.

• 실험에 필요한 로그와 측정 환경을 구현하고 A/B 실험과 데이터 분석으로 유저 행동과 지표의 변화를 확인하며, 결과를 바탕으로 다음 개선을 이어갑니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  로그를 심는 일부터 실험 결과를 해석하는 일까지 엔지니어 업무에 들어 있습니다. A/B 실험을 위해 이벤트 로그를 설계해 본 경험이 있다면 어떤 지표를 보려고 무엇을 기록했는지 밝히면 됩니다.

• 실제 서비스의 성능과 안정성을 책임지고 테스트·모니터링·장애 대응으로 지속적으로 개선합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  기능 개발과 운영 안정성이 같은 사람에게 있습니다. 장애를 겪고 테스트나 모니터링을 보강한 사례가 있다면 원인과 바꾼 점을 함께 정리해 두세요.

• 새로운 AI 모델·개발 도구·에이전트를 빠르게 학습하고 실험하며, 효과가 확인된 방식을 개발 과정에 적용해 구현과 검증에 걸리는 시간을 줄입니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  AI 도구를 써 보는 데서 멈추지 않고 효과를 확인한 방식을 팀의 개발 과정에 적용하는 일입니다. 도구를 들인 전후로 작업 시간이 얼마나 줄었는지 숫자가 있다면 그 숫자가 이 업무를 해 본 근거입니다.

• 반복되는 개발·실험·운영 업무를 자동화하고 필요한 내부 도구를 만들어 팀이 더 빠르게 문제를 해결하도록 돕습니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  사내 운영 도구와 어드민을 만들어 운영해 본 경험은 우대 사항에도 나옵니다. 팀의 반복 작업을 줄인 도구가 있다면 누가 얼마나 썼는지까지 밝혀 두면 좋습니다.

2자격 요건

• 3년 이상의 개발 경력 또는 이에 준하는 소프트웨어 개발 역량을 갖춘 분을 찾습니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  '또는 이에 준하는'이 붙어 있어 연차와 함께 역량으로도 이 조건을 설명할 수 있습니다. 서버 개발 경력과 함께 직접 운영한 서비스가 있다면 그 내용을 자세히 적는 것이 좋습니다.

• Kotlin/Java·Spring Boot를 활용해 서버 애플리케이션을 설계하고 개발해 본 분을 찾습니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  같은 올웨이즈의 Sr. Software Engineer (Backend) 공고는 Typescript·Node.js도 받습니다. 이 공고는 Kotlin/Java·Spring Boot만 적었습니다. Kotlin과 Java는 같은 JVM 위에서 섞어 쓸 수 있어서 Java로 Spring Boot를 다뤘다면 Kotlin 코드에도 비교적 빨리 적응하는 편입니다. 두 언어 가운데 어느 쪽으로 서버를 설계했는지와 맡은 서비스의 규모를 함께 밝혀 주세요.

• 비즈니스 요구사항을 이해하고 적절한 데이터 모델과 API를 설계할 수 있는 분을 찾습니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  데이터 모델과 API 설계는 아이디어를 작은 단위로 배포하고 A/B 실험 로그까지 심는 업무와 함께 움직입니다. 실험 결과에 따라 요구가 바뀌었을 때 모델과 API를 어떻게 고쳤는지도 설계 경험으로 설명할 수 있습니다.

• 실제 사용자가 있는 서비스를 배포·운영하고 성능이나 안정성 문제를 직접 해결해 본 분을 찾습니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  '실제 사용자가 있는 서비스'라는 조건이 붙어 있습니다. 운영 중에 해결한 성능 문제가 있다면 해결 전후의 지표가 이 조건을 보여 주는 숫자입니다.

• 목표와 제약을 이해한 뒤 필요한 작업을 스스로 정리하고 동료들과 협업하며 실행할 수 있는 분을 찾습니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  PO·디자이너·엔지니어가 한 스쿼드로 일하는 구조와 이어지는 조건입니다. 일정이나 인력 제약 속에서 작업 범위를 스스로 나눠 진행한 사례가 여기에 맞습니다.

• 사용자의 문제와 요구사항의 배경에 관심을 갖고 무엇을 만들지 결정하는 과정에도 적극적으로 참여하고 싶은 분을 찾습니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  구현만이 아니라 무엇을 만들지 정하는 과정에도 엔지니어가 참여합니다. 기획 단계에서 다른 해법을 제안해 반영된 경험은 면접에서 쓸 수 있는 이야기입니다.

• AI 개발 도구를 실제 개발에 활용하며 생성된 코드의 동작을 이해하고 검토·수정할 수 있는 분을 찾습니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  같은 올웨이즈의 Sr. Software Engineer (Backend) 공고에서 AI 개발 툴 활용 능력은 우대 사항입니다. 이 공고는 생성된 코드를 검토·수정하는 능력까지 자격 요건으로 요구합니다. Spring Boot 서버에서 생성 코드가 자주 틀리는 곳은 트랜잭션 범위, N+1 쿼리, 존재하지 않는 API 호출 같은 부분입니다. AI가 만든 코드에서 이런 문제를 찾아 고친 사례가 있다면 무엇이 잘못돼 있었고 어떻게 고쳤는지까지 설명해 보세요.

3우대 사항

• 사내 운영 도구, 어드민, 업무 자동화 시스템 등 내부 사용자를 위한 제품을 직접 기획·개발·운영하고 피드백을 받아 개선해 본 분을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  이 우대 사항은 업무에 있는 내부 도구 개발을 기획부터 운영까지 맡아 본 사람을 찾습니다. 만든 도구의 사용자와 받은 피드백, 그 뒤 바꾼 점을 순서대로 정리해 두면 됩니다.

• 제품이나 기능의 필요성을 직접 발견하고 요구사항과 우선순위·구현 범위를 정해 출시까지 이끌어 본 분을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  누가 시킨 기능이 아니라 스스로 찾은 기능을 출시까지 가져간 경험입니다. 그 기능이 왜 필요하다고 봤는지와 출시 뒤 결과를 함께 적는 게 좋습니다.

• 새로운 AI 모델과 도구를 빠르게 익혀 실제 업무에 적용하고 개발 시간 단축·실험 속도 향상·운영 비용 절감 등의 효과를 만들어 본 분, AI 에이전트에 필요한 컨텍스트·도구·검증 방식을 설계하고 반복적으로 활용할 수 있는 작업 흐름을 만들어 본 분을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  AI 관련 우대가 두 줄로 나뉘어 하나는 효과를, 하나는 작업 흐름 설계를 묻습니다. 에이전트에 줄 컨텍스트와 검증 방식을 직접 정해 반복해 쓴 흐름이 있다면 효과 수치와 함께 설명할 수 있습니다.

• 로그와 데이터를 직접 분석하고 활성화·리텐션·전환 등의 지표를 A/B 실험으로 개선해 본 분을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  이 우대는 리텐션 스쿼드의 업무 가운데 실험 로그와 측정 환경을 구현하고 A/B 실험으로 지표 변화를 확인하는 일과 가장 가깝습니다. 여기서 '직접 분석'은 분석가가 뽑아 준 수치가 아니라 엔지니어가 심은 로그를 스스로 조회해 결론을 낸 경험을 가리킵니다. 실험 하나를 골라 가설, 남긴 이벤트, 실험 설계, 움직인 지표를 차례로 적으면 업무와 우대가 한 사례로 묶입니다.

• 웹·앱 클라이언트와 백엔드를 함께 개발해 본 분, 트래픽 증가와 장애 상황을 고려해 시스템을 설계하고 운영해 본 분을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  웹·앱 클라이언트를 함께 개발한 경험은 업무의 클라이언트 개발 확장에, 트래픽과 장애를 고려한 설계 경험은 성능·안정성 책임에 해당합니다. 서버 밖으로 개발 범위를 넓혔던 프로젝트와 트래픽이 몰린 상황을 다룬 사례가 있다면 항목마다 하나씩 정리해 두는 편이 좋습니다.

• 게임, 게이미피케이션, 앱테크 서비스를 만들거나 운영해 본 분을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  올팜은 미션에 참여해 작물을 재배하고 수확하는 앱테크형 커머스 서비스입니다. 보상이나 게임 요소로 재방문을 늘린 기능을 만들어 봤다면 그 기능과 지표를 구체적으로 밝혀 둡니다.

4기타 사항

• 게시일 : 2026년 10월 21일
• 고용형태 : 정규직(수습 3개월)
• 근무지 : 레브잇 오피스 (대한민국 서울특별시 관악구 남부순환로 1836 호산빌딩 7, 8층)
• 경력 조건 : 경력 3년 이상
• 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.

쓰는 기술

공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.

• Kotlin
• Java
• Spring Boot

전형과 지원

레브잇 기본 전형은 네 단계이고 레퍼런스 체크가 들어 있지만, 쇼포트 Problem Solver 공고(하반기 특별채용 전형별 공고와 상시 공고)는 직무과제와 CEO 대면 인터뷰로 이어지는 다른 절차를 적었습니다. 지원 경로에 따라 입사 축하금 대상이 달라지므로 지원 전에 경로를 확인해야 합니다.

지원 전 준비할 것

1. 1

   리텐션 실험 사례 하나 정리하기

   업무와 우대 사항 모두 A/B 실험으로 지표를 바꾸는 일을 다룹니다. 직접 로그를 설계하고 실험한 기능 하나를 가설, 구현 범위, 지표 변화, 다음 개선 순서로 정리합니다.

2. 2

   Vision aligned Problem Solver 네 항목에 맞춘 사례 고르기

   공고 첫머리의 [Vision aligned Problem Solver] 블록은 '고객의 실질적인 문제를 해결하는 것이 가장 중요하다고 믿는 분'과 '가설에 머무르지 않고, 실질적 임팩트로 이어지는 도전과 실행을 주도해본 분' 등 네 가지를 적었습니다. 2차 대면 인터뷰가 컬쳐&최종 인터뷰이므로 네 가지마다 꺼낼 사례를 하나씩 골라 둡니다.

3. 3

   직무 과제나 사전질문에 대비하기

   서류 검토 중 경우에 따라 직무 과제나 사전질문 전형이 추가될 수 있다고 적혀 있습니다. Kotlin/Java·Spring Boot로 만든 서버 코드나 설계 문서 가운데 공개할 수 있는 것을 미리 정리하세요.