이 자리가 왜 생겼을까요
매드업 반기보고서는 LEVER Xpert 서비스를 2024년 하반기부터 본격적으로 인하우스 마케팅팀을 보유한 외부 고객사에 제공하고 있다고 적었습니다. 이 공고의 개발 본부는 LEVER Xpert의 데이터 센터, 운영 센터, 소재 센터 같은 기능과 AWS 위의 데이터 파이프라인을 만들고, 코드 리뷰와 반복 작업을 Claude Code, Cursor, CodeRabbit 같은 AI 도구로 자동화한다고 소개합니다. Python으로 만든 서비스를 운영하며 데이터 적재 흐름까지 맡아 본 경험은 이 공고의 센터 기능 개발과 데이터 파이프라인 구축 업무로 바로 이어집니다.
매드업이 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 매드업 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
데이터 센터, 운영 센터, 소재 센터 등 LEVER Xpert 솔루션의 여러 센터와 센터 안의 기능을 개발하고 운영합니다.
이렇게 볼 수 있어요
개발 본부 소개에 따르면 LEVER Xpert는 통합 마케팅 데이터 처리, 광고 소재 분석과 기획·생성, 주요 매체 광고 관리를 수행하는 AI 제품입니다. 맡았던 서비스가 있다면 기능 단위와 그 기능을 쓴 사용자를 함께 적을 수 있습니다.
AWS에서 Data Pipeline과 DL, DW, DM을 구축합니다.
이렇게 볼 수 있어요
기술 스택에 Apache Airflow 기반 ETL 환경과 Aurora RDS, DynamoDB가 적혀 있습니다. 백엔드 공고지만 데이터 적재 구조까지 업무에 있으므로, 배치나 ETL 작업을 만들어 본 경험이 있다면 처리한 데이터의 양과 주기를 숫자로 적으면 됩니다.
Product Owner, Product Designer, AI Engineer 등 다양한 직군과 협업하며 주도적으로 문제를 해결합니다.
이렇게 볼 수 있어요
공고는 일하는 방식으로 제품 본부(PO/PD), AI 팀과의 긴밀한 소통을 들었습니다. 기획자나 디자이너와 요구사항을 조율해 기능을 바꾼 경험이 이 업무와 가깝습니다.
2자격 요건
Python, Java, C, C++ 등 하나 이상의 언어로 백엔드 개발을 직접 구현하고, 더 나은 방식을 스스로 찾아 개선해 온 경험을 요구합니다.
이렇게 볼 수 있어요
언어는 하나 이상이면 되고 Python으로 한정하지 않았습니다. 팀의 백엔드는 Python & FastAPI라서, 다른 언어로 일해 왔다면 직접 구현한 기능과 함께 Python을 다뤄 본 범위도 함께 밝혀 두면 좋습니다.
클라우드 기술 스택을 관심에 그치지 않고 AI와 다양한 도구를 활용해 빠르게 학습하고 실무에 직접 적용해 본 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
학습한 사실보다 실무에 적용한 결과를 묻습니다. 새로 익힌 AWS 서비스를 실제 작업에 쓴 사례에서는 무엇을 얼마 만에 익혀 어디에 썼는지가 면접에서 다룰 이야기입니다.
문제가 생겼을 때 지시를 기다리지 않고 스스로 원인을 정의하고 끝까지 책임지며 해결해 온 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
장애나 버그를 맡아 원인을 찾고 재발까지 막은 사례가 이 요건에 맞습니다. 누가 문제를 처음 발견했고 본인이 어느 단계부터 맡았는지를 나눠 쓰면 주도한 범위가 분명해집니다.
맡은 업무 범위를 넘어 더 나은 구조와 방식을 먼저 고민하고 제안하며 실행해 온 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
요청받은 기능 밖에서 구조를 바꾸자고 먼저 제안한 경험을 봅니다. 제안의 근거와 실행 뒤 달라진 점을 함께 정리해 두면 기술 Fit을 확인하는 2차 인터뷰에서 설계 이야기로 이어 가기 좋습니다.
기술적인 내용을 비개발 직군에게도 쉽고 설득력 있게 전달하며 함께 문제를 풀어 온 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
LEVER Xpert의 사용자는 마케터이고 협업 상대에 PO와 PD가 있습니다. 기술 제약을 마케터나 기획자의 언어로 설명해 일정이나 범위를 함께 정한 경험이 이 요건의 사례가 됩니다.
3우대 사항
광고 업무의 흐름을 이해하고 기술적 해결책과 연결해 실제 운영 효율을 높여 본 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
이 포지션이 개발하는 LEVER Xpert는 2024년 하반기부터 인하우스 마케팅팀을 둔 외부 고객사에도 제공되는 광고 솔루션이고, 업무는 그 안의 데이터 센터, 운영 센터, 소재 센터 기능을 만드는 일입니다. 매체 데이터 수집이나 리포트 자동화처럼 광고 운영 작업을 줄여 본 경험이 있다면 마케터의 어떤 작업이 얼마나 줄었는지가 이 우대의 핵심입니다.
Python 기반 서비스를 개발하고 운영하면서 반복적으로 개선하고 고도화해 온 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
필수 요건은 Python, Java, C, C++ 가운데 하나 이상이면 되지만 우대 사항은 Python 서비스 운영 경험을 따로 적었습니다. FastAPI 같은 Python 프레임워크로 만든 서비스를 출시 뒤에도 고쳐 온 기간과 개선 내용을 함께 쓰는 게 좋습니다.
AWS 인프라를 직접 설계하고 운영하며 장애나 이슈가 생기면 스스로 원인을 찾아 해결해 본 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
기술 스택에 EKS, ECS, Lambda, API Gateway와 Datadog, Grafana, Sentry가 있습니다. 써 본 서비스는 이름 그대로 쓰고, 장애를 찾을 때 어떤 지표나 로그를 봤는지 덧붙이면 운영 경험의 깊이가 전해집니다.
클라우드 관련 자격증을 보유하면 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
이 팀은 EKS, ECS, Lambda, API Gateway 같은 AWS 서비스로 인프라를 꾸립니다. 공고가 자격증 종류를 정하지 않았지만 AWS Solutions Architect나 Developer 자격이 이 환경과 가장 가깝습니다. 클라우드 자격증이 있다면 이름과 취득 연도를 적어 주세요. 없다면 필수 요건의 클라우드를 빠르게 익혀 실무에 적용한 사례를 더 자세히 쓰는 편이 낫습니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2025년 9월 18일
- 고용형태 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
- 근무지 : 서울특별시 강남구 강남대로94길 10 케이스퀘어강남 9층 (강남역 11번 출구 100m 이내)
- 경력 조건 : 경력 1년 이상
- 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- Python
- FastAPI
- Java
- C
- C++
- AWS
- EKS
- ECS
- Lambda
- API Gateway
- Kafka
- RabbitMQ
- SQS
- Aurora RDS
- DynamoDB
- ElastiCache
- Redis
- Apache Airflow
- Terraform
- GitHub Actions
- ArgoCD
- Datadog
- Grafana
- Sentry
- HashiCorp Vault
- Boundary
- Claude Code
- Cursor
- CodeRabbit
전형과 지원
매드업 공고의 기본 전형은 서류 전형, 리크루터 콜, 1차 인터뷰, 2차 인터뷰, 처우 협의 및 채용 확정 순입니다. 1차는 실무진이 역량을, 2차는 공고에 따라 본부 리더나 임원진이 사업부 컬쳐 Fit을 확인합니다. 모션 디자이너 (팀리드)와 크리에이티브 기획팀 팀리드 공고처럼 리크루터 콜 없이 서류 전형 뒤 1차 인터뷰로 가는 공고도 있고, 원데이 인터뷰나 과제, 테스트, 2차 인터뷰 뒤 레퍼런스 체크가 붙는 공고도 있습니다.
리크루터 콜과 두 번의 인터뷰
공고는 리크루터 콜을 '인터뷰 전 리크루터와 포지션 기본 사항을 확인하고, 궁금한 점을 편하게 이야기 나누는 단계'라고 소개합니다. 1차 인터뷰에는 실무진이 참여해 이력서와 포트폴리오로 역량을 확인하고, 2차 인터뷰에서는 실장급 이상 리더나 임원진이 사업부의 비전을 공유하고 사업부 컬쳐 Fit을 확인합니다.
이렇게 볼 수 있어요
2차 인터뷰는 회사 전체가 아니라 '사업부' 컬쳐 Fit이라고 적혀 있어 지원하는 본부의 소개를 미리 읽어 두는 편이 좋습니다. 리크루터 콜은 포지션 기본 사항을 확인하고 궁금한 점을 묻는 단계이고, 인터뷰 방식은 안내 메일로 따로 알려 줍니다.
원데이 인터뷰와 과제
일부 공고는 '후보자분들의 부담을 최소화하고자 모든 인터뷰를 하루에 진행'하는 원데이 인터뷰를 적었습니다. 시니어 카피라이터 공고에는 온라인 카피테스트가, AI Engineer 공고에는 온라인 실무 역량 과제 테스트와 1차 인터뷰 PT 발표가 있고, 주니어 백엔드 개발자 공고의 1차 인터뷰는 두 면접관과 1시간씩 보는 1:1 라이브 코딩입니다. 채용 FAQ는 필기고사는 없고 실기 테스트나 과제는 포지션에 따라 있을 수 있다고 답했습니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 회사라도 공고마다 단계가 다르므로 지원 전에 공고 하단의 채용 절차를 따로 확인해야 합니다. 원데이 인터뷰라면 하루에 여러 면접관을 연달아 만나므로 같은 사례를 반복하지 않도록 여러 개 준비해 두는 편이 좋습니다.
이력서 형식과 포트폴리오
채용 FAQ는 이력서 양식이 따로 없으니 이력서, 포트폴리오, Notion 등 자유로운 방법으로 지원하되 문서 호환 문제로 가능한 PDF로 내 달라고 답했습니다. 디자인·모션·카피·영상 공고와 디지털 캠페인 AE 공고는 대부분 포트폴리오를 필수로 받고, BX 디자이너 공고는 AI를 활용해 만든 결과물을 포트폴리오에 반드시 넣어 달라고 적었습니다. 디지털 광고 디자이너 공고는 보여 주고 싶은 부분이 있으면 포트폴리오나 URL을 함께 낼 수 있다고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
크리에이티브 직군은 포트폴리오가 서류의 중심입니다. 공고마다 요구가 다르므로(퍼포먼스 디자이너는 담당 범위를 밝힌 영상 작업물 1건 이상) 포트폴리오 구성을 지원 공고의 요구에 맞춰야 합니다.
결과 안내와 재지원
채용 FAQ는 서류와 인터뷰 결과가 나오기까지 절차별로 영업일 기준 3~5일이 걸리고, 합격 여부와 관계없이 메일로 안내한다고 답했습니다. 중복 지원은 가능하며 서류에 합격하면 내부 검토 뒤 더 적합한 포지션으로 인터뷰가 진행될 수 있고, 같은 포지션에 불합격 이력이 있으면 6개월 뒤 지원을 권장합니다.
이렇게 볼 수 있어요
단계마다 영업일 3~5일이 걸린다고 밝혀 두어 서류부터 처우 협의까지의 일정을 미리 잡아 볼 수 있습니다. 중복 지원을 할 수 있고, 서류에 합격하면 내부 검토 뒤 지원한 공고보다 더 적합한 포지션으로 인터뷰가 안내될 수 있습니다.
지원 자격과 병역특례
채용 FAQ는 휴학생은 지원이 어렵고(재학 중인 학교에 취업계 등 지속 근무가 가능한 제도가 있으면 지원 가능) 졸업예정자는 지원할 수 있다고 답했습니다. 전문연구요원은 현역과 보충역 모두 신규 편입과 전직이 가능하다고 밝혔습니다.
이렇게 볼 수 있어요
AI Engineer처럼 제목에 '전문연구요원 가능'을 붙인 공고가 있습니다. 병역특례로 지원한다면 편입 구분을 이력서나 지원서에 미리 밝혀 두는 편이 좋습니다.
이 공고만 다른 점
1차 인터뷰는 화상으로 최대 2시간 진행되고, 두 명의 면접관과 각각 1시간씩 1:1 라이브 코딩 인터뷰를 봅니다.
단계는 회사 공통 절차와 같지만 1차 인터뷰가 라이브 코딩입니다. 2차 인터뷰는 대면으로 기술 Fit과 컬쳐 Fit을 함께 확인하고, 검토 과정에 따라 추가 인터뷰가 있을 수 있습니다.
지원 전 준비할 것
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라이브 코딩 연습
1차 인터뷰는 두 면접관과 1시간씩 1:1 라이브 코딩입니다. Python으로 API 하나와 간단한 데이터 처리 함수를 시간 안에 짜면서 생각을 말로 설명하는 연습을 해 두면 도움이 됩니다.
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데이터 파이프라인 경험 정리
업무에 AWS 데이터 파이프라인과 DL, DW, DM 구축이 있습니다. 만들어 본 배치나 ETL 작업을 데이터 출처, 처리 주기, 적재 위치 순서로 한 장에 정리해 두세요.
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전문연구요원 여부 밝히기
제목에 전문연구요원 가능이 붙어 있고, 채용 FAQ는 현역과 보충역 모두 신규 편입과 전직이 가능하다고 답했습니다. 병역특례로 지원한다면 편입 구분을 이력서에 적어 두는 게 안전합니다.