[헤이링] Product Engineer (3~7년)

About the role

헤이링은 AI와 전화하듯 대화하며 외국어를 익히는 음성 기반 언어 학습 서비스입니다.

실시간 음성 인식(STT), 음성 합성(TTS), LLM 대화 에이전트 기술을 하나로 엮어, 사용자 한 명 한 명에게 맞는 대화 상대를 만듭니다. 교육 앱 매출 4위까지 올라왔고, 대만을 시작으로 일본 등 글로벌 시장으로 확장하고 있습니다.

사람들은 소통하고 싶어서 언어를 배웁니다. 그런데 주변에는 대화할 상대가 없고, 기존 앱은 공부만 시킵니다. 연주하고 싶은 곡이 있어서 피아노 학원에 갔는데 계속 손가락 연습만 하는 것과 같습니다. 우리는 언어를 잘 가르치는 데서 멈추지 않고, 소통하고 싶은 마음을 일상에서 풀 수 있게 만들려고 합니다.

SKY, 토스, 쿠팡, 하이퍼커넥트 출신의 팀원들이 이 문제를 풀고 있습니다. 리스크는 이미 줄었고 성장은 폭발하기 직전인 구간, 합류하기 가장 좋은 시점입니다.

What you'll do

1. 서버·앱·웹, 헤이링 제품 전체 개발

서버, 모바일 앱, 웹 서비스를 아우르며 서비스 단위의 요구사항을 설계부터 구현, 검증까지 직접 끝냅니다. 사업과 제품의 요구사항은 계속 바뀌고, 그 변화에 빠르게 대응할 수 있는 기반을 유지하는 것이 필요합니다.

2. 검증 및 안정적인 운영이 가능한 제품 개발

결과물이 운영 가능한 수준인지 확인할 수 있도록 품질 검증 체계를 확보합니다. 또한, 테스트, 코드 정적 분석 및 리뷰 기준을 설계하고 이를 CI/CD 파이프라인에 반영하여 검증 과정이 개인의 역량이나 수작업에 의존하지 않도록 합니다. 이후 서비스를 운영하는 과정에서 모니터링을 진행하여 문제 상황 발생시 조기 파악 및 원인 분석을 통해 이에 대응합니다. 장애 이후에는 회고를 통해 재발 방지 대책을 세우고, 이를 반영하여 같은 문제가 반복되지 않도록 합니다.

3. AI 에이전트가 막힘없이 일하는 아키텍처 설계/개선

모듈 경계가 분명하고, 부작용 없이 빠르게 피드백을 받을 수 있는 구조를 설계하고 개선합니다. 에이전트가 필요한 정보와 권한을 갖고 일할 수 있어야 하고, 그 결과물을 검증할 수 있는 워크플로가 있어야 합니다. 개발자뿐 아니라 AI 에이전트에게도 일하기 쉬운 코드베이스를 유지하는 것을 지향합니다.

Requirements

• 서버부터 운영까지 직접 해본 경험이 있어야 합니다. ECS, EKS, Elastic Beanstalk 또는 이에 준하는 GCP 환경에서 프로덕션 서버를 배포하고 운영해 봤고, 모니터링과 장애 대응까지 직접 했어야 합니다.
• MySQL(AWS Aurora 등) 기반 서비스를 개발하고 운영해 봤어야 합니다.
• Python과 다른 언어 1개 이상으로 개발한 경험이 있어야 합니다.스택에 얽매이지 않고 문제에 맞는 기술을 고르고 계속 배울 수 있어야 합니다.
• AI가 만든 결과물을 신뢰할 수 있는 수준으로 다룰 수 있어야 합니다. 운영 가능하고 신뢰할 수 있는 수준의 기준을 스스로 세우고 검증할 수 있어야 합니다. 프롬프트 엔지니어링과 컨텍스트 엔지니어링을 이해하고, AI를 도구로 다루되 책임은 사람이 진다고 생각해야 합니다.
• 요구사항을 기술적으로 해석해 설계, 구현, 검증까지 해낼 수 있어야 합니다.
• 시스템 설계, 소프트웨어 아키텍처, CS 기초 체력이 있어야 합니다. 기술적으로 좋은 의사 결정, 좋은 설계는 이것들이 갖춰졌을때 나올 수 있습니다.

Preferred qualifications

• 점진적으로 확장 가능한 구조를 설계하는 태도. 요구 사항은 계속 변화하고, 사용자에게는 빠르게 가치를 전달해야 합니다. 현재 구현이 필요한 부분과 다음 확장안을 생각할 수 있어야 변화하는 요구사항에 따르게 대응할 수 있습니다.
• 기술 부채를 인지하고 관리해 본 경험. 기술 부채는 관리 대상이며, 관리하지 않는 경우 미래의 병목지점이 됩니다. 현재 무엇이 병목을 만들어내는지 파악할 수 있어야 관리할 수 있습니다.
• 주력 밖의 언어나 프레임워크를 스스로 찾아 써 본 경험. Rust, Go, Flutter 등 여러 경험을 스스로 해본 엔지니어가 문제를 더 깊이 이해하고, 학습 및 성장 속도가 빠르기 때문입니다.
• LangGraph 같은 에이전트 프레임워크나 음성 AI 기술에 대한 관심.
• 사용자 경험을 직접 설계하는 일에 대한 관심.
• 개발자와 AI 에이전트 모두에게 일하기 쉬운 코드베이스와 워크플로를 고민해 본 경험.

Benefits

함께하면 얻는 것:
• 빠른 의사결정과 높은 자율성, 몰입할 수 있는 환경
• 서버, 앱, AI, 음성까지 넓은 기술을 직접 검토하고 도입하는 경험
• 사용자와 맞닿아 서비스를 개선하고 반응을 바로 확인하는 빠른 이터레이션
• 회사 성장에 따른 보상

복지:
• MacBook Pro, 키보드 등 업무 장비 지원
• Claude 등 AI Tool 지원
• 독서, 강의 등 성장 지원
• 점심, 야근 식대 15,000원 지원

Hiring process

1. 서류 전형 : 지원서에 헤이링을 직접 써 보고 느낀 점과 지원 동기를 짧게 적어 주세요. 서비스 자체에 관심을 갖고 더 나아질 방향을 고민해 본 사람과 일하고 싶습니다.

2. 온라인 커피챗 : 서로 편하게 이야기하며 어떤 사람인지, 어떤 문제를 풀고 싶은지 알아가는 시간입니다.

3. 기술 면접 : 기술 면접에서는 문제 상황에 어떻게 접근하고 정의하는지, 그리고 해결안을 도출하기까지 어떤 과정을 거치는지를 중점적으로 살펴봅니다. 정해진 정답을 찾기보다는 어떤 흐름으로 생각하시는지를 확인하는 자리이니, 편안하게 생각을 들려주세요.

4. 컬처핏 면접
5. 래퍼런스 체크
6. 처우 협의
7. 최종 합격 및 입사