Role at a glance
- Salary
- Not Disclosed
- Location
- 강남구 강남대로 464 비제바노빌딩 3-6층, Seoul, South Korea
- Work arrangement
- On-site
- Employment
- Full-time
- Experience
- 5+ years
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Qualifications
Required
- 5년 이상의 백엔드 엔지니어링 경력
- Kafka 기반 이벤트 파이프라인을 설계하고 운영해보신 분 (유실
- 중복
- 순서 보장, DLQ, 재처리 포함)
- 대규모 트래픽을 처리하는 API 서버를 개발하고 운영해보신 분
- 모바일 앱의 행동 로그를 수집
- 적재하는 파이프라인을 구축하고 운영해보신 분
- 이벤트 스키마를 설계하고 버전
Preferred
- MMP(AppsFlyer, Adjust, Airbridge, Branch 등)를 연동하여 어트리뷰션 데이터를 수집
- 검증하고 사내 데이터와 결합해보신 분
- 광고 채널
- 캠페인 성과를 앱 내 전환 데이터와 연결하여 퍼널 지표를 산출해본 경험이 있으신 분
- 어트리뷰션 포스트백 검증, 중복 집계 방지, 부정 설치(fraud) 필터링을 다뤄보신 분
- 상용 또는 자체 구축 행동분석 플랫폼(제품 분석 SDK, 이벤트 수집 서버)을 운영해보신 분
- A/B 테스트
- 피처 플래그 플랫폼을 운영하고 실험 설계를 지원해보신 분
About the role
Original posting provided by 넥스트증권
About the role
직무 Summary
넥스트증권 AI데이터플랫폼팀에서 고객 행동 데이터의 처음부터 끝까지를 책임질 백엔드 엔지니어(경력)를 모집합니다. 앱 행동분석 SDK에서 Kafka를 거쳐 Databricks Bronze에 이르는 고객행동로그 E2E 흐름을 총괄하고, 이벤트 관리 서버와 인증 미들웨어, A/B 테스트·피처 플래그 플랫폼을 운영합니다. 또한 MMP(Mobile Measurement Partner)를 연동하여 광고 유입부터 앱 내 행동, 전환까지 하나로 이어지는 고객 여정을 완성합니다. 검색 적중률과 추천 CTR, A/B 테스트 결과, 마케팅 성과 지표가 모두 이 파이프라인의 정확성 위에 세워지므로, 이벤트 정의부터 유실률·DLQ·SLA까지 데이터의 신뢰를 책임지는 자리입니다.
What you'll do
• E2E 파이프라인 총괄: 앱 행동분석 SDK → Kafka → Databricks Bronze로 이어지는 고객행동로그 전 구간 흐름을 설계하고 총괄합니다.
• 플랫폼 운영: 이벤트 관리 서버, 인증 미들웨어, A/B 테스트·피처 플래그 플랫폼의 배포와 운영을 담당합니다.
• MMP 연동 및 어트리뷰션: MMP를 연동하여 앱 설치·유입 어트리뷰션 데이터를 수집하고, 포스트백을 수신·검증하여 앱 내 행동로그와 결합합니다.
• 유입-전환 퍼널 구축: 광고 채널·캠페인별 설치부터 가입·계좌개설·첫 거래에 이르는 전환 퍼널을 측정할 수 있는 데이터 기반을 만듭니다.
• 이벤트 설계: 검색·추천·랭킹의 노출·클릭·전환 이벤트를 정의하고 스키마를 관리하며 적재합니다.
데이터 신뢰성 관리: 이벤트 유실률, DLQ, 재처리, 어트리뷰션 정합성, 행동로그 품질과 SLA를 관리합니다.
• 실험·지표 기반 구축: 온라인 A/B 테스트와 검색 적중률·추천 CTR·마케팅 성과 지표 산출에 필요한 데이터 기반을 구축합니다.
• 기술 리드 및 온콜: 고객여정플랫폼 기술을 리드하며 primary 온콜 역할을 수행합니다.
Requirements
• 5년 이상의 백엔드 엔지니어링 경력
• Kafka 기반 이벤트 파이프라인을 설계하고 운영해보신 분 (유실·중복·순서 보장, DLQ, 재처리 포함)
• 대규모 트래픽을 처리하는 API 서버를 개발하고 운영해보신 분
• 모바일 앱의 행동 로그를 수집·적재하는 파이프라인을 구축하고 운영해보신 분
• 이벤트 스키마를 설계하고 버전·호환성을 관리해보신 분
•인증·인가 미들웨어를 구현하거나 운영해보신 분
• 컨테이너 기반 배포와 CI/CD 환경에서 서비스를 운영해보신 분
• 데이터 파이프라인의 SLA를 정의하고 지표로 관리해보신 분
• AWS 등 퍼블릭 클라우드 환경에 익숙하신 분
Preferred qualifications
• MMP(AppsFlyer, Adjust, Airbridge, Branch 등)를 연동하여 어트리뷰션 데이터를 수집·검증하고 사내 데이터와 결합해보신 분
• 광고 채널·캠페인 성과를 앱 내 전환 데이터와 연결하여 퍼널 지표를 산출해본 경험이 있으신 분
• 어트리뷰션 포스트백 검증, 중복 집계 방지, 부정 설치(fraud) 필터링을 다뤄보신 분
• 상용 또는 자체 구축 행동분석 플랫폼(제품 분석 SDK, 이벤트 수집 서버)을 운영해보신 분
• A/B 테스트·피처 플래그 플랫폼을 운영하고 실험 설계를 지원해보신 분
• 이벤트 택소노미를 설계하고 프로덕트·데이터 조직 간 표준으로 정착시켜보신 분
• Databricks, Delta Lake 등 레이크하우스로의 적재 파이프라인 경험이 있으신 분
• Flink, Kafka Streams 등 스트리밍 처리 프레임워크 경험이 있으신 분
• Prometheus, Grafana 기반 Observability 및 장애 대응 체계를 구축해보신 분
• 금융 서비스 환경에서 SLA 관리 및 Latency/Throughput 최적화 경험이 있는 분
• 광고 식별자·기기 식별자 취급 시 개인정보 최소 수집과 비식별 원칙을 반영해 로그와 연동 구조를 설계해보신 분
• Terraform 등 IaC 도구를 활용한 인프라 자동화 경험이 있으신 분
• AI 코딩 에이전트(Claude Code, Codex, Cursor 등)를 활용한 Agentic Engineering 경험 또는 관심이 있으신 분
• AI Harness(MCP 서버, 커스텀 스킬, 훅 등)를 설계·구성하여 개발 생산성을 극대화한 경험이 있으신 분
Benefits
- 복지카드 지원
ㄴ복지카드 형태로 지급되며 사용처 제한 없이 사용 가능 (단, 유흥업 및 택시 이용은 제외됩니다)
- 상해보험 : 본인 및 가족(배우자/자녀)실손 의료비 지원
- 건강검진 : 매년 종합건강검진 지원
- 특별상여 : 설/추석 귀성비, 가정의 달 효도비, 연말 지원비
- 특별휴가 : 만 1년 이상 재직 다음 해 부터 연간 3일 특별 휴가 제공
- 장기근속 : 10년 근속 시 장려금(400만원) 지급
- 자기개발 : 업무 관련 교육 지원
▶ 대표부터 인턴사원까지 전 구성원이 ‘님’ 호칭을 사용하는 수평적인 조직문화를 지향합니다.
▶ 근무 형태 : 비포괄임금제 (초과근로수당 별도 지급)
▶ 근무 시간 : 유연 출퇴근제
- 오전 7시 ~ 11시 사이 자율 출근
- 출근 시각 기준 8시간 근무
▶ 재택근무 : 주 1회 가능
Hiring process
■ 채용 과정
· 서류 접수 > 1차 인터뷰 > 2차 인터뷰 > 처우논의 > 최종 합격
· 전형 단계 중 필요 시, 사전 동의 후 레퍼런스 체크 진행
· 장애인 및 국가보훈대상자는 지원 시 관련법에 따라 우대함
■ 제출 서류 (필수)
· 국문 이력서 및 자기소개서(자유 양식) 제출
· (선택) GitHub/기술 블로그/포트폴리오 링크 첨부
About the company
넥스트증권
인공지능 기반 플랫폼 증권사 https://www.next-securities.com/ Vision 넥스트증권의 비전은 '지식, 커뮤니티, 투자를 융합한 선도적인 금융 플랫폼 구축으로 투자의 혁신을 주도'하는 것입니다. Mission 금융 시장, 실시간 뉴스, 소셜 네트워크를 연결해 모든 투자자들에게 개인화된 투자 경험을 제공할 것입니다. 넥스트증권 핵심 가치 1. 고객의 궁극적 가치 실현에 집중해요 고객이 누구인지, 무엇을 필요로 하는지 가까이에서 살펴요. 고객이 요구하는 것 뿐만 아니라 드러나지 않은 불편함까지 찾아내 문제를 해결하는데 집중해요. 다양한 내외부 이해관계자의 관점을 함께 살피면서, 장기적인 신뢰와 안정성을 기반으로 고객 경험을 만들어내요. 2. 완벽보다는 빠르게 시도해요 작은 시도라도 빠르게 실행하고, 실패를 자산으로 삼아요. 시도-피드백-개선의 사이클이 빠르게 가져가요. 실패한 시도는 반드시 공유하며, 정기적인 회고를 통해 속도와 방향성 간의 균형을 유지해요. 3. 끝까지 책임지고 수치로 결과를 만들어요 '내 역할은 끝'이라고 손을 떼는 게 아니라, 조직 전체의 성과에 연결되도록 끝까지 책임져요. 기획부터 실행, 성과 검증까지 전 과정을 관리해요. 성과는 반드시 데이터를 기반으로 수치화하고 검증해요. 4. AI와 데이터로 더 똑똑하게 일해요 반복 업무는 AI와 자동화에 맡기고, 새로운 기술과 도구는 적극적으로 검토하고 업무에 반영해요. 직관이나 경험에만 의존하지 않고, 데이터와 AI를 활용해 의사결정의 질과 효율성을 높여요. 5. 문제를 투명하게 공유하고 함께 해결해요 문제를 숨기거나 축소하지 않고 솔직하게 나눠요. 다양한 직무와 관점에서 피드백을 받아 더 좋은 해답을 찾아내요. 피드백을 주고 받을 땐 '사람'에 대한 것이 아닌, '행동과 결과'에 집중해요.