[무신사페이먼츠 소개]
무신사페이먼츠는 국내 최대 패션 플랫폼 무신사의 결제 경험을 책임지는 핀테크 전문 기업입니다.
우리는 무신사, 29CM, 솔드아웃 등 주요 패션 플랫폼에서 연간 약 5조 원 규모의 결제를 안정적으로 처리하고 있습니다. 패션 커머스에 대한 깊은 이해를 바탕으로, 고객과 입점 브랜드 모두에게 가장 적합한 결제 경험을 제공하는 것이 우리의 목표입니다.
무신사페이먼츠는 결제 기술을 통해 패션 시장의 혁신을 이끌고자 합니다. 더 나은 쇼핑 여정, 더 나은 결제 경험, 더 나은 시장을 함께 만들어갈 분을 기다립니다. 패션과 핀테크의 미래를 선도하고 싶은 분이라면, 무신사의 성장과 함께할 수 있는 이 여정에 지금 합류해 주세요.
[조직 소개]
무신사페이먼츠 DevOps팀은 무신사페이먼츠 서비스 및 연관된 모든 인프라 시스템을 설계하고 안정적으로 운영하여 무신사페이먼츠 고객에게 신뢰있는 서비스를 제공하는 핵심 기술 조직입니다.
무신사 페이먼츠 DevOps팀은 100% AWS 기반의 Cloud Native 환경을 선도하며, 데이터베이스 관리자가 아닌 데이터베이스 엔지니어로서의 성장을 지향합니다.
- Cloud Native & Observability: 100% AWS 환경에서 Immutable 인프라와 선언형 운영을 추구합니다. Service Mesh와 Distributed Tracing 등 최신 기술을 도입하여 인프라의 유연한 제어와 확실한 가시성을 확보하고 있습니다.
- Database Reliability Engineering (DBRE): 단순 운영을 넘어 DBRE 관점에서 무신사, 29CM, 솔드아웃의 결제·정산 데이터를 다룹니다. 장애 복원력을 극대화하고, 시스템 신뢰성을 높이기 위한 아키텍처 설계와 근본적인 문제 해결에 집중합니다.
- Automation & Optimization: 지속 가능한 운영을 위해 자동화에 집착합니다. 실시간 모니터링, 예측 기반의 리소스 튜닝, 자동화된 리포트 및 검수 시스템을 구축하여 사람이 아닌 시스템이 효율적으로 동작하는 환경을 만듭니다.
[담당업무]
안정적인 결제 트랜잭션 처리를 위한 DB 인프라를 고도화 하고 성능을 최적화 합니다.
- AWS 기반 DB 인프라 관리 및 운영: Aurora MySQL을 중심으로 대규모 트랜잭션을 처리하는 DB 환경을 안정적으로 운영하고 관리합니다.
- 성능 분석 및 장애 대응 (Troubleshooting): DB 성능 지표를 실시간으로 모니터링하고, 병목 현상 분석 및 장애 발생 시 신속한 조치와 근본 원인을 해결합니다.
- Query Tuning 및 최적화: 서비스 성능 향상을 위해 슬로우 쿼리를 분석하고 튜닝하며, 배포 전 쿼리 검수 및 최적화 가이드를 제공합니다.
- Schema Governance: 데이터의 무결성과 효율성을 고려하여 스키마(Schema) 변경을 관리하고 표준을 수립합니다.
- Next-Gen DB Architecture: 대용량 데이터 처리를 위해 새로운 DBMS를 테스트하고 도입하며, 아키텍처를 지속적으로 개선합니다.
[지원자격]
- 경력: 유관 경력 8년 이상 또는 그에 준하는 역량을 보유하신 분
- Cloud DB Experience: AWS 환경(Aurora, RDS 등)에서 대규모 데이터베이스를 운영해 본 경험이 있으신 분
- Deep Knowledge: MySQL, PostgreSQL, DocDB, MongoDB 등 다양한 DB의 내부 아키텍처와 작동 원리에 대한 깊은 이해가 있으신 분
- Troubleshooting: 성능 이슈 발생 시 실행 계획(Explain) 분석, Lock 대기 분석 등을 통해 문제를 정확히 파악하고 해결할 수 있는 분
- Object Management: Table, Index, View 등 데이터베이스 오브젝트 설계 및 관리 경험이 있으신 분
- Automation: Python, Shell Script 등 다양한 도구를 활용하여 반복적인 운영 업무를 자동화해 본 경험이 있으신 분
[우대사항]
- Dev : 백엔드 개발 경험이 있거나, 서비스 요구사항을 데이터 모델링에 직접 반영해 본 경험이 있으신 분
- Tuning: 고난이도의 SQL Tuning 경험을 보유하고 있으며, 옵티마이저의 동작 원리를 이해하시는 분
- Modern Data Stack: CDC(Change Data Capture) 파이프라인 구축이나 DW(Data Warehouse) 운영에 대한 이해/관심이 있으신 분
- NoSQL Operations: MongoDB, DynamoDB, DocumentDB 등 NoSQL 운영 및 최적화 경험이 있으신 분
- In-Memory DB: Redis, Memcached 등 캐시 솔루션의 아키텍처 설계 및 운영 경험이 있으신 분
[지원 서류]
- 이력서(필수) / 포트폴리오(선택)
- (참고) 이력서/포트폴리오 작성 팁
이력서/포트폴리오에는 왜 해당 문제를 해결해야 했는지, 어떤 전략을 세웠는지, 어떤 성과가 있었는지 등에 대한 문제 정의, 문제 해결, 성과에 대한 전반적인 내용을 담아주세요. 프로젝트의 성공과 실패를 떠나, 1차 면접에서 인터뷰어와 심도있는 이야기를 나눌 수 있도록 프로젝트의 이해도가 높은 이력서로 구성해주세요. (프로젝트별 기여도 표시)
[근무조건]
- 정규직
[전형절차]
- 접수 기간 : 상시지원
- 전형 절차 : 서류 전형 - 1차 인터뷰 - 2차 인터뷰 - 처우 협의 - 최종합격
- 문의사항 : [email protected]
[기타사항]
- 본 포지션은 수시 진행으로 우수 인재 채용 시 마감될 수 있습니다.
- 적합한 지원자에게 채용 담당자가 개별 연락 예정이며, 내부 규정에 따라 각 전형 단계별 개별 피드백은 제공하지 않습니다.
- 최종 합격자는 3개월간의 수습기간이 적용되며, 해당 기간 중 급여는 100% 지급됩니다.
- 입사 지원 서류에 허위사실이 발견될 경우, 채용 확정 이후라도 채용이 취소될 수 있습니다.
[무신사페이먼츠 소개]
무신사페이먼츠는 국내 최대 패션 플랫폼 무신사의 결제 경험을 책임지는 핀테크 전문 기업입니다.
우리는 무신사, 29CM, 솔드아웃 등 주요 패션 플랫폼에서 연간 약 5조 원 규모의 결제를 안정적으로 처리하고 있습니다. 패션 커머스에 대한 깊은 이해를 바탕으로, 고객과 입점 브랜드 모두에게 가장 적합한 결제 경험을 제공하는 것이 우리의 목표입니다.
무신사페이먼츠는 결제 기술을 통해 패션 시장의 혁신을 이끌고자 합니다. 더 나은 쇼핑 여정, 더 나은 결제 경험, 더 나은 시장을 함께 만들어갈 분을 기다립니다. 패션과 핀테크의 미래를 선도하고 싶은 분이라면, 무신사의 성장과 함께할 수 있는 이 여정에 지금 합류해 주세요.
[조직 소개]
무신사페이먼츠 DevOps팀은 무신사페이먼츠 서비스 및 연관된 모든 인프라 시스템을 설계하고 안정적으로 운영하여 무신사페이먼츠 고객에게 신뢰있는 서비스를 제공하는 핵심 기술 조직입니다.
무신사 페이먼츠 DevOps팀은 100% AWS 기반의 Cloud Native 환경을 선도하며, 데이터베이스 관리자가 아닌 데이터베이스 엔지니어로서의 성장을 지향합니다.
- Cloud Native & Observability: 100% AWS 환경에서 Immutable 인프라와 선언형 운영을 추구합니다. Service Mesh와 Distributed Tracing 등 최신 기술을 도입하여 인프라의 유연한 제어와 확실한 가시성을 확보하고 있습니다.
- Database Reliability Engineering (DBRE): 단순 운영을 넘어 DBRE 관점에서 무신사, 29CM, 솔드아웃의 결제·정산 데이터를 다룹니다. 장애 복원력을 극대화하고, 시스템 신뢰성을 높이기 위한 아키텍처 설계와 근본적인 문제 해결에 집중합니다.
- Automation & Optimization: 지속 가능한 운영을 위해 자동화에 집착합니다. 실시간 모니터링, 예측 기반의 리소스 튜닝, 자동화된 리포트 및 검수 시스템을 구축하여 사람이 아닌 시스템이 효율적으로 동작하는 환경을 만듭니다.
[담당업무]
안정적인 결제 트랜잭션 처리를 위한 DB 인프라를 고도화 하고 성능을 최적화 합니다.
- AWS 기반 DB 인프라 관리 및 운영: Aurora MySQL을 중심으로 대규모 트랜잭션을 처리하는 DB 환경을 안정적으로 운영하고 관리합니다.
- 성능 분석 및 장애 대응 (Troubleshooting): DB 성능 지표를 실시간으로 모니터링하고, 병목 현상 분석 및 장애 발생 시 신속한 조치와 근본 원인을 해결합니다.
- Query Tuning 및 최적화: 서비스 성능 향상을 위해 슬로우 쿼리를 분석하고 튜닝하며, 배포 전 쿼리 검수 및 최적화 가이드를 제공합니다.
- Schema Governance: 데이터의 무결성과 효율성을 고려하여 스키마(Schema) 변경을 관리하고 표준을 수립합니다.
- Next-Gen DB Architecture: 대용량 데이터 처리를 위해 새로운 DBMS를 테스트하고 도입하며, 아키텍처를 지속적으로 개선합니다.
[지원자격]
- 경력: 유관 경력 8년 이상 또는 그에 준하는 역량을 보유하신 분
- Cloud DB Experience: AWS 환경(Aurora, RDS 등)에서 대규모 데이터베이스를 운영해 본 경험이 있으신 분
- Deep Knowledge: MySQL, PostgreSQL, DocDB, MongoDB 등 다양한 DB의 내부 아키텍처와 작동 원리에 대한 깊은 이해가 있으신 분
- Troubleshooting: 성능 이슈 발생 시 실행 계획(Explain) 분석, Lock 대기 분석 등을 통해 문제를 정확히 파악하고 해결할 수 있는 분
- Object Management: Table, Index, View 등 데이터베이스 오브젝트 설계 및 관리 경험이 있으신 분
- Automation: Python, Shell Script 등 다양한 도구를 활용하여 반복적인 운영 업무를 자동화해 본 경험이 있으신 분
[우대사항]
- Dev : 백엔드 개발 경험이 있거나, 서비스 요구사항을 데이터 모델링에 직접 반영해 본 경험이 있으신 분
- Tuning: 고난이도의 SQL Tuning 경험을 보유하고 있으며, 옵티마이저의 동작 원리를 이해하시는 분
- Modern Data Stack: CDC(Change Data Capture) 파이프라인 구축이나 DW(Data Warehouse) 운영에 대한 이해/관심이 있으신 분
- NoSQL Operations: MongoDB, DynamoDB, DocumentDB 등 NoSQL 운영 및 최적화 경험이 있으신 분
- In-Memory DB: Redis, Memcached 등 캐시 솔루션의 아키텍처 설계 및 운영 경험이 있으신 분
[지원 서류]
- 이력서(필수) / 포트폴리오(선택)
- (참고) 이력서/포트폴리오 작성 팁
이력서/포트폴리오에는 왜 해당 문제를 해결해야 했는지, 어떤 전략을 세웠는지, 어떤 성과가 있었는지 등에 대한 문제 정의, 문제 해결, 성과에 대한 전반적인 내용을 담아주세요. 프로젝트의 성공과 실패를 떠나, 1차 면접에서 인터뷰어와 심도있는 이야기를 나눌 수 있도록 프로젝트의 이해도가 높은 이력서로 구성해주세요. (프로젝트별 기여도 표시)
[근무조건]
- 정규직
[전형절차]
- 접수 기간 : 상시지원
- 전형 절차 : 서류 전형 - 1차 인터뷰 - 2차 인터뷰 - 처우 협의 - 최종합격
- 문의사항 : [email protected]
[기타사항]
- 본 포지션은 수시 진행으로 우수 인재 채용 시 마감될 수 있습니다.
- 적합한 지원자에게 채용 담당자가 개별 연락 예정이며, 내부 규정에 따라 각 전형 단계별 개별 피드백은 제공하지 않습니다.
- 최종 합격자는 3개월간의 수습기간이 적용되며, 해당 기간 중 급여는 100% 지급됩니다.
- 입사 지원 서류에 허위사실이 발견될 경우, 채용 확정 이후라도 채용이 취소될 수 있습니다.