이 자리가 왜 생겼을까요
오늘의집은 2026년 1월 전사 행사에서 데이터 기반의 초개인화 경험을 올해의 과제로 들고, 통합된 경험과 초개인화 추천을 고객 문제를 푸는 무기로 꼽았습니다. 이 공고의 커머스 개발 조직은 유저의 취향과 맥락에 맞춘 개인화된 쇼핑 경험과 거래의 신뢰성을 함께 제공하는 것을 목표로 소개하고, 커머스 영역에서 AI 기반 추천 시스템, 자동화된 프로모션 운영, 수요 예측 같은 기술 도입이 이뤄지고 있다고 적었습니다. 주문과 결제 같은 거래 도메인 경험이 있다면 프로모션이나 추천 컴포넌트와 연결해 본 사례를 함께 보여 줘야 이 조직의 두 목표에 모두 답할 수 있습니다.
- 공간의 변화, 즐거운 고민만 할 수 있도록 (오늘의집 블로그, 2026-02-04)
- 오늘의집 Backend Engineer, Commerce 공고
- 오늘의집 Engineering팀 채용 프로세스
오늘의집이 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 오늘의집 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
카탈로그, 프라이싱, 리뷰, 물류, 주문, 결제, 쿠폰, 포인트, 정산 등 커머스 핵심 도메인을 설계하고 개발합니다.
이렇게 볼 수 있어요
커머스의 거의 전 영역이 나열돼 있습니다. 다뤄 본 도메인을 이 목록의 이름으로 적어야 어느 부분에 바로 투입될 수 있는지가 보입니다.
유저와 판매자 양쪽의 니즈를 고려하며 빠른 실험으로 프로덕트를 개발합니다.
이렇게 볼 수 있어요
판매자 쪽 기능도 같은 조직이 만듭니다. 판매자용 기능을 개발해 본 경험도 이 업무의 경력으로 들어갑니다.
Product Owner, 디자이너, 데이터 분석가 등과 긴밀히 협업하며 문제를 정의하고 해결책을 제안합니다.
이렇게 볼 수 있어요
개발자가 문제 정의 단계에 들어가는 방식입니다. 다른 직군과 함께 문제를 정의해 개발 범위를 바꾼 사례가 이 방식을 그대로 보여 줍니다.
여러 기술 스택으로 안정적이면서 유연한 서비스를 구현합니다.
이렇게 볼 수 있어요
특정 언어 하나만 쓰지 않는 환경입니다. 언어와 프레임워크는 그것으로 만든 서비스와 함께 있어야 경력의 폭이 분명해집니다.
서비스 변화에 따라 아키텍처를 리팩터링하거나 새로운 구조로 바꾸는 데 참여합니다.
이렇게 볼 수 있어요
운영 중인 시스템의 구조 전환이 업무로 적혀 있습니다. 전환을 단계로 나눠 진행한 경험이 이 업무에 가장 가깝습니다.
기능 구현을 넘어 왜 만들고 어떻게 구현할지에 대한 기술적 방향과 의사결정에 적극 참여합니다.
이렇게 볼 수 있어요
기술 결정에 근거를 대는 역할입니다. 대안을 비교해 하나를 고른 기록이 있다면 면접에서 쓸 수 있습니다.
GPT, Claude 등 AI 도구로 아이디어 구체화와 개발·테스트·문서화를 효율화합니다.
이렇게 볼 수 있어요
AI 도구가 일상 개발 도구로 적혀 있습니다. 써 봤다는 사실보다 어떤 작업의 시간이 얼마나 줄었는지를 적어야 활용 수준이 전달됩니다.
AI를 협업자로 활용하며 요약, 추천, 분류 등 서비스 내 적용 가능성을 탐색하고 논의합니다.
이렇게 볼 수 있어요
커머스 기능에 AI를 넣는 논의에 참여합니다. 리뷰 요약이나 상품 분류처럼 커머스 맥락의 예를 생각해 두면 대화가 구체적이 됩니다.
2자격 요건
컴퓨터공학 전공 또는 이에 준하는 개발 지식과 3년 이상의 백엔드 개발 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
연차는 백엔드 개발 경력으로 셉니다. 다른 역할을 함께 맡았다면 백엔드를 맡은 기간을 따로 적어야 3년이 채워졌는지 확인됩니다.
Kotlin, Java, Python 가운데 하나 이상의 언어에 능숙하고, RESTful API와 서버-DB 간 데이터 흐름을 설계해 본 경험이 있어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
언어는 셋 중 하나면 됩니다. 그보다 직접 설계한 API 하나를 골라 데이터가 어떻게 흐르는지 구조로 설명하는 편이 이 요건에 맞습니다.
대용량 트래픽 처리와 실시간 시스템 개발 경험을 요구합니다.
이렇게 볼 수 있어요
규모를 숫자로 적어야 판단할 수 있는 요건입니다. 초당 요청 수나 동시 사용자 수가 그런 숫자입니다.
RDBMS나 NoSQL 기반 데이터베이스의 설계·운영 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
설계와 운영을 모두 묻습니다. 스키마를 설계하고 운영 중 성능 문제까지 해결한 사례라면 두 가지를 한 번에 보여 줍니다.
MSA 환경에서 서비스를 설계하고 AWS/GCP 클라우드 인프라를 운영해 본 경험이 있어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
마이크로서비스 구조와 클라우드 운영을 함께 요구합니다. 맡았던 서비스가 다른 서비스와 어떻게 연결됐는지를 그림이나 문장으로 보여 주면 MSA 경험이 구체적으로 드러납니다.
모듈이나 프로젝트 단위의 아키텍처를 직접 설계하고 구현해 본 사람을 찾습니다.
이렇게 볼 수 있어요
설계에 참여한 경험보다 직접 설계한 경험이 이 요건에 맞습니다. 설계 문서나 다이어그램이 있다면 포트폴리오로 낼 수 있습니다.
GPT, Claude 등 LLM 기반 도구를 실무에 적용해 본 경험을 요구합니다.
이렇게 볼 수 있어요
AI 도구 경험이 필수 요건입니다. 어떤 작업에 썼는지가 구체적일수록 요건과의 연결이 분명해집니다.
명확한 커뮤니케이션 역량을 갖추고 협업 중심의 개발 문화에 익숙해야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
다른 직군과 문제를 함께 정의하는 업무와 이어지는 요건입니다. 리뷰나 설계 논의를 이끈 경험이 이 요건의 사례가 됩니다.
3우대 사항
기획부터 배포까지 End-to-End로 기능을 완성하고 운영까지 책임진 경험이 있으면 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
한 기능을 처음부터 운영까지 맡은 경험입니다. 기능 하나에서 기획, 배포, 운영 단계마다 맡은 일이 나뉘어 있으면 End-to-End 경험이 그대로 드러납니다.
주 전문 영역을 넘어 BE/FE/ML/인프라 등 필요한 기술 스택을 배워 활용할 수 있으면 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
이 우대 사항은 백엔드 밖의 기술을 익혀 실제로 쓴 경험을 가리킵니다. 새로 익힌 기술은 그것으로 해결한 문제와 함께 있을 때 의미가 있습니다.
대규모 트래픽 처리와 운영 경험, 커머스 도메인의 서비스 개발·운영 경험이 있으면 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
커머스 경력이 있다면 다룬 도메인을 업무 목록의 이름으로 맞춰 적는 것이 가장 직접적입니다.
Kafka, Spark, Elasticsearch 등 빅데이터·스트리밍 처리 기술이나 Kubernetes, Docker, Terraform 등 DevOps와 Grafana, Prometheus 등 모니터링 환경을 구성·운영해 본 경험이 있으면 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
도구 이름이 구체적으로 나열돼 있습니다. 같은 이름의 도구를 써 봤다면 어디에 썼는지까지 적어야 우대 사항에 답이 됩니다.
n8n, Langchain 등 AI 워크플로우 도구를 쓰거나 AI 기반 프로토타입을 실험해 본 경험, 개발 전 과정에 AI 도구를 써서 효율을 높인 경험이 있으면 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
필수 요건의 AI 도구 활용이 우대 사항에서는 AI 워크플로우 도구, 프로토타입 실험, 개발 전 과정의 효율 개선으로 넓어집니다. 실험한 프로토타입과 효율이 얼마나 올랐는지를 숫자로 함께 적으면 필수 요건보다 깊은 활용 경험이 보입니다.
오픈소스 프로젝트에 참여했거나 개인 프로젝트를 운영해 본 경험, 인테리어와 라이프스타일 도메인에 대한 관심이 있으면 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
코드를 공개한 경험과 도메인 관심이 함께 우대 사항에 들어 있습니다. 저장소 링크가 있으면 공개한 코드를 따로 설명할 부담이 줄어듭니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2025년 7월 23일
- 고용형태 : 정규직(수습 3개월)
- 근무지 : 서울 오피스 (대한민국 서울특별시 서초구 서초대로74길 4, 삼성생명 서초타워 21층, 25층, 27층)
- 경력 조건 : 경력 3년 이상
- 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- Kotlin
- Java
- Python
- RDBMS
- NoSQL
- AWS
- GCP
- Kafka
- Spark
- Elasticsearch
- Kubernetes
- Docker
- Terraform
- Grafana
- Prometheus
- n8n
- Langchain
전형과 지원
오늘의집 공고의 진행 절차는 서류전형, 직무 인터뷰, 조직문화 인터뷰 및 레퍼런스 체크, 처우협의, 최종합격 순입니다. 개발 직군은 인터뷰 횟수와 코딩테스트 안내가 따로 있습니다.
기본 단계
공고의 진행 절차는 '서류전형 > 직무 인터뷰 > 조직문화 인터뷰 및 레퍼런스 체크 > 처우협의 > 최종합격'이고, 개발이 아닌 공고에는 이력과 경력에 따라 일부 과정이 생략되거나 추가될 수 있다고 적혀 있습니다. 합류여정 글은 인터뷰가 총 2회이고 포지션에 따라 사전 과제, 현장 과제, 전화 인터뷰, 티타임이 더해질 수 있다고 설명합니다.
이렇게 볼 수 있어요
두 인터뷰가 보는 것이 다릅니다. 합류여정 글에 따르면 1차 직무 인터뷰는 비개발 직군이 약 1시간, 개발 직군이 약 2시간입니다. 2차는 주로 최상위 리더와 약 1시간 진행하는 조직문화 인터뷰라서 핵심가치에 대한 사례를 따로 준비해야 합니다.
개발 직군
개발 공고는 직무 인터뷰가 1~2회, 조직문화 인터뷰가 2회이고 AI 활용 역량을 확인하는 세션이 들어 있다고 적었습니다. 공고가 연결한 Engineering팀 채용 프로세스에는 서류 전형 다음에 코딩테스트가 있고, AI Solutions Engineer 공고는 진행 절차 본문에도 서류전형 다음에 코딩테스트를 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
인터뷰 횟수가 비개발 직군보다 많을 수 있어 일정을 넉넉히 잡아야 합니다. 코딩테스트와 AI 활용 세션이 각각 따로 있다는 점을 미리 알고 준비 순서를 정하는 것이 좋습니다.
서류와 결과 안내
자유양식 이력서는 필수이고 포트폴리오와 커버레터는 대부분 선택이며 파일은 PDF 형식을 권장합니다. 합류여정 글에 따르면 서류 결과는 합격 여부와 관계없이 일주일 안에 안내하고 간혹 더 걸리는 경우가 있습니다. 같은 글은 이력서에 지원 동기와 직무 중심의 자기소개를 담으면 더 좋다고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
양식이 따로 없으므로 지원 직무와 맞는 경험을 가장 자세히 쓰는 것이 중요합니다. 유튜브 채널 공고, CRM 공고, Brand Marketer 공고는 포트폴리오와 커버레터가 필수이므로 지원하는 공고의 제출 서류 안내를 먼저 확인해야 합니다.
재지원과 중복 지원
불합격 뒤 재지원에는 제한이 없지만 성장과 경험을 확인할 수 있도록 충분한 기간을 두고 이력서를 보완해 지원하라고 권합니다. 두 개 이상의 포지션에 중복 지원할 수 있고, 그때는 채용 담당자가 가장 적합한 포지션을 제안한다고 밝혔습니다.
이렇게 볼 수 있어요
여러 포지션에 지원해도 불이익은 없지만 채용 담당자가 한 포지션으로 정리할 수 있습니다. 같은 이력서로 여러 곳에 내기보다 가장 맞는 포지션을 정하고 그 포지션에 맞는 경험을 자세히 쓰는 편이 낫습니다.
수습과 온보딩
공고는 입사 후 3개월의 수습기간 동안 온보딩 프로그램인 Move in Program을 진행한다고 밝힙니다. 합류여정 글은 이 기간에 리더와 신규 팀원이 미션을 정하고 액션플랜을 주기적으로 논의한다고 설명합니다.
이렇게 볼 수 있어요
입사 직후 3개월 동안 목표와 피드백이 정해진 틀로 오갑니다. 처우협의 단계에서 수습 조건을 함께 확인하는 것이 좋습니다.
이 공고만 다른 점
직무 인터뷰는 이력과 경력에 따라 1~2회 진행될 수 있고, 조직문화 인터뷰는 2회에 걸쳐 진행되며 AI 활용 역량을 확인하는 세션이 들어 있습니다.
개발 공고는 인터뷰 횟수가 다른 오늘의집 공고보다 많을 수 있습니다. 조직문화 인터뷰에서 AI 활용을 따로 확인하므로, 실제 업무에 LLM 도구를 쓴 사례와 한계를 느낀 지점을 함께 정리해 가야 합니다.
공고가 단계별 인터뷰 안내로 참고하라고 한 Engineering팀 채용 프로세스 페이지에는 서류 전형 다음에 코딩테스트 단계가 따로 있습니다. 이력과 경력에 따라 전형이 추가되거나 생략될 수 있다는 내용도 같은 페이지에 있습니다.
공고 본문의 진행 절차에는 코딩테스트가 없지만 개발팀 안내에는 있습니다. 서류 합격 뒤 코딩테스트 안내를 받을 수 있다고 보고 일정을 잡아 두는 편이 안전합니다.
지원 전 준비할 것
- 1
다룬 커머스 도메인을 공고 이름으로 맞추기
카탈로그, 프라이싱, 리뷰, 물류, 주문, 결제, 쿠폰, 포인트, 정산 가운데 다뤄 본 도메인을 같은 이름으로 적고 도메인마다 맡은 기능을 한 줄씩 붙입니다.
- 2
트래픽 규모와 아키텍처 설명 준비하기
운영한 서비스의 트래픽 규모와 MSA 구성 안에서 맡은 서비스의 위치를 그림 한 장으로 설명할 수 있게 정리합니다.
- 3
AI 도구 실무 적용 사례 정리하기
LLM 도구를 개발, 테스트, 문서화에 쓴 사례를 골라 줄어든 시간과 한계를 정리합니다. 조직문화 인터뷰에도 AI 활용 세션이 있습니다.