[당근] Site Reliability Engineer - 인프라 (클러스터) 공고 분석

이 자리가 왜 생겼을까요

1하게 될 업무

• Kubernetes 클러스터를 안정적으로 운영하고 지속적으로 개선합니다. 클러스터 업그레이드, 권한 관리, 보안 정책, 운영 자동화 등으로 서비스가 안전하고 유연하게 확장할 수 있는 환경을 만듭니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  공고의 '팀 동료들의 한마디'는 이 클러스터를 당근의 거의 모든 서비스가 올라가는 EKS 클러스터로 소개합니다. 클러스터 업그레이드를 계획하고 서비스 중단 없이 마친 경험이 있다면 클러스터 규모와 절차를 함께 소개할 수 있습니다.

• 대용량 메트릭, 로그, 이벤트 데이터를 효율적으로 수집합니다. 모니터링 인프라부터 옵저버빌리티 플랫폼까지 개발자가 서비스의 상태와 문제를 쉽고 정확하게 파악할 수 있도록 가시성과 사용성을 개선합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  인프라를 운영하는 일과 개발자가 쓰는 도구를 다듬는 일이 함께 있습니다. 모니터링 스택을 운영하며 수집량이나 비용을 줄였거나 개발자의 조회 방식을 바꾼 사례가 이 업무와 가깝습니다.

• 서비스 장애를 빠르게 인지하고 대응할 수 있도록 Alerting 시스템을 고도화합니다. 신뢰할 수 있는 지표와 알림 체계를 설계하고 불필요한 알림을 줄입니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  알림을 늘리는 일보다 줄이고 믿을 수 있게 만드는 일이 적혀 있습니다. 알림 기준을 다시 설계해 본 경험이 있다면 알림 수나 장애 인지 시간이 어떻게 달라졌는지 숫자로 적는 게 좋습니다.

• 복잡한 마이크로서비스 환경의 네트워크 인프라를 설계하고 개선합니다. 서비스 메시로 일관된 트래픽 정책 주입과 관측 가능성을 달성하고, 개발팀과 함께 네트워크 문제를 해결합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  공고의 '팀 동료들의 한마디'에는 HAProxy와 Istio를 거치는 트래픽의 End-to-End 지표를 함께 들여다본다는 설명이 있습니다. 서비스 메시를 도입하거나 운영하며 트래픽 문제를 추적해 본 경험이 이 업무와 가깝습니다.

• AI 서비스와 ML 워크로드를 위한 인프라를 지원하고 확장합니다. ML Infra팀과 협력해 GPU 리소스 운영 환경을 개선하고, AI Agent와 운영 자동화 기술로 인프라의 효율성을 높입니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  팀 소개에도 ML Infra팀과 협력해 GPU 인프라 지원을 확대하고 있다는 설명이 있습니다. GPU 노드를 클러스터에서 운영해 본 경험이 있다면 스케줄링이나 비용 관리에서 다룬 문제까지 소개하면 됩니다.

2자격 요건

• SRE, DevOps, 플랫폼 엔지니어링 등 인프라를 운영하고 개선해 온 실무 경험이 3~5년이어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  직무 이름 세 가지가 '등'으로 묶여 있어 인프라 운영과 개선을 맡아 온 경력이면 함께 적을 수 있습니다. 맡은 인프라와 개선한 내용을 기간과 함께 자세히 쓰는 편이 좋습니다.

• Kubernetes, Linux, 네트워크 등 인프라의 핵심 기술을 깊이 이해하고 복잡한 시스템의 문제를 구조적으로 해결할 수 있어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  기술 세 가지가 이름으로 적혀 있고 '구조적으로'라는 조건이 붙어 있습니다. 장애를 한 번 막은 경험보다 같은 장애가 반복되지 않게 구조를 바꾼 경험을 이 요건이 묻습니다.

• 인프라 운영 경험을 바탕으로 반복적인 문제를 소프트웨어와 자동화로 개선할 수 있어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  팀 소개는 인프라에 대한 이해와 소프트웨어 엔지니어링 역량을 결합한다고 적었습니다. 운영 작업을 코드로 바꾼 사례라면 쓴 언어와 줄어든 수작업의 양까지 이야기할 수 있습니다.

• AI Coding Agent 등 새로운 도구를 적극적으로 활용해 엔지니어링 생산성을 높이고, 결과의 정확성과 안정성을 스스로 검증할 수 있어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  도구를 쓰는 것과 그 결과를 검증하는 것이 한 요건에 함께 있습니다. AI 도구로 만든 설정이나 코드를 어떤 방법으로 확인하고 배포했는지를 예로 들 수 있습니다.

• 메트릭, 로그, 트레이스 등 다양한 운영 데이터를 바탕으로 문제를 분석하고 서비스의 신뢰성을 개선할 수 있어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  세 가지 데이터 종류가 적혀 있습니다. 장애를 분석할 때 어떤 데이터를 함께 봤고 무엇을 바꿨는지 사례 하나로 정리해 두면 업무의 옵저버빌리티·Alerting 개선까지 함께 이야기할 수 있습니다.

3우대 사항

• Kubernetes 환경에서 인프라를 운영하며 개선해 본 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  Kubernetes 이해는 자격 요건에도 있고 운영·개선 경험은 우대 사항입니다. 운영한 클러스터 수와 노드 규모, 바꾼 설정을 숫자로 밝혀 두면 경험의 크기를 가늠하기 쉽습니다.

• Prometheus, Loki 등 모니터링 인프라를 운영하며 개선해 본 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  도구 이름이 명시돼 있고 공고 아래 연관 콘텐츠에도 '당근에서 Loki 1년간 운영기' 발표가 걸려 있습니다. 같은 도구를 운영했다면 보관 기간이나 수집량을 어떻게 다뤘는지 설명할 준비가 필요합니다.

4기타 사항

• 게시일 : 2023년 11월 20일
• 고용형태 : 정규직(수습 3개월)
• 근무지 : 서울특별시 서초구 강남대로 465, 교보강남타워 11층 (추정)
• 경력 조건 : 경력 3~5년
• 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.

쓰는 기술

공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.

• Kubernetes
• EKS
• Linux
• HAProxy
• Istio
• Prometheus
• Loki

전형과 지원

채용 FAQ가 밝힌 정규직 기준 일반적인 전형은 여섯 단계이고 단계마다 결과 통보에 걸리는 기간까지 공개돼 있습니다. 포지션에 따라 절차가 달라 공고마다 확인해야 합니다. 재지원 규칙이 단계마다 달라서 지원 순서를 정할 때 먼저 볼 부분입니다.

지원 전 준비할 것

1. 1

   운영한 클러스터 규모를 숫자로 정리하기

   업무는 클러스터 운영·업그레이드, 옵저버빌리티, Alerting, 서비스 메시, GPU 인프라로 이어집니다. 경력마다 운영한 클러스터 수, 노드 규모, 맡은 영역을 숫자와 함께 정리해 두세요.

2. 2

   장애를 구조로 막은 사례 준비하기

   자격 요건은 복잡한 문제를 구조적으로 해결하고 반복되는 문제를 자동화로 개선한 경험을 묻습니다. 같은 장애가 다시 나지 않도록 원인을 찾아 설정이나 시스템을 바꾼 사례 하나를 증상, 원인, 바꾼 것 순서로 정리합니다.

3. 3

   산업기능요원 편입 구분 확인하기

   이 포지션은 산업기능요원으로 채용이 가능하고(현역 전직, 보충역 신규 편입, 보충역 전직) 전문연구요원 편입과 전직은 불가하다고 적혀 있습니다. 복무 중이거나 편입을 준비한다면 본인의 복무 형태가 이 목록에 있는지 먼저 확인합니다.