프론트엔드 자리인데도 화면 구현보다 앞에 둔 일이 둘 있습니다. 사용자가 비용을 지불하는 경험을 설계하는 일과 AI를 실제 사용자 화면으로 만드는 일입니다. 서류 전형에 사전 질문 세 개가 붙어 있고 그중 두 개가 AI를 묻기 때문에 지원서를 쓰기 전에 답부터 준비해야 합니다.
이 공고 분석은 2026년 9월 13일에 이뤄졌습니다. 이후 채용이 종료되었을 수 있습니다.
당근은 2025년 10월에 당근알바가 AI로 지원서와 구인글 작성을 돕고 24시간 작동하는 LLM이 공고를 모니터링한다고 발표했습니다. 세 가지 모두 사용자가 직접 쓰는 화면에 들어갔습니다. 같은 흐름은 중고거래 가격 추천과 사기 감지, 대화형 후기 작성으로 이어졌습니다. 공고가 'AI를 제품에 통합해 데모가 아니라 유저가 실제로 쓰는 화면으로 증명한다'고 적은 것은 이미 그렇게 일해 온 팀의 서술로 읽을 수 있습니다. 지원할 때 실험 단계에서 멈춘 AI 작업보다 사용자에게 나간 기능을 앞에 두어야 하는 이유가 여기에 있습니다.
당근이 지금 어디에 힘을 싣고 있는지는 당근 채용 분석에 정리해 두었습니다.
사용자가 가치를 느끼고 비용을 지불하게 만드는 수익화 경험을 프론트엔드에서 설계하고 구현합니다.
이렇게 볼 수 있어요
결제 화면을 만들어 봤는지가 아니라 지불까지 이어지는 흐름을 설계해 봤는지를 묻습니다. 결제나 구독을 붙인 경험이 있다면 전환율이 어떻게 달라졌는지를 함께 적을 수 있습니다.
AI를 제품에 통합해 새로운 사용자 경험을 만들고 데모가 아니라 사용자가 실제로 쓰는 화면으로 증명합니다.
이렇게 볼 수 있어요
공고가 데모와 실제 화면을 구분해 적었습니다. 사내 실험이나 해커톤 결과물보다 실제 사용자에게 나간 AI 기능 하나가 더 강한 근거입니다. 사용량이나 유지율 같은 숫자가 붙으면 더 분명해집니다.
고객사의 문제를 현장에서 직접 발굴하고 제품으로 풀어냅니다.
이렇게 볼 수 있어요
프론트엔드 공고에 고객을 직접 만나는 일이 들어 있습니다. 사용자 인터뷰나 고객사 미팅에 개발자로 참여해 본 경험이 있다면 그 자리에서 무엇을 듣고 무엇을 바꿨는지까지 적어 두면 됩니다.
B2B와 B2C를 아우르는 서비스의 프론트엔드 전반을 개발하며, 에이전트를 활용한 엔지니어링 방식을 설계합니다.
이렇게 볼 수 있어요
기능 구현에서 멈추지 말라고 명시한 항목입니다. 코드를 짜는 방식 자체를 바꿔 본 경험, 예를 들어 팀의 작업 흐름에 에이전트를 넣어 본 시도가 있다면 이 줄과 직접 이어집니다.
React로 실제 사용자가 쓰는 제품을 3년 이상 만들어 본 경험, 또는 그에 준하는 역량을 요구합니다.
이렇게 볼 수 있어요
기간 뒤에 그에 준하는 역량이라는 단서를 붙여 두었습니다. 3년에 조금 못 미쳐도 지원은 열려 있지만 그 경우 결과물로 설명할 준비가 필요합니다.
es-toolkit, ts-pattern, 함수형 프로그래밍처럼 선언적 개발이 익숙하고 에이전트가 일하기 쉬운 구조를 고민해 본 사람을 찾습니다.
이렇게 볼 수 있어요
라이브러리 이름을 두 개 그대로 적었습니다. 써 본 적이 없더라도 코드를 선언적으로 정리해 본 사례는 대체할 수 있고 그 정리가 어떤 문제를 줄였는지를 함께 적으면 됩니다.
데이터 기반 실험 경험과 배포를 끝이 아니라 시작으로 보고 제품의 성공을 주도한 경험을 요구합니다.
이렇게 볼 수 있어요
배포 이후를 계속 본 이력을 찾는 조건입니다. 기능을 내보낸 다음 지표를 확인하고 후속 작업을 한 사례가 있다면 그 순서대로 적으면 그대로 근거가 됩니다.
LLM, MCP, 에이전트 같은 AI 도구를 개발만이 아니라 업무 전반에 쓰는 사람과 함께하고 싶다고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
개인의 생산성이 아니라 팀의 일하는 방식을 바꿨는지를 묻는 항목입니다. 도구를 도입해 동료들이 함께 쓰게 된 사례가 있으면 그 과정을 정리해 두어야 합니다.
0에서 1을 만드는 초기 제품이나 신규 시장을 경험해 본 사람을 우대 사항에 넣었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
팀 소개가 국내에 없던 마켓플레이스를 만든다고 밝히고 있습니다. 정해진 요구 사항 없이 시작한 프로젝트 경험이 이 항목과 맞닿아 있습니다.
결제나 구독, 광고처럼 사용자가 지불하는 제품을 만들어 본 사람도 우대 항목입니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무 목록의 첫 줄과 같은 내용을 우대 사항에서 다시 적었습니다. 두 번 적힌 항목이라 지원서에서도 한 번은 분명하게 다루는 것이 좋습니다.
Relay, Apollo, urql 같은 GraphQL 클라이언트로 제품을 만들어 본 사람을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
당근의 다른 서버 공고에도 GraphQL이 우대 항목으로 들어 있습니다. 사내에서 이 방식이 쓰인다고 보고 준비하면 됩니다.
lint 룰과 CI 워크플로우를 직접 만들어 본 사람을 우대하며, 많이 만들어 봤을수록 좋다고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
양을 언급한 드문 항목입니다. 규칙을 하나 추가한 수준이 아니라 팀의 검사 체계를 직접 꾸려 본 이력이면 여기에 해당합니다.
공고에 직접 적힌 것만 옮겼습니다.
서류 사전 질문 세 개 먼저 쓰기
제품을 만들 때 AI를 어떻게 쓰는지, 강점이 드러나는 기술적 문제 해결 경험, 회의 일정을 예약하는 사내 에이전트를 만든다면 어떤 경험으로 만들지를 묻습니다. 세 번째 질문은 기술 구현을 빼고 사용자 경험 중심으로 답하라고 명시하고 있으므로 화면과 흐름으로 답해야 합니다.
사용자에게 나간 AI 기능 하나 고르기
업무와 자격 요건 양쪽에 AI가 들어 있고 서류 질문에도 다시 나옵니다. 실제 사용자가 쓴 기능 하나를 골라 어떤 문제를 풀었고 사용량이 어떻게 움직였는지까지 한 번에 설명할 수 있게 정리해 두면 됩니다.
지불까지 이어진 화면 경험 정리하기
수익화 경험이 업무 목록 첫 줄이고 우대 사항에도 다시 나옵니다. 결제나 구독 화면을 맡은 적이 있다면 어느 단계에서 이탈이 많았고 무엇을 바꿔 줄였는지를 숫자와 함께 준비해 두어야 합니다.
지원 현황 관리에 등록해 두면 전형 단계와 결과를 한자리에서 볼 수 있습니다.
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