이 자리가 왜 생겼을까요
컬리는 2025년 9월 네이버플러스 스토어에 컬리N마트를 열며 자체 사이트 밖 외부 플랫폼에 처음 진출했고, 1주년 글에서 월 거래액이 2025년 9월 대비 2026년 8월 기준 약 10배가 됐다고 밝혔습니다. 회사는 AI를 활용한 상품 후기 요약 정보 제공 서비스를 개발했다고도 소개했습니다. 이 공고는 컬리몰·컬리N마트·네이버쇼핑 등 채널별 상품 연동 규격과 정책을 설계하고 데이터 이관을 동반한 상품 데이터 구조 개편을 맡으며, 우대 사항에 후기 요약 같은 AI 기능 적용 경험을 둡니다. 같은 상품 정보를 채널마다 다른 규격으로 내보내는 구조를 다뤄 본 경험이 이 공고의 중심 업무와 맞습니다.
- '컬리N마트' 오픈…네이버에서도 컬리 샛별배송으로 장본다 (컬리 뉴스룸, 2025-09-05)
- 컬리N마트 1주년 (컬리 뉴스룸, 2026-10-07)
- [TechniKurly] 컬리는 왜 리테일 테크 기업이라고 할까? (컬리 뉴스룸, 2026-04-17)
- 컬리 커머스 Product Manager (상품) 공고
컬리가 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 컬리 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
상품 도메인을 담당합니다. 마스터상품·콘텐츠상품, 상품 속성·옵션·분류 카테고리, 상품 디스크립션, 후기, 외부채널 상품연동 등이 범위입니다.
이렇게 볼 수 있어요
상품과 관련된 거의 모든 데이터를 이 PM이 맡습니다. 옵션이나 카테고리처럼 이 목록 가운데 한두 영역만 다뤄 본 경력이라면 나머지 영역은 입사 뒤 새로 맡게 됩니다.
이커머스 백엔드 중심으로 서비스를 기획하고 상품 데이터 구조를 설계합니다.
이렇게 볼 수 있어요
화면보다 데이터 구조 설계가 앞에 있습니다. 데이터 모델을 직접 그려 개발팀과 합의한 경험이 이 업무에 가장 가깝습니다.
상품 데이터 구조 개편과 데이터 이관(마이그레이션)을 동반한 대형 프로젝트를 수행합니다.
이렇게 볼 수 있어요
운영 중인 데이터를 옮기는 프로젝트입니다. 이관을 진행해 본 경험이 있다면 단계를 어떻게 나눴고 운영 영향을 어떻게 줄였는지 설명할 수 있어야 합니다.
백오피스 운영 정책과 화면을 설계합니다(대량 설정, 권한 체계, 자동화를 통한 MD 운영 효율화).
이렇게 볼 수 있어요
내부 사용자인 MD의 업무 효율이 목표입니다. 그래서 어드민 기능의 결과도 고객 지표가 아니라 운영 시간이 얼마나 줄었는지로 말하게 됩니다.
상품 정보의 전시 정책을 정의하고 화면으로 구현합니다.
이렇게 볼 수 있어요
고객 화면 쪽 기획도 함께 맡습니다. 백오피스와 고객 화면을 모두 설계한 경험은 필수 요건과도 이어집니다.
컬리몰, 컬리N마트, 네이버쇼핑 등 채널별 상품 연동 규격과 정책을 설계합니다.
이렇게 볼 수 있어요
외부 채널 연동이 구체적인 이름으로 적혀 있습니다. 제휴몰이나 오픈마켓에 상품을 연동해 본 PM이라면 채널마다 규격이 다른 상황을 이미 겪어 봤습니다.
전자상거래 관련 규제·정책 변화를 상품 데이터 정책과 표기 기준에 반영합니다.
이렇게 볼 수 있어요
법과 규제가 상품 정보 표기에 직접 들어옵니다. 규제가 바뀔 때마다 상품 정보 항목과 표기 기준을 고치는 일이 반복해서 돌아옵니다.
고객·사업·운영 조직의 요구사항을 분석해 문제를 찾고 해결방안을 도출하며, 프로젝트 진행 상황과 일정, 리스크를 관리합니다.
이렇게 볼 수 있어요
여러 조직의 요구를 정리하고 일정을 책임지는 일입니다. 요구가 충돌했을 때 우선순위를 정한 기준을 설명할 수 있게 준비합니다.
2자격 요건
서비스 기획, PM(Product Manager), PO(Product Owner) 관련 경력 5년 이상을 요구합니다.
이렇게 볼 수 있어요
서비스 기획, PM, PO가 관련 경력으로 함께 나열돼 있습니다. 회사마다 맡았던 직무 이름과 기간을 그대로 적습니다.
서비스 요구사항 분석부터 출시, 프로젝트 관리와 PM 역할까지 수행해 본 분을 찾습니다.
이렇게 볼 수 있어요
출시까지 책임진 경험을 봅니다. 기획 단계만 맡았던 프로젝트보다 요구사항 분석에서 출시까지 한 사람이 끌고 간 프로젝트가 이 요건의 사례입니다.
백오피스(어드민)와 고객 화면(프론트엔드) 설계 경험을 모두 요구합니다.
이렇게 볼 수 있어요
두 화면을 모두 설계한 경험이 필수입니다. 어드민과 고객 화면을 서로 다른 프로젝트에서 설계했더라도 둘 다 있으면 됩니다.
상품 등 커머스 도메인의 데이터 구조를 기본적으로 이해하고 다뤄 본 경험이 조건입니다.
이렇게 볼 수 있어요
상품 데이터를 다뤄 본 경험이 기준입니다. 옵션이나 카테고리 구조를 설계하거나 바꿔 본 사례가 이 요건과 맞습니다.
다양한 이해관계자와 원활하게 소통하고 협업할 수 있어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
MD, 운영, 개발, 외부 채널이 모두 이해관계자입니다. 개발 조직과의 협업만큼 내부 운영 조직의 요구를 기능으로 만든 경험도 필요합니다.
데이터 분석과 문제 해결 능력, 사용자 피드백을 반영해 기능을 개선한 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
사용자 피드백에서 시작한 개선 경험을 요구합니다. 피드백 내용, 바꾼 기능, 그 뒤의 지표가 이어진 사례라면 데이터 분석과 문제 해결이라는 두 조건을 함께 설명합니다.
신속한 의사결정과 일정 관리 능력, 복잡한 요구사항을 체계적으로 정리해 우선순위에 따라 과제를 수행하는 능력이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
대형 개편과 운영 요청이 함께 들어옵니다. 요건이 묻는 것은 둘 사이에서 우선순위를 정하는 방식이라, 요구사항 정리 문서나 우선순위 표를 직접 만들어 본 경험이 도움이 됩니다.
3우대 사항
이커머스 분야에서 PM·PO·기획 경험이 있으면 우대하고, 상품 마스터·카테고리·옵션 등 커머스 코어 데이터 구조 개편 프로젝트 경험이 있으면 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무에 적힌 상품 데이터 구조 개편 프로젝트와 같은 종류의 경험입니다. 개편 전후의 구조 차이를 짧게 설명할 수 있는 사례가 있으면 가장 직접적인 근거가 됩니다.
외부 채널(네이버쇼핑, 오픈마켓, 제휴몰 등) 상품 연동과 피드 규격을 설계해 봤다면 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
채널 연동 업무와 같은 경험입니다. 피드 규격을 직접 설계해 봤다면 업무에 적힌 채널별 연동 규격 설계를 이미 해 본 셈입니다.
후기 서비스를 기획해 봤다면 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
후기가 상품 도메인에 포함돼 있습니다. 후기 작성·노출 정책을 기획해 본 경험은 상품 데이터 경험과 별개로 우대받는 경험입니다.
카테고리 자동 매핑, 이미지 생성, 후기 요약 등 AI 기능을 서비스에 적용해 봤다면 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
AI 기능 예시가 모두 상품 도메인 안의 기능입니다. 범용 AI 경험보다 카테고리 매핑이나 후기 요약처럼 상품 데이터에 AI를 붙여 본 경험이 이 우대 사항에 맞습니다.
SQL, 빅쿼리로 데이터를 추출·분석할 수 있고 A/B 테스트와 데이터 기반 의사결정 경험이 있으면 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
데이터를 직접 뽑아 보는 PM을 우대합니다. A/B 테스트로 결정을 내린 사례를 하나 준비합니다.
전자상거래법·표시광고법·개인정보 등 규제에 대응해 봤다면 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무의 규제 반영과 같은 방향의 우대 사항입니다. 전자상거래법·표시광고법처럼 법 이름이 적혀 있어, 대응해 본 법이 무엇이었는지가 곧 이 항목의 답입니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2026년 8월 14일
- 고용형태 : 정규직(수습 3개월)
- 근무지 : 역삼 (서울특별시 강남구 테헤란로 133)
- 경력 조건 : 경력 5년 이상
- 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- SQL
- BigQuery
전형과 지원
컬리 채용 사이트의 기본 절차는 지원서 접수, 서류 검토, 인터뷰 진행, 처우 협의, 최종 합격 순입니다. 공고 본문에는 대부분 직무적합성 인터뷰와 종합 인터뷰 두 번이 적혀 있고, 공고에 따라 사전 과제나 온라인 직무적합성 검사가 붙습니다.
기본 단계
채용 사이트 합류 여정은 '지원서 접수 → 서류 검토 → 인터뷰 진행 → 처우 협의 → 최종 합격'이고, 세부사항은 공고별로 다를 수 있다고 밝힙니다. 공고 본문은 대개 '지원서 제출 → 직무적합성 인터뷰 → 종합 인터뷰 → 처우 협의 → 최종 합격'으로 적었고, 분석 시점 정규직 공고 62건 가운데 59건에 처우 협의 단계가 있었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
인터뷰는 직무를 보는 단계와 종합적으로 보는 단계로 나뉩니다. 처우 협의가 없는 공고도 있으므로 지원하는 공고의 합류 여정 줄을 먼저 확인해야 일정을 정확히 잡을 수 있습니다.
사전 과제와 직무적합성 검사
분석 시점 정규직 공고 62건 가운데 47건이 온라인 직무적합성 검사를 적었고 대부분은 종합 인터뷰 단계에 붙였습니다. 사전 과제를 적은 공고는 24건이었고 그 가운데 19건이 '생성형 AI'를 활용하는 과제였습니다. FAQ는 포지션에 따라 과제 전형 또는 코딩 테스트가 포함될 수 있고 인터뷰는 상황에 따라 비대면 또는 대면으로 진행된다고 답합니다.
이렇게 볼 수 있어요
과제에 생성형 AI 사용이 전제된 공고가 있습니다. 과제를 낼 때 AI가 만든 부분과 직접 판단한 부분을 나눠 설명할 수 있도록 작업 과정을 남겨 두면 인터뷰에서 쓸 수 있습니다.
서류 양식
지원서류 양식은 정해져 있지 않고 '본인의 역량을 가장 잘 보여줄 수 있는 자유 양식의 이력서/경력기술서'를 내면 됩니다. 포지션별 필수 서류(포트폴리오 등)가 있으면 함께 첨부하고, 신체 조건·출신 지역·혼인 여부·가족 관계처럼 직무와 무관한 개인정보는 빼고 내라고 안내합니다.
이렇게 볼 수 있어요
양식이 자유인 만큼 경력기술서의 구성이 그대로 보입니다. 지원 공고의 업무 항목과 같은 이름으로 경험을 적고, 직무와 무관한 개인정보는 처음부터 넣지 않습니다.
재지원과 중복 지원
재지원과 중복 지원 모두 가능하다고 답합니다. 여러 포지션에 중복 지원하면 채용 담당자가 가장 적합하다고 판단한 포지션으로 먼저 안내할 수 있고, 맞는 공고가 없으면 인재풀에 정보를 등록해 달라고 안내합니다.
이렇게 볼 수 있어요
여러 공고에 내도 채용 담당자가 한 포지션으로 먼저 안내할 수 있습니다. 가장 맞는 공고를 정해 그 공고에 맞춘 이력서를 내는 편이 낫습니다.
수습과 공통 조건
분석 시점 정규직 공고 62건 모두에 '고용형태는 정규직(수습 3개월)'과 '해외 여행에 결격 사유가 없어야 하며, 남성은 군필 혹은 면제자여야 합니다'가 적혀 있었습니다. 병역특례는 전문연구요원만 운영한다고 FAQ가 답합니다.
이 공고만 다른 점
직무적합성 인터뷰에 생성형 AI를 활용한 사전 과제가 함께 진행되고, 종합 인터뷰에는 온라인 직무적합성 검사가 함께 진행됩니다.
첫 인터뷰 전에 과제를 준비해야 합니다. 과제에서 생성형 AI를 쓴 방식과 직접 판단한 부분을 나눠 설명할 수 있게 해 두면 좋습니다.
지원 전 준비할 것
- 1
상품 도메인 경험 지도
마스터상품, 옵션, 카테고리, 후기, 외부채널 연동 가운데 다뤄 본 영역을 공고의 이름으로 표시합니다.
- 2
구조 개편·이관 사례
데이터 구조를 바꾸거나 이관한 프로젝트가 있다면 단계, 운영 영향, 결과를 한 흐름으로 정리합니다.
- 3
어드민과 고객 화면 나눠 보여 주기
백오피스와 고객 화면을 각각 설계한 프로젝트를 포트폴리오에서 따로 보여 줍니다.