이 자리가 왜 생겼을까요
딜사이트는 2025년 5월 30일 넥스트증권이 준비 중인 플랫폼이 AI가 자동 생성한 영상 중심의 콘텐츠를 기반으로, 일부는 크리에이터가 직접 출연해 설명하는 방식이라고 보도했습니다. 같은 보도는 그때까지 새로 채용한 약 20명 대부분이 플랫폼과 콘텐츠 관련 신사업 조직에 배치됐다고 전했습니다. 이 공고는 AI 제작, 검수, 크리에이터 운영이라는 세 제품이 함께 쓰는 백엔드를 맡고, 직무 Summary는 API 설계 원칙과 공통 모듈을 정립하는 일을 함께 적었습니다. 팀이 쓸 기반과 규칙을 처음 세우는 일이 업무에 들어 있으므로, 여러 팀이 쓰는 플랫폼을 처음부터 만들어 본 경험이 있다면 지원서에서 가장 자세히 다룰 만합니다.
넥스트증권이 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 넥스트증권 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
AI 콘텐츠 제작, 콘텐츠 검수·관리, 크리에이터 운영에 필요한 API와 비즈니스 로직을 개발합니다.
이렇게 볼 수 있어요
세 영역의 화면은 콘텐츠서비스개발팀의 두 풀스택 공고가 맡는데, 두 공고 모두 화면과 함께 백엔드도 직접 개발한다고 적었습니다. 그래서 이 공고는 화면별 API보다 여러 제품이 함께 쓰는 로직과 기준 쪽에 무게가 있습니다. 여러 팀이 쓰는 도메인 API를 맡아 본 경험이 있으면 이 역할 구분을 설명할 때 쓸 수 있습니다.
AI 모델과 외부 서비스 연동 기반을 구축합니다.
이렇게 볼 수 있어요
콘텐츠서비스개발팀 AI Engineer 공고는 Veo·Kling 같은 영상 생성 모델을 품질·비용·지연으로 비교해 교체·추가 여부를 정한다고 적었습니다. 모델이 바뀔 때마다 제품 코드를 고치지 않도록 공급자별 차이를 한 인터페이스 뒤로 감싸는 연동 계층이 이 업무의 중심이 될 수 있습니다. 여러 AI 공급자를 교체 가능하게 묶어 본 경험이 있다면 공급자를 몇 곳 붙였고 교체할 때 제품 코드가 얼마나 바뀌었는지를 함께 밝히는 게 좋습니다.
에이전트 워크플로 실행 기반(작업 실행·상태 관리·재시도, 사람 검수 개입 지점, 비용·지연 계측, 관측)을 구축합니다.
이렇게 볼 수 있어요
영상 한 편을 만드는 흐름은 대본 생성, 장면 생성, 음성 합성, 검수처럼 오래 걸리는 단계가 이어지고, 중간에 실패하면 그 단계부터 다시 돌려야 합니다. 사람 검수 개입 지점은 자동 검수가 확신하지 못한 결과에서 워크플로를 멈추고 사람의 결정을 기다렸다가 이어 가는 기능이라, 작업 상태를 영속적으로 저장하는 설계가 필요합니다. 워크플로 엔진이나 직접 만든 상태 머신으로 이런 흐름을 운영해 본 경험이 이 업무와 가깝습니다.
인증·권한, 작업 처리, 로깅·에러 처리, 설정 등 제품 간 반복 기능을 공통 모듈로 만들고 적용합니다.
이렇게 볼 수 있어요
적용 대상은 내부 운영자가 쓰는 어드민과 외부 크리에이터가 쓰는 스튜디오처럼 사용자 성격이 다른 제품이라, 권한 모델 하나로 내부 역할과 외부 사용자를 함께 다루게 됩니다. 공통 모듈 경험을 적을 때 몇 개 서비스가 그 모듈을 썼고 버전을 어떻게 올렸는지까지 보여 주면, 필수 요건의 공통 모듈 설계·운영 경험을 따로 쓰지 않아도 그 사례 하나로 설명이 끝납니다.
API 설계 원칙, 서비스 간 연동 기준, 코딩 컨벤션, 코드 리뷰·테스트·배포 기준 등 개발 정책을 정의하고 문서화합니다.
이렇게 볼 수 있어요
테크본부장은 채용 사이트 인터뷰에서 모든 엔지니어가 문제 정의와 아키텍처를 담은 테크 스펙 문서를 쓰고 서로 리뷰한다고 설명했습니다. 이 공고는 그 문화 위에서 팀의 규칙 자체를 정하는 역할입니다. 문서를 썼다는 것보다 그 규칙이 실제로 지켜지게 만든 장치(리뷰 체크리스트, 린트 자동화 등)가 더 구체적인 사례가 됩니다.
관계형 데이터베이스를 설계하고 데이터 정합성·트랜잭션·쿼리 성능을 관리합니다.
이렇게 볼 수 있어요
콘텐츠 하나에 생성 버전, 검수 결과, 발행 상태, 변경 이력이 붙고, 두 풀스택 공고도 버전·출처 관리와 컴플라이언스 검토 결과·변경 이력을 업무로 적었습니다. 상태가 여러 번 바뀌는 엔터티의 이력을 어떻게 저장했고, 같은 콘텐츠의 상태를 동시에 바꾸는 요청을 어떻게 막았는지가 이 업무에서 보여 줄 설계입니다.
테스트·배포·모니터링·장애 대응 체계를 구축하고 서비스 성능과 확장성을 개선합니다.
이렇게 볼 수 있어요
서울경제 보도에 따르면 회사는 2027년 초 신규 MTS 출시를 계획하고 있어, 이 팀의 체계는 출시 전에 갖춰야 하는 단계에 있습니다. 서비스 출시 전에 모니터링 지표와 장애 대응 절차를 처음부터 세우고, 출시 뒤 실제 장애로 그 절차를 고쳐 본 경험은 이 팀이 지금 하려는 일을 먼저 해 본 이력입니다.
2자격 요건
5년 이상 12년 이하의 백엔드 서비스 개발·운영 경력 또는 이에 준하는 역량이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무의 절반 가까이가 다른 개발자가 쓸 공통 모듈과 개발 규칙을 만드는 일이라, 연차 안에서 자기 기능을 만든 기간보다 팀이 함께 쓰는 기반을 만든 경험이 이 공고가 맡길 일에 더 직접 연결됩니다. 공고가 '이에 준하는 역량'을 함께 적은 만큼, 여러 서비스가 쓰는 모듈이나 내부 플랫폼을 만든 경험을 자세히 보여 줄 수 있습니다.
관계형 데이터베이스 모델링, 트랜잭션 처리와 쿼리 최적화 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
우대 사항에 Aurora/RDS PostgreSQL이 있어 운영 DB는 PostgreSQL 계열로 보입니다. 작업 큐를 DB 테이블로 구현할 때 쓰는 행 잠금(SELECT … FOR UPDATE SKIP LOCKED) 같은 기법은 이 공고의 작업 처리 기반과 트랜잭션 요건이 만나는 지점이라, 그런 구현 경험을 이 요건에서 가장 먼저 꺼낼 만합니다.
외부 API 연동이나 비동기 작업 처리 기능을 개발해 봤어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
영상 생성 API는 요청을 보내고 결과를 나중에 받는 비동기 방식이 많아, 이 팀에서는 외부 API 연동과 비동기 작업 처리가 같은 문제로 나타나는 경우가 많습니다. 폴링과 웹훅 중 무엇으로 결과를 받았고 결과가 오지 않는 작업을 언제 실패로 판정했는지를 적으면 두 경험이 한 사례 안에서 함께 드러납니다.
AWS에서 컨테이너 기반 서비스를 직접 배포·운영해 봤어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
우대 사항의 Aurora/RDS, ElastiCache Redis, S3·CloudFront가 모두 AWS 관리형 서비스라 운영 환경도 AWS일 가능성이 큽니다. 컨테이너 배포 경험을 쓸 때 ECS인지 EKS인지, 배포 파이프라인을 직접 구성했는지를 밝히면 '직접'의 범위가 드러납니다.
여러 서비스가 공유하는 공통 모듈이나 내부 라이브러리를 설계·운영해 봤어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
공통 모듈은 만드는 것보다 여러 서비스가 서로 다른 속도로 버전을 올리는 상황을 관리하는 일이 어렵습니다. 하위 호환을 깨야 했던 변경을 어떻게 알리고 옮겼는지, 모듈을 쓰는 팀의 요청을 어떤 기준으로 받아들이거나 거절했는지를 적으면 요건의 '운영'을 해 본 경험이 보입니다.
개발 규칙과 설계 기준을 문서로 정리해 팀에 적용해 봤어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
테크본부는 ADR과 포스트모텀 작성을 팀의 일상 문화로 만들고 있다고 밝혔고, 회사가 일하는 원칙에도 문제를 숨기지 않고 투명하게 공유한다는 항목이 있습니다. 규칙을 정할 때 반대 의견을 어떻게 반영했는지까지 정리하면 1차 인터뷰의 직무 질문과 2차 인터뷰의 핵심가치 질문에 같은 사례를 쓸 수 있습니다.
AI 개발 도구(코딩 에이전트 등)로 개발 생산성을 높이고, 생성된 결과물의 정확성·보안·테스트를 직접 검증해 봤어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
에이전트가 만든 코드는 겉보기에 동작해도 권한 검사나 예외 처리가 빠지는 경우가 있어, 인증·권한 공통 모듈을 맡는 이 공고에서는 검증 쪽 경험이 더 중요합니다. 에이전트 작업물에서 보안 문제를 찾아낸 사례나, 에이전트용 규칙 파일과 테스트 기준을 팀에 정한 경험이 이 요건을 구체적으로 보여 줍니다.
제품 요구사항을 기술 과제로 구체화하고 설계 근거를 동료와 논의할 수 있어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
콘텐츠서비스개발팀 공고들에는 협업 대상으로 콘텐츠·컴플라이언스 담당자와 기획·디자인·운영 담당자가 나옵니다. 개발자가 아닌 부서의 요청을 API 범위와 일정으로 바꾼 과정, 그 과정에서 무엇을 빼자고 설득했는지를 사례로 들 수 있습니다.
3우대 사항
AI 영상 생성 도구나 서비스로 실제 콘텐츠를 만들어 본 경험과 영상 생성 모델(Text-to-Video, Image-to-Video 등)의 특성과 한계에 대한 이해를 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
콘텐츠서비스개발팀 AI Engineer 공고는 같은 경험을 필수로 요구합니다. 백엔드에서는 생성에 걸리는 시간, 실패율, 결과물 크기 같은 모델의 특성이 작업 큐의 타임아웃과 재시도 설계를 정하므로, 직접 만들어 보며 겪은 생성 실패나 대기 시간을 백엔드 설계와 연결해 설명하는 게 좋습니다.
생성형 AI 모델이나 외부 AI API를 실제 서비스에 연동한 경험과 LLM 에이전트 워크플로를 프로덕션에서 운영(실행 관리, 트레이싱·관측, 비용 관리)한 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
에이전트 한 번 실행에 여러 모델 호출이 이어지면 비용이 호출마다 흩어지므로, 실행 단위로 토큰과 비용을 묶어 추적해 본 경험이 있다면 그 수치로 업무에 적힌 비용·지연 계측을 어느 규모에서 해 봤는지까지 설명하면 이 우대와 업무가 한 사례로 이어집니다.
작업 큐의 중복 실행 방지(멱등 처리)와 우선순위·스케줄링 설계 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
영상 생성처럼 한 번 실행에 비용이 드는 작업은 중복 실행이 곧 비용 중복입니다. 콘텐츠 플랫폼실 표종훈 님은 채용 사이트 인터뷰에서 실시간 시장 정보 콘텐츠는 정보 발생과 전달 사이의 간격이 중요하다고 했습니다. 급한 시황 콘텐츠를 다른 작업보다 먼저 처리하는 스케줄링이 그 간격을 줄이는 일이므로, 우선순위 큐를 설계해 본 경험이 있다면 대기 시간이 얼마나 줄었는지를 함께 적어야 합니다.
영상·음성·이미지 처리나 미디어 자산의 저장·배포 기반(S3·CloudFront, 메타데이터 API) 구축 경험과, Aurora/RDS PostgreSQL·ElastiCache Redis·S3·CloudFront 등 관리형 서비스의 운영과 비용·용량 관리 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
영상은 텍스트보다 저장·전송 비용이 커서, 생성 중간 결과물과 재생성 버전을 얼마나 보관할지가 곧 비용 문제가 됩니다. S3 수명 주기 정책이나 CloudFront 캐시로 비용을 줄여 본 경험이 있다면 줄인 금액을 함께 적는 편이 이 우대의 비용·용량 관리 경험을 가장 분명하게 보여 줍니다.
인증·인가, 개인정보 접근 제어나 감사 로그를 구현한 경험과, 내부 플랫폼이나 SDK를 만들어 다른 팀에 제공한 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
금융회사 시스템은 개인정보에 누가 언제 접근했는지 기록을 남기고 점검해야 하므로, 크리에이터처럼 외부 사용자가 들어오는 제품에서는 감사 로그가 기능 요건이 됩니다. 업무의 인증·권한 공통 모듈도 이 접근 기록을 함께 다루게 되므로, 그 모듈을 내부 SDK로 제공해 본 경험과 묶어 설명할 수 있습니다.
여러 언어와 런타임으로 서비스를 개발·운영한 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
테크본부장 인터뷰는 회사가 Java, Kotlin, Python, Rust, C 등 다양한 언어를 유연하게 쓴다고 소개했습니다. AI 모델 연동은 Python 생태계에 도구가 많고 코어트레이딩 백엔드 공고는 Kotlin·Java를 요구하므로, 두 쪽을 잇는 연동 계층을 두 언어 이상으로 다뤄 본 경험이 이 우대와 맞습니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2026년 9월 21일
- 고용형태 : 정규직
- 근무지 : 서울특별시 강남구 강남대로 464 비제바노빌딩 3-6층
- 경력 조건 : 경력 5~12년
- 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- AWS
- Aurora/RDS PostgreSQL
- ElastiCache Redis
- S3
- CloudFront
전형과 지원
채용 사이트 How We Hire가 밝힌 기본 절차는 서류 접수, 1차 인터뷰, 2차 인터뷰, 처우 협의, 최종 합격의 다섯 단계입니다. 개발·디자인 공고 상당수는 1차 인터뷰 앞에 AI 스크리닝을 더하므로 공고마다 전형 문단을 확인해야 합니다.
1차는 직무, 2차는 핵심가치
1차 인터뷰는 직무 경험·역량·스킬을 기반으로, 2차 인터뷰는 넥스트증권의 핵심가치를 기반으로 업무 태도·가치관·조직 안에서의 조화를 이야기한다고 적었습니다. 채용 FAQ는 인터뷰가 평균 1시간 이내이고, 일반적으로 다수의 면접관과 후보자 한 명이 함께하며, 대부분 대면으로 진행된다고 설명합니다.
이렇게 볼 수 있어요
두 인터뷰가 묻는 것이 다르므로 준비도 둘로 나뉩니다. 1차는 이력서의 프로젝트를 깊게 묻는 단계이고, 2차는 인재상 절의 다섯 원칙에 맞춰 내 사례를 꺼내는 단계입니다.
AI 스크리닝
분석 시점 정규직 공고 38건 가운데 15건이 1차 면접에 앞서 AI 스크리닝을 진행한다고 적었고, 모두 개발·디자인 공고였습니다. 공고는 AI 스크리닝을 직무 관련 역량과 커뮤니케이션 역량 확인을 위한 참고 자료로 쓰고, 수집한 음성·영상·응답 정보는 채용 절차 운영과 평가 목적에만 쓴다고 밝혔습니다. 코어트레이딩 백엔드 공고들은 1차 면접 전에 AI 스크리닝, Phone Screening, 과제를 함께 예고했습니다.
이렇게 볼 수 있어요
사람 면접관 앞에 서기 전에 직무 경험을 말로 설명하는 단계가 하나 더 있습니다. 이력서의 핵심 프로젝트를 짧게 말로 설명할 수 있도록 준비해 두면 이 단계와 1차 인터뷰에 함께 쓰입니다.
복수 지원과 면접 순서
채용 FAQ는 여러 포지션에 지원할 수는 있지만 면접은 한 번에 한 포지션씩만 진행하고, 가장 먼저 지원한 포지션을 기준으로 우선 검토한다고 밝혔습니다. 공고 하단 유의사항에는 같은 기간 안의 복수 포지션 동시 지원이 제한될 수 있다고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 팀이나 같은 업무의 공고가 여럿입니다. 코어트레이딩 백엔드는 계좌·종목, 국내 주문·체결, 해외 주문·체결, 환전·자금이체로 나뉘어 있고, 결제 공고는 국내 주식·해외 주식·기관 파생·여러 상품을 맡는 시니어로 상품 범위가 다르며, 법인지원 공고는 일반과 시니어가 따로 있습니다. 먼저 낸 지원서가 먼저 검토되므로 가장 맞는 공고 하나를 먼저 고른 뒤 지원하는 것이 순서상 맞습니다.
제출 서류
채용 FAQ는 이력서를 자유 양식으로 받되 연락 가능한 전화번호와 이메일을 반드시 적어 달라고 했고, 첨부 파일 용량을 넘으면 클라우드 링크를 공개로 설정해 적으라고 안내합니다. 공고 대부분은 국문 이력서와 자기소개서(자유 양식)를 받고, 디자인 공고는 이력서와 포트폴리오를 필수로 받습니다.
이렇게 볼 수 있어요
양식을 맞출 필요가 없는 대신 무엇을 강조할지는 지원자가 정합니다. 서류 전형에서 경력, 직무 적합성, 보유 역량을 종합적으로 본다고 했으므로, 공고의 업무 목록과 직접 이어지는 프로젝트를 자세히 적는 편이 검토하는 사람에게 전달이 빠릅니다.
이 공고만 다른 점
이 공고는 1차 면접 앞에 AI 스크리닝이 진행될 예정이라고 적었습니다.
회사 기본 절차에 없는 AI 스크리닝이 1차 인터뷰 앞에 붙습니다. 공고는 이력서에 직접 담당한 시스템의 구조, 해결한 문제, 기술 선택의 이유를 적어 달라고 했으므로, 공통 모듈이나 작업 처리 기반 하나를 골라 구조와 선택 이유를 말로 짧게 설명하는 연습이 두 단계에 함께 쓰입니다.
지원 전 준비할 것
- 1
공통 모듈 사례 정리하기
여러 서비스가 쓴 모듈이나 라이브러리를 하나 골라 사용한 서비스 수, 버전 관리 방식, 하위 호환을 깬 변경의 처리 과정을 정리합니다.
- 2
비동기 작업 흐름 그려 보기
외부 API 호출이 포함된 긴 작업을 요청, 대기, 실패, 재시도, 사람 확인 단계로 그려 보면 인터뷰에서 에이전트 워크플로 실행 기반을 어떻게 설계할지 설명하기 쉽습니다.
- 3
소속 변경 문구 확인하기
향후 콘텐츠 관련 자회사 조직으로 전보나 소속 변경이 검토될 수 있다는 문구가 있어, 처우 협의 때 그 경우의 근로 조건과 협의 절차를 물어볼 수 있습니다.