[넥스트증권] Software Engineer (Full-stack, AI Content Production) 공고 분석

이 자리가 왜 생겼을까요

1하게 될 업무

• AI 금융 콘텐츠·영상 제작 플랫폼의 사용자 화면과 제품 기능을 개발합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  직무 Summary가 밝힌 사용자는 투자자가 아니라 AI로 콘텐츠를 생성하고 편집·검토·발행하는 제작자입니다. 콘텐츠 서플라이팀 송수아 님은 채용 사이트 인터뷰에서 사내에서 AI 콘텐츠를 기획하는 동시에 외부 크리에이터의 제작을 지원한다고 말해, 이 도구를 쓰는 사람은 사내 담당자일 수도 외부 크리에이터일 수도 있습니다. 내부 도구와 외부 사용자용 제품을 모두 만들어 본 경험이 있으면 두 사용자의 차이를 설명할 수 있습니다.

• 콘텐츠 생성, 편집, 미리보기, 재생성, 발행으로 이어지는 제작 워크플로를 구현합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  재생성이 별도 단계로 있다는 것은 AI 결과물을 한 번에 확정하지 않고 장면이나 문단 단위로 다시 만든다는 뜻입니다. 전체를 다시 만들지 않고 고른 부분만 재생성하면서 나머지 편집 내용을 지키는 상태 설계가 이 업무의 어려운 부분이라, 부분 갱신과 되돌리기를 구현해 본 경험이 바로 이어집니다.

• 텍스트·이미지·음성·영상 생성 기능을 제품에 연동하고 작업 상태와 결과를 제공합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  영상 생성은 수십 초에서 몇 분이 걸려 사용자가 화면을 떠났다 돌아올 수 있으므로, 진행 상태를 서버에 두고 화면은 폴링이나 서버 푸시(SSE·웹소켓)로 받는 구조가 필요합니다. 우대 사항에 적힌 장시간 실행 작업의 진행 상태·실패·재시도 흐름 설계는 이 업무를 화면 쪽에서 본 것이라, 둘을 한 사례로 묶어 설명하기 좋습니다.

• 제작 과정에서 생성된 콘텐츠와 미디어 자산의 버전·출처 관리 데이터 구조와 API를 개발합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  콘텐츠 플랫폼실 표종훈 님은 채용 사이트 인터뷰에서 발행 전에 컴플라이언스 기준에 맞는지 확인하는 과정을 중요하게 본다고 말했습니다. 영상 속 숫자나 문장이 어떤 데이터와 어느 모델 버전에서 나왔는지 남아 있어야 그 확인과 사후 정정이 가능하므로, 버전 트리나 자산 계보를 저장해 본 경험이 이 업무에 쓰입니다.

• 사용자 피드백과 운영 데이터를 바탕으로 제작 경험·성능·서비스 안정성을 개선합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  제작 도구의 성능은 영상 미리보기 로딩과 타임라인 조작의 반응 속도가 중심이라, 우대 사항의 웹 성능(로딩·렌더링) 측정 경험이 이 업무에 바로 쓰입니다. 콘텐츠 한 편을 만드는 데 걸린 시간을 얼마나 줄였는지처럼 제작 도구에 맞는 지표를 쓰면 일반 웹 서비스 개선 경험과 구분됩니다.

2자격 요건

• 3년 이상 10년 이하의 소프트웨어 개발 경력 또는 이에 준하는 역량이 필요합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  콘텐츠서비스개발팀의 백엔드·데이터·AI 공고가 5~12년을 적은 것과 달리 두 풀스택 공고는 3~10년입니다. 한 사람이 화면과 API를 함께 만드는 공고라, 연차와 함께 한 기능을 설계부터 출시까지 직접 맡은 범위가 경력에서 잘 드러나야 합니다.

• 웹 프론트엔드 프레임워크로 웹 서비스를 개발·운영해 봤어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  제작 도구는 한 화면에 타임라인, 미리보기, 속성 패널처럼 서로 영향을 주는 상태가 많아, 프레임워크 선택보다 상태를 어떻게 나누는지가 더 중요해지는 화면입니다. 쓴 프레임워크와 함께 복잡한 화면 상태를 어떻게 나눴는지를 보여 주면 필수 요건의 사용자 흐름·상태 구조화 경험까지 함께 드러납니다.

• 백엔드 기능과 API를 개발하고, 관계형 데이터베이스로 제품 기능을 개발해 봤어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  업무의 버전·출처 관리 데이터 구조처럼 이 공고의 백엔드는 화면을 받치는 수준을 넘어 데이터 모델 설계까지 포함합니다. 프론트엔드 중심 경력이라면 직접 설계한 테이블과 API가 있는 프로젝트를 골라 보여 줄 수 있습니다.

• AWS 등 클라우드 환경에 웹 서비스를 배포·운영하고 배포 과정을 CI/CD로 자동화해 봤어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  콘텐츠서비스개발팀의 백엔드 공고가 Aurora/RDS·S3·CloudFront 같은 AWS 관리형 서비스를 우대 사항에 적어, 이 제품도 AWS 위에서 돌아갈 가능성이 큽니다. 다른 클라우드를 썼다면 대응하는 AWS 서비스를 함께 적으면 어떤 AWS 서비스를 바로 다룰 수 있는지가 이력서에서 보입니다.

• AI 개발 도구(코딩 에이전트 등)로 개발 생산성을 높이고, 생성된 결과물의 정확성·보안·테스트를 직접 검증해 봤어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  콘텐츠서비스개발팀 공고들에 공통으로 있는 자격 요건이고, 두 풀스택 공고는 여기에 테스트와 코드 리뷰로 품질을 관리하는 요건을 따로 적었습니다. 에이전트가 만든 UI 코드는 화면에서 그럴듯해 보여도 접근성이나 예외 상태가 빠지기 쉬워, 그런 부분을 리뷰에서 잡아낸 사례가 이 요건을 구체적으로 보여 줍니다.

• 복잡한 사용자 흐름과 상태를 구조화해 사용하기 쉬운 제품으로 구현할 수 있어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  AI 생성 결과는 같은 요청에도 매번 다르게 나와, 사용자가 여러 후보를 비교하고 고르는 흐름이 필요합니다. 후보 비교, 일부 채택, 되돌리기 같은 흐름을 화면으로 풀어 본 경험이 있으면 이 요건과 업무의 제작 워크플로가 함께 보입니다.

• 테스트와 코드 리뷰로 서비스 품질을 관리할 수 있어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  금융 콘텐츠에서는 제작 도구의 화면 버그가 발행된 콘텐츠의 잘못된 정보로 이어지기 쉽습니다. 편집 결과가 저장과 발행 단계까지 그대로 유지되는지 확인하는 E2E 테스트처럼, 데이터가 화면을 지나 발행까지 가는 경로를 테스트로 덮은 경험이 이 공고의 품질 관리와 가깝습니다.

• 기획·디자인 요구사항을 기술 과제로 구체화하고 주도적으로 제품을 완성할 수 있어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  프로덕트본부 인터뷰는 AI로 하루 안에 프로토타입을 만들어 팀끼리 바로 피드백을 돌리는 경우가 많다고 전했습니다. 기획서가 완성되기 전에 동작하는 시안을 먼저 만들어 요구사항을 좁혀 간 경험이 이 회사에서 '주도적으로' 일하는 방식과 맞습니다.

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

  제작 도구를 만드는 사람이 직접 만들어 보면 생성 대기 시간이나 원하는 장면이 한 번에 나오지 않는 문제를 사용자 입장에서 알게 됩니다. 그 불편을 화면에서 어떻게 줄일지(후보 여러 개 동시 생성, 장면별 재생성 등)를 제안할 수 있으면 이 우대를 업무와 연결할 수 있습니다.

• 생성형 AI 모델이나 외부 AI API를 제품에 연동한 경험과, LLM 에이전트와 에이전트 워크플로(도구 호출, 멀티스텝 실행, 상태 관리, 사람 검수 개입)의 동작 방식에 대한 이해를 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  콘텐츠서비스개발팀의 백엔드 공고가 사람 검수 개입 지점이 있는 에이전트 실행 기반을 업무로 적었으므로, 이 제작 도구는 에이전트가 멈춰 사람의 확인을 기다리는 순간을 화면으로 보여 주게 될 가능성이 큽니다. 에이전트의 중간 단계를 사용자에게 보여 주고 승인을 받는 화면을 만들어 본 경험이 이 우대와 가깝습니다.

• 장시간 실행되는 작업의 진행 상태·실패·재시도 흐름 설계 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  실패를 사용자에게 어떻게 보여 줄지도 설계 대상입니다. 외부 생성 API가 실패했을 때 자동으로 다시 시도할지, 프롬프트를 바꾸도록 안내할지에 따라 비용과 사용자 경험이 달라지므로, 그 판단을 어떤 기준으로 내렸는지를 설명하면 됩니다.

• 영상·음성·이미지 미리보기, 타임라인, 자막 편집 등 미디어 편집 UI 구현 경험과 콘텐츠 제작 도구·에디터·내부 운영 제품 개발 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  브라우저에서 영상 타임라인과 자막을 다루려면 프레임 단위 시간 계산, 큰 미디어 파일의 부분 로딩, 미리보기와 최종 렌더링 결과를 맞추는 문제를 풀어야 합니다. 이런 에디터를 만든 경험은 일반 웹 서비스 경력과 구분되는 부분이라 프로젝트 설명에서 자세히 다룰 수 있습니다.

• 디자인 시스템이나 공통 컴포넌트 라이브러리를 만들어 여러 화면에 적용한 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  Content Operations & Creator Platform 공고는 같은 우대를 '내부 어드민과 외부 제품에 함께 적용한' 경험으로 적었습니다. 두 풀스택 공고가 콘텐츠서비스개발팀의 여러 제품을 나눠 만드는 만큼 컴포넌트를 함께 쓰게 될 수 있어, 여러 제품에 걸친 라이브러리를 운영해 봤다면 그 범위를 밝힐 수 있습니다.

• 웹 성능(로딩·렌더링)과 접근성을 측정하고 개선한 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  영상 미리보기가 많은 제작 화면은 동영상 디코딩과 썸네일 로딩이 성능 병목이 되기 쉽습니다. Core Web Vitals 같은 지표나 상호작용 지연을 개선 전후 숫자로 보여 주는 게 좋습니다.

4기타 사항

• 게시일 : 2026년 9월 21일
• 고용형태 : 정규직
• 근무지 : 서울특별시 강남구 강남대로 464 비제바노빌딩 3-6층
• 경력 조건 : 경력 3~10년
• 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.

쓰는 기술

공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.

• AWS

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.

지원 전 준비할 것

1. 1

   상태가 많은 화면 하나 고르기

   편집, 미리보기, 되돌리기처럼 상태가 많은 화면을 만든 프로젝트를 골라 상태를 어떻게 나눴는지 그림 한 장으로 정리합니다.

2. 2

   AI 영상 도구 직접 써 보기

   상용 영상 생성 서비스로 짧은 시황 영상을 만들어 보면 생성 대기, 재생성, 자막 맞추기에서 어떤 불편이 생기는지 알 수 있고, 인터뷰에서 제작 도구 개선안을 말할 근거가 생깁니다.

3. 3

   포트폴리오 링크 다듬기

   선택 제출 항목인 GitHub나 포트폴리오에 미디어 편집 UI나 장시간 작업 상태 화면이 있다면 그 부분으로 바로 가는 링크를 정리합니다.