[넥스트증권] Sr. Product Designer 공고 분석

이 자리가 왜 생겼을까요

1하게 될 업무

• 핵심 기능 UX/UI 설계: 기능 단위 UX 플로우, 화면 구조, 인터랙션 디자인을 맡고 정보 구조(IA)와 사용자 여정(Journey)을 정의·설계합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  증권 앱의 기능 플로우는 정상 경로보다 예외 상태가 많습니다. 주문 하나에도 장 운영 시간, 주문 가능 금액 부족, 미체결과 정정·취소 같은 상태가 붙어 화면 수가 빠르게 늘어납니다. 예외 상태까지 빠짐없이 그린 플로우를 포트폴리오에 담으면 복잡한 도메인을 다뤄 본 정도가 그대로 보입니다.

• 숏폼 기반 투자 콘텐츠 UX 설계: 숏폼과 멀티모달 콘텐츠(텍스트, 영상, 요약, 알림 등)의 UX/UI 구조를 설계하고, 콘텐츠 소비와 참여 데이터를 바탕으로 인터랙션을 개선합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  회사는 MTS가 시장 정보를 AI가 숏폼 영상으로 바꿔 전달하는 것을 핵심으로 내세웠고, 콘텐츠플랫폼팀 PM은 콘텐츠를 마케팅 요소가 아니라 투자 UX 자체로 본다고 말했습니다. 그래서 이 업무의 어려운 지점은 영상을 본 사용자를 종목 정보나 주문 화면으로 자연스럽게 이어 주되, 콘텐츠가 종목 추천처럼 보이지 않게 설계하는 일입니다. 콘텐츠 피드에서 상세나 구매로 넘어가는 흐름을 설계해 본 경험이 있다면 시청 완료율과 다음 행동 전환이 그 경험의 핵심 숫자입니다.

• 데이터 기반 문제 해결과 실험: 사용자 문제를 정의하고 정성·정량 데이터로 분석하며, A/B 테스트를 설계하고 실험 결과로 제품을 개선합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  같은 회사 Growth Marketing Manager 공고도 온보딩 이탈 개선과 인프로덕트 A/B 테스트를 업무로 적어, 실험의 상당 부분은 그로스팀과 함께 설계할 가능성이 큽니다. 실험 가설을 디자이너가 먼저 냈는지, 결과가 기대와 달랐을 때 디자인을 어떻게 바꿨는지를 함께 적으면 그로스팀과 실험을 어떻게 나눠 맡았는지가 드러납니다.

• 일관된 UI/UX 구현: 디자인 시스템과 UX 원칙을 바탕으로 Mid-Fidelity 수준의 UX 와이어프레임을 설계하고, 그 와이어프레임으로 스펙 정의 문서를 만듭니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  Mid-Fidelity 와이어프레임은 실제 컴포넌트와 정보 배치는 정하되 색과 그래픽 마감은 아직 입히지 않은 단계라, 이 공고의 산출물은 화면보다 구조와 규칙에 가깝습니다. 스펙 정의 문서까지 디자이너가 쓰는 구조이므로, 개발자가 문서만 보고 예외 상태를 구현할 수 있게 써 본 경험이 업무와 바로 이어집니다.

• 일관된 UI/UX 구현: Design System Architect와 협업해 High-Fidelity UI 디자인을 만들고, PM·개발자·AI 엔지니어와 협업해 기능을 출시하고 개선합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  협업 상대에 AI 엔지니어가 들어 있어, AI가 만든 요약이나 영상처럼 결과가 매번 달라지는 콘텐츠를 화면에 담는 일이 생깁니다. 생성 결과의 길이나 품질이 고르지 않을 때 화면이 깨지지 않게 규칙을 정해 본 경험이 있다면 AI 엔지니어와의 협업 사례로 꺼낼 수 있습니다.

• 출시 후 성능 모니터링과 개선 사이클 운영: 기능 성능 지표와 사용자 행동 데이터로 개선 기회를 찾고 반복적인 개선 사이클을 주도적으로 운영합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  MTS는 2027년 초 출시 계획이 보도된 상태라, 합류하면 출시 전 설계와 출시 직후 개선을 이어서 맡습니다. 출시 첫 몇 주 동안 어떤 지표를 매일 보고 무엇을 먼저 고쳤는지가 이 업무에서 가장 직접 쓰이는 경험입니다.

2자격 요건

• Product Design 경험이 6년 이상이어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  공고는 Product Design을 UX, UI, Research를 포괄하는 활동으로 정의하고, 제품 초기 런칭 단계라 UX 설계부터 UI 스타일링, 프로토타이핑, 인터랙션까지 전 영역을 아우르는 역할을 지향한다고 적었습니다. UX 설계 중심 경력과 UI 디자인 경력은 이 조건에 함께 적을 수 있습니다. 6년 가운데 데이터로 문제를 정의해 설계를 바꾼 프로젝트를 자세히 쓰면 공고가 무게를 싣는 데이터 기반 UX 설계 역량과 이어집니다.

• Figma를 능숙하게 활용할 수 있어야 합니다(Auto-layout, Variants, Components 등).

  이렇게 볼 수 있어요

  Mid-Fidelity 와이어프레임을 디자인 시스템 기반으로 만들려면 시스템의 Components와 Variants를 조합해 화면을 짜야 하고, Auto-layout이 잡혀 있어야 숫자 길이가 바뀌는 금융 화면이 깨지지 않습니다. 컴포넌트를 직접 만들어 다른 디자이너가 쓰게 한 경험은 Design System Architect와 협업할 때 바로 필요합니다.

• 사용자 데이터와 리서치를 바탕으로 문제를 정의할 수 있어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  출시 전 서비스는 자기 제품의 사용 데이터가 없으므로 경쟁 앱 사용 관찰, 인터뷰, 프로토타입 테스트 같은 정성 리서치로 문제를 먼저 정의해야 합니다. 데이터가 적은 상황에서 리서치로 문제를 정의하고, 출시 뒤 정량 데이터로 그 정의가 맞았는지 확인한 흐름이 이 요건에 맞는 사례입니다.

• 기능 단위 UX 플로우를 설계한 경험(IA~FD)이 있어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  IA는 메뉴와 화면의 구조이고 플로우는 그 구조 안에서 사용자가 움직이는 순서라, 증권 앱에서는 같은 매수 기능도 국내주식과 해외주식처럼 상품마다 주문 가능 시간, 통화, 단위가 달라 플로우가 여러 개로 나뉠 수 있습니다. 이 공고의 디자이너는 와이어프레임에서 멈추지 않고 스펙 정의 문서까지 쓰므로, 한 기능을 IA부터 플로우와 스펙 문서까지 혼자 끝낸 사례가 있다면 그 묶음을 그대로 보여 줄 수 있습니다.

• 시각적 완성도와 인터랙션 품질에 대한 높은 기준이 있어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  High-Fidelity UI를 Design System Architect와 함께 만드는 구조라도, 인터랙션과 마감의 기준은 기능을 설계한 디자이너가 정합니다. 상승·하락 숫자가 실시간으로 바뀌는 화면처럼 움직임이 정보를 전달하는 인터랙션을 다뤄 봤다면 그 움직임을 왜 그렇게 설계했는지를 함께 보여 주는 게 좋습니다.

• 개발자, PM, 데이터 팀과 협업해 실제 제품을 개선한 경험이 있어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  테크본부장은 인터뷰에서 테크본부에 AI 데이터팀이 있고, 회사가 전사 데이터를 하나로 통합하는 데이터 인텔리전스 플랫폼을 만들고 있다고 소개했습니다. 실험 지표나 이벤트 로그를 데이터 팀과 함께 정의하고 그 결과로 디자인을 바꾼 사례가 있다면, 디자인 변경 전후의 지표를 나란히 보여 주면 됩니다.

• 실제 출시된 서비스 중심의 포트폴리오가 있어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  UX팀 리드는 프로덕트본부 인터뷰에서 레거시 위에서 개선하는 방식보다 제로 베이스에서 완전히 새롭게 만드는 경험을 하고 싶어 합류했다고 말했고, 이 공고도 제로베이스에서 제품을 구축하는 상황이라고 적었습니다. 출시된 서비스 가운데 처음부터 만들어 출시까지 간 프로젝트가 있다면, 공고가 포트폴리오에 요청한 네 질문(문제, 중요한 이유, 과정과 선택, 결과와 배운 점)을 끝까지 채우는 사례가 됩니다. 출시되지 않은 시안 위주라면 결과 칸을 채우기 어렵습니다.

3우대 사항

• 금융, 투자, 트레이딩, 커머스 등 복잡한 도메인 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  커머스가 함께 적혀 있어 금융 경력이 없어도 주문·결제·환불처럼 상태가 많은 흐름을 다룬 경험을 이 우대에 맞춰 꺼낼 수 있습니다. 금융 쪽이라면 규제 문구나 투자 위험 고지처럼 법적 요건이 화면 구성에 들어간 사례가 이 회사의 환경과 가장 가깝습니다.

• 숏폼·영상 기반 콘텐츠 제품 디자인 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  숏폼은 넘김 한 번에 다음 콘텐츠로 넘어가는 형식이라, 이해가 필요한 투자 정보를 담으면 짧은 시청 시간 안에 핵심을 전달하는 구조를 따로 설계해야 합니다. 영상 피드의 넘김, 자동 재생, 자막과 요약 같은 요소를 설계했다면 어떤 지표로 판단했는지가 이 우대의 중심입니다.

• A/B 테스트·퍼널 분석 등 실험 기반 개선 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  출시 초기 MTS는 사용자 수가 적어 작은 차이를 A/B 테스트로 확인하기 어렵습니다. 표본이 작을 때 실험 대신 무엇으로 판단했는지, 또는 퍼널 분석으로 이탈 지점을 찾아 실험 대상을 좁힌 경험이 출시 초기 상황에 쓰입니다.

• AI·추천 시스템·데이터 기반 UX 설계 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  회사는 사용자의 투자 성향과 포트폴리오 이력에 따라 콘텐츠를 추천하는 기능을 예고했습니다. 추천 결과를 보여 주는 화면에서 추천 이유를 어떻게 설명했는지, 사용자가 추천을 거절하거나 조정할 수 있게 했는지가 추천 UX 경험을 구체적으로 보여 줍니다.

• Protopie, Rive, After Effects 등으로 인터랙션 프로토타입을 만든 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  Rive는 앱 안에서 상태에 따라 바뀌는 애니메이션을 만들 수 있는 도구라, 실시간 시세처럼 값이 바뀌는 화면의 인터랙션을 시연하는 데 쓰입니다. 프로토타입으로 개발 전에 사용성 테스트를 한 경험이 있다면 그 결과로 무엇을 바꿨는지 함께 보여 줄 수 있습니다.

• 디자인 프로세스에 AI 툴(Figma AI, Cursor 등)을 적극 활용한 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  프로덕트본부 인터뷰에 따르면 이 회사는 AI로 하루 안에 프로토타입을 만들고 바로 팀끼리 피드백을 돌리는 경우가 많습니다. Cursor처럼 코드로 동작하는 프로토타입을 만들어 개발자와 소통한 경험이 있다면 그 방식이 이 회사의 일하는 속도와 맞습니다.

4기타 사항

• 게시일 : 2026년 8월 26일
• 고용형태 : 정규직
• 근무지 : 서울특별시 영등포구 국제금융로 10 THREE IFC 12층/15층
• 경력 조건 : 경력 6년 이상
• 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.

쓰는 기술

공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.

• Figma
• Protopie
• Rive
• After Effects
• Figma AI
• Cursor

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

   포트폴리오를 네 질문에 맞추기

   프로젝트마다 해결하려던 사용자 문제, 그 문제가 중요했던 이유, 해결 과정과 선택, 결과와 배운 점을 차례로 씁니다. 출시 뒤 지표가 있는 프로젝트를 중심으로 고릅니다.

2. 2

   예외 상태까지 그린 플로우 하나 준비

   주문·결제·환불처럼 상태가 많은 기능 하나를 골라 정상 경로와 예외 상태를 모두 담은 플로우와 그 스펙 문서를 정리합니다.

3. 3

   콘텐츠에서 행동으로 넘어가는 설계 사례

   영상이나 피드 콘텐츠를 본 사용자가 다음 행동으로 넘어가도록 설계한 경험이 있다면 그 흐름과 전환 지표를 한 장으로 정리합니다.