뱅크샐러드 AI Native Engineer는 이렇게 일합니다. 뱅크샐러드의 AI Native Engineer는 AI 기반 개발 도구를 활용해 생산성을 극대화하고, 제품 개발에 투입되어 기존 개발 프로세스를 효율화합니다. 단순한 기능 구현에만 머물지 않고, AI 도구를 적극적으로 적용하여 코드 품질과 개발 속도를 높이고, 팀 전체의 효율성을 제고하는 데 중점을 둡니다. 또한, 비즈니스 임팩트를 고려한 설계를 논의하고, 고가용성의 안정적인 서비스를 만들기 위해서 고민하고 있습니다. 새로운 기술이나 아키텍처를 도입할 때도 단순히 트렌드를 좇기보다는 현재 팀의 문제를 가장 효과적으로 해결할 수 있는 기술을 신중하게 선택합니다. 우리는 장기적으로 안정적이고 확장 가능한 시스템과 지속 가능한 개발 문화를 만드는 것을 더 중요하게 생각합니다. 엔지니어들은 언제든지 자유롭게 의견을 주고받으며 함께 성장하고 있습니다. 시장상황에 맞는 빠른 제품 개발과 개선, 높은 품질이 보장된 개발을 위해서 우리는 아래와 같은 프로세스와 문화를 유지하고 끊임없이 개선하고 있습니다. [프로덕트 스펙 작성 및 검토] 개발 전 기획 단계부터 명확한 비즈니스 로직을 정리하고, 요구사항이 누락되거나 비효율적이지 않은지 미리 검토하여 개발 과정에서 발생할 수 있는 문제를 최소화합니다. [테크 스펙 문서화와 협업] 시스템 설계 단계에서부터 명확한 기술 스펙을 작성하여 동료 엔지니어들의 리뷰를 받습니다. 이 과정에서 시스템 구조, 성능 최적화, 보안 이슈 등을 미리 논의하여 보다 탄탄한 기반 위에 개발을 진행합니다. [활발한 코드 리뷰 문화] 다양한 관점과 경험을 가진 동료 엔지니어들의 활발한 코드 리뷰를 통해 코드 품질을 지속적으로 높이고, 개인뿐 아니라 팀 전체의 기술 역량 성장을 도모합니다. 이러한 체계적이고 명확한 프로세스를 통해 서버 엔지니어들은 안정적이고 유지보수가 쉬운 코드를 자신감 있게 작성하며, 복잡한 문제에 높은 집중력으로 몰입할 수 있는 환경을 만들고 있습니다. AI 시대의 선두에서 혁신을 만들어갑니다 뱅크샐러드 Tech 조직에는 전담 Data AI & Productivity팀이 존재하며, 전사적 생산성 향상과 시스템 최적화를 위해 AI 기술을 적극적으로 활용하고 있습니다. 단순히 외부의 AI 도구를 도입하는 수준을 넘어, 우리가 가진 데이터와 도메인에 최적화된 독창적인 금융 AI AGENT를 개발하여 실질적인 성과를 만들어 나가고 있습니다. [지속적인 최신 AI 기술 연구 및 적용] - MCP(Model Context Protocol)를 활용한 데이터와 AI 기반 개발 워크플로우 개선 - AI 지원 기반 코드 리뷰 및 자동화된 테스팅 시스템 구축 AI 기술의 활용은 이제 시작 단계에 불과하지만, 뱅크샐러드는 끊임없는 도전과 실험을 통해 업계 최고 수준의 AI 활용 역량을 쌓아가고 있습니다. AI Native Engineer로서 AI 시대의 혁신적인 서비스와 개발 문화를 함께 만들어갈 동료를 찾고 있습니다.

뱅크샐러드 AI Native Server Engineer는 이러한 업무들을 주로 수행합니다. [AI 기반 개발 생산성 향상과 반복 작업의 자동화] AI 개발도구를 활용해 반복적인 운영 작업을 자동화하고, AI 코드 리뷰와 동료 엔지니어의 코드 리뷰를 통해서 개발 생산성과 품질을 극대화합니다. 더 나은 개발 환경 개선을 위해서 Data AI & Productivity 팀과 지속적으로 개선방안을 찾고 적용합니다. 키워드: AI 자동화, 개발 생산성, 코드 리뷰 자동화, 운영 효율화 [고성능 고가용성 서비스 개발] 대용량 트래픽과 복잡한 금융 로직을 안정적으로 처리하는 API 및 백엔드 서비스를 개발합니다. 마이데이터, 대출 중개, 신용카드 혜택 계산, 보험 진단 등 고성능이 요구되는 금융 도메인 문제를 해결하며, 동시성 처리, 분산 트랜잭션, 성능 최적화 등 기술적 도전이 풍부한 환경에서 일합니다. 키워드: Go, Kotlin, Python, 고성능, 고가용성, 분산처리, 동시성 처리 [Kubernetes(EKS) 기반의 클라우드 인프라 운영] AWS EKS 기반의 Kubernetes 환경에서, 확장 가능하고 안정적인 서비스 인프라를 구축하고 운영합니다. 모니터링 시스템을 통해 트래픽 변화와 성능 이슈를 실시간으로 대응하며, 장애 상황에서도 높은 가용성을 유지합니다. 키워드: Kubernetes, AWS EKS, 클라우드 네이티브, 서비스 가용성, 실시간 모니터링 [Clean Architecture 및 MSA 구조] Clean Architecture와 MSA 구조를 기반으로 책임이 명확하게 분리된 확장 가능한 코드베이스를 유지합니다. 기술 부채를 줄이기 위한 정기적인 리팩토링과 코드 품질 개선을 주도적으로 실행합니다. 키워드: Clean Architecture, MSA, 확장성, 코드 품질 [다양한 데이터 처리 기술 활용] Redis, Aurora MySQL, Kafka 등을 통해 서비스 간 안정적인 실시간 데이터 처리를 구현합니다. Redis 기반의 분산 캐싱과 Aurora MySQL을 활용한 대용량 트랜잭션 처리로 고속 응답성과 확장성을 확보하고, 대용량 트래픽 서비스를 안정적으로 운영하고 개선합니다. 키워드: Kafka, Redis, Aurora MySQL, 분산 캐싱, 실시간 데이터 처리, 대용량 트랜잭션 [데이터 기반 개발과 A/B 테스트를 통한 성과 검증] 개발된 서비스의 임팩트를 데이터 분석과 A/B 테스트를 통해 정량적으로 검증합니다. 사용자의 금융 활동 데이터와 건강 데이터를 분석하여 개인 맞춤형 서비스의 정확도를 지속적으로 개선합니다. 키워드: 데이터 기반 의사결정, A/B 테스트, 성과 측정, 개인화 추천, 데이터 분석 [CI/CD 파이프라인을 통한 자동화된 배포] GitHub Actions를 활용한 CI/CD 파이프라인을 운영하여 배포 주기를 단축하고 안정성을 확보합니다. 배포 자동화를 통해 반복 작업을 최소화하고, 서비스 품질을 지속적으로 관리합니다. 키워드: GitHub Actions, CI/CD 자동화, 서비스 안정성, 서비스 품질

• 5년 이상의 개발 경험과 그에 준하는 역량을 보유하신 분 • AI 기반 개발도구 (Cursor, Claude Code, Copilot 등)를 실무 적용하여 생산성과 품질을 개선한 경험과 기술전파에 열정이 있는 분 • Go, Java/Kotlin 중 하나 이상의 프로그래밍 언어를 이용해 서버를 개발해보신 분 • 특정 언어나 기술 스택에 얽매이지 않고, 프로젝트에 가장 적합한 기술을 유연하게 선택하고 제안할 수 있는 분 • 제품 기획, 디자인, 데이터 분석 등 다양한 직군의 동료들과 적극적으로 소통하며 협업한 경험을 보유한 분 • 복잡한 문제를 논리적으로 분석하고 명확하게 의사결정을 내릴 수 있는 분 • 명확하고 효율적인 코드 작성과 적극적인 코드 리뷰를 통해 품질을 관리하고 동료와 함께 성장한 경험이 있는 분

•Kubernetes 환경에서 컨테이너 기반의 서비스를 배포 및 운영해본 경험이 있는 분 •데이터를 활용한 서비스 성과 분석, 의사결정 및 개선 활동을 주도하거나 참여한 경험이 있는 분 •실제 사용자 기반의 대용량 서비스를 개발하고, 운영하며 문제를 해결한 경험을 가진 분 •복수의 프로젝트를 동시에 이끌고, 일정과 우선순위를 관리하며 프로젝트를 성공한 경험이 있는 분 •빅데이터 인프라를 활용한 대규모 데이터 처리 및 분석, 서비스 개발 경험을 보유한 분 •마이데이터, 금융 또는 헬스케어 분야의 데이터를 다뤄본 경험이 있거나 관심이 많은 분 •뱅크샐러드 서비스에 애정이 많은 사용자에서 개발자로 서비스에 기여하고 싶은 분

서류 검토-1차 코딩- 2차 대면-CTO (커피챗)- 레퍼런스-처우 협의-입사 [뱅크샐러드는 관계 법령을 준수하여 채용합니다.] • 모든 전형은 투명하고 공정하게 진행됩니다. 만약 허위 사실이나 부정 행위가 확인될 경우 채용 확정 이후라도 입사가 취소될 수 있고, 추후 채용에 제한이 있을 수 있습니다. • 해외 여행에 적격한 자격을 갖춘 분을 모십니다. • 병역의 의무를 마치셨거나, 병역 의무에서 면제되신 분을 모십니다.

• 점심식사 제공 • 저녁식사 제공 • 사내 스낵바 운영 • 유연근무제 및 재택근무 시행 • 최고 사양의 장비 제공 • 야근 택시비 지원 등