국내 1위 카셰어링 서비스를 기반으로 모빌리티 시장을 선도해온 플랫폼 기업입니다. 수백만 명의 사용자가 일상적으로 사용하는 서비스를 운영하며, 국내 모빌리티 생태계에서 확고한 위치를 구축하고 있습니다. 이러한 기반 위에서 대규모 트래픽과 실시간 데이터 처리가 일상이 된 환경 속에서 기술로 문제를 해결하고 있으며, 최근에는 AI와 플랫폼 엔지니어링을 결합해 적은 인원으로 더 큰 임팩트를 만들어내는 조직으로 빠르게 진화하고 있습니다, 인프라와 운영을 사람이 아닌 시스템과 플랫폼으로 해결해 개발자들이 본질적인 문제에 집중할 수 있는 환경을 구축하고 있고 기술로 더 나은 이동 경험을 설계하는 과정 자체에 흥미를 느끼는 분들에게 자연스럽게 매력적으로 다가갈 수 있는 팀입니다. Platform ​Engineer는 ​그 레이어를 ​만드는 사람입니다. AI가 ​엔지니어 ​한 명의 커버 ​범위를 바꿔놓는 ​지금, 우리는 "AI 시대의 Platform Engineering은 어떤 모습이어야 하는가"를 정답이 정해지지 않은 상태에서 직접 설계하고 있습니다. 이 질문을 주도적으로 풀어나갈 분을 찾습니다. 전통적으로 DBA와 DevOps/SRE가 사람의 손으로 처리하던 일(데이터베이스 운영, 배포, 인프라 프로비저닝, 장애 대응)을, 우리는 사람이 더 빨리 처리하는 방식이 아니라 Product Engineer가 직접 셀프서비스로 수행할 수 있는 플랫폼으로 재설계합니다. 티켓을 받아 처리하는 운영자가 아니라, 티켓 자체가 필요 없게 만드는 엔지니어를 찾습니다.

• 인프라의 셀프서비스화: Atlantis/OpenTofu 기반 IaC 셀프서비스와 GitOps(ArgoCD 등) 배포 파이프라인, EKS/Karpenter 운영, PR 기반 변경 관리를 통해 Product Engineer가 인프라팀에 티켓을 넣지 않고도 직접 배포·스케일할 수 있게 합니다. • 데이터베이스의 플랫폼화: Aurora MySQL을 중심으로 Redis, MongoDB 등 사내 클라우드 DB 운영을 맡되, 스키마 변경·성능 튜닝·백업/복구·프로비저닝을 Product Engineer가 안전하게 셀프서비스로 수행할 수 있는 자동화된 가드레일과 도구로 전환합니다. • 신뢰성 엔지니어링: SLO 정의, 관측성(metrics/logs/traces) 구축, 장애를 사후 대응이 아니라 설계로 제거하는 일. 사람이 당직을 서는 구조가 아니라 시스템이 스스로 복구하는 구조를 지향합니다. • 안정적 운영과 자동화: 서비스의 안정적인 운영을 직접 책임지는 동시에, 사람이 반복하던 운영 작업을 자동화로 대체하고 CI/CD·모니터링·알람 체계를 통합해 운영 부담 자체를 줄여 나갑니다.

• 대규모 프로덕션 서비스의 안정적 운영을 직접 책임져본 인프라·운영 또는 SRE/DBA 경력 5년 이상, 그리고 시스템의 신뢰성과 확장성을 스스로 판단하고 설계한 경험이 있는 분 • 위 운영 경험을 바탕으로, 같은 일을 사람이 반복하지 않도록 자동화·도구화해본 경험이 있는 분 • AWS 클라우드 환경에서 IaC(Terraform/OpenTofu 등)로 인프라를 코드로 관리한 경험이 있는 분 • 컨테이너 오케스트레이션(Kubernetes/EKS) 운영 경험이 있는 분 • 데이터베이스(RDBMS/NoSQL) 운영 경험이 있거나, 운영을 자동화·셀프서비스화해본 경험이 있는 분 • 운영 환경의 장애를 Deep Dive하여 근본 원인을 분석하고, 무중단 서비스를 위한 설계·운영을 실전에서 해본 분 • 반복 운영 업무를 코드/스크립트로 자동화할 수 있는 분 (Python, Golang 등) • 다양한 조직(PM, 프론트엔드/백엔드, 보안 등)과의 협업을 리드하고, 문제 해결 과정에서 기술적 조율과 커뮤니케이션에 능숙한 분 • 운영을 "사람이 더 잘하는 일"이 아니라 "플랫폼으로 없애는 일"로 바라보고, 그것을 실제로 구현해본 분

• DBA 또는 DevOps 배경에서 출발해, 인프라부터 애플리케이션까지 경계를 넘나들며 셀프서비스 플랫폼·자동화 쪽으로 역할을 확장해온 분 • GitOps(ArgoCD/Flux 등) 기반의 선언적 인프라·배포 관리를 깊이 다뤄봤고, progressive delivery 등 배포 신뢰성을 코드로 설계해본 분 • AI 도구(Claude Code 등)를 운영·인프라 작업에 깊이 통합해본 경험이 있는 분 — AI 없이 일하던 방식으로 돌아가라고 하면 부자연스럽다고 느끼는 분 • 관측성 스택(Datadog, Prometheus/Grafana, OpenTelemetry 등)을 직접 구축·운영해본 경험이 있는 분 • Aurora MySQL의 분산 스토리지·Failover, 무중단 스키마 변경(온라인 DDL), SQL 실행계획 분석에 익숙하신 분 • Internal Developer Platform 또는 플랫폼-as-product 관점으로 사내 개발자 경험(DevEx)을 개선해본 분 • 모빌리티 등 대규모 트래픽·고가용성이 요구되는 도메인 경험이 있는 분

서류 지원 → 1차(기술) 인터뷰 → 2차(컬처핏) 인터뷰 → 입사 조건 협의(처우, 입사일) → 최종 합격 확정 → 입사