Backend Engineer (백엔드 엔지니어)

【We make offline smart with AI】

온라인에 구글 애널리틱스가 있다면, 오프라인에는 메이아이의 매쉬(mAsh)가 있습니다. 저희는 CCTV 영상을 딥러닝 기술로 분석하여 매장 방문객 데이터를 추출하고 인사이트를 제공하는 대시보드 제품을 개발하고 있습니다.

【대기업들의 데이터 기반 의사결정을 지원】

현재 삼성전자, LG전자, 현대자동차, 이랜드 패션, CGV, 신세계백화점, 현대백화점, 아모레퍼시픽 등 유수 대기업들의 300여 개 매장에 데이터를 제공하며 매장의 운영 효율화 및 매출 증대 전략 실행을 돕고 있습니다. 또한 영국, 인도, 베트남 등 해외 매장에서도 데이터를 분석하고 있습니다.

【세계적으로 인정받는 기술력】

메이아이는 AI를 이용한 복잡한 방문객 동선 인식부터, 데이터 시각화 대시보드까지 세계적으로 인정받는 기술을 발전시켜나가고 있습니다. CES 2024 AI 부문 혁신상을 수상하고, 세계적인 AI 학회인 CVPR에 논문을 게재하고, ICLR에서 상위 5% 스포트라이트 논문으로 선정되는 등 세계적으로 기술력을 인정받고 있으며, 이를 실제 매출 성과로 이어내며 지속 성장 가능한 비즈니스임을 증명해내고 있습니다.

【뛰어나신 Backend Engineer를 모십니다!】

메이아이는 ‘세상의 모든 오프라인 공간을 똑똑하게 만든다(make offline smart with AI)’라는 꿈을 꾸는 조직입니다. 그리고 매쉬(mAsh)는 메이아이가 이 꿈을 이루기 위해 반드시 필요한 제품입니다. mAsh Cell은 고객이 매장의 변화를 데이터로 이해하고 실행할 수 있도록, 분석 데이터가 안정적으로 제품과 고객 경험으로 이어지는 구조를 만들고 있습니다.
Backend Engineer는 mAsh Cell의 플랫폼 레이어를 책임지는 핵심 역할입니다. 고객에게 보이는 대시보드 API, 데이터 파이프라인 운영, AI 인사이트 기능이 신뢰할 수 있는 백엔드 시스템 위에서 동작하도록 만듭니다. 단순히 API를 구현하는 것을 넘어, 데이터가 제품 안에서 안정적으로 흐르고 확장될 수 있는 구조를 함께 설계할 분을 찾습니다.

제품 전반에서 발생하는 방문객·이벤트 데이터를 고객이 사용할 수 있는 API와 제품 기능으로 안정적으로 연결하고, 분석과 AI 인사이트가 신뢰할 수 있는 데이터 위에서 동작하도록 만드는 역할을 담당합니다.
단순 기능 개발을 넘어, API - 집계 로직 - 데이터 운영 플랫폼 - 데이터 계약을 함께 설계하며 mAsh Cell의 플랫폼 레이어가 확장 가능하도록 지원합니다.

• 방문객 수, 동선, 구역 체류, 접객 등 오프라인 행동 분석 데이터를 제공하는 Django/DRF 기반 대시보드 API를 설계·개발·운영합니다.
• 고객사별로 정의되는 방문, 상담, 전환 등 맞춤 지표를 대규모 이벤트 데이터에서 안정적으로 산출하는 데이터 파이프라인을 개발하고 개선합니다.
• 고객 요청에 따른 데이터 분석 및 재처리 작업을 안전하게 실행하고 검증할 수 있는 데이터 운영 플랫폼을 고도화합니다.
• 분석 실행 환경과 백엔드 사이의 쿼리 매핑, 스키마, 데이터 계약을 관리해 분석 결과가 서비스 API로 안정적으로 연결되도록 합니다.
• LLM 기반 대화형 분석, 리포트, 인사이트 기능을 위한 AI 챗·인사이트 백엔드를 구현하고 제품 기능으로 연결합니다.
• PostgreSQL 쿼리, 인덱스, DB 커넥션, 관측성 지표를 기반으로 서비스 성능과 장애 원인을 진단하고 운영 신뢰성을 높입니다.

제품 환경에서 발생하는 복잡한 데이터를 API, DB, 운영 시스템 관점에서 안정적으로 다뤄본 경험을 바탕으로, mAsh의 플랫폼 레이어를 함께 만들어갈 수 있는 분을 찾습니다.
특정 기술 스택을 경험했는지보다, 데이터 정합성·성능·운영 안정성을 본인 문제로 인식하고 끝까지 책임져 본 경험을 우대합니다.

• Python 기반 웹 백엔드 개발 경력 3년 이상 또는 그에 준하는 역량을 갖추신 분
• Django, Django REST Framework 또는 유사한 백엔드 프레임워크로 API를 설계·운영해 본 분
• PostgreSQL 등 관계형 데이터베이스의 스키마 설계, 쿼리 최적화, 인덱스 튜닝 경험이 있는 분
• 대용량 데이터 조회, 집계, 재처리 과정에서 성능·정합성·운영 안정성 이슈를 진단하고 해결해 본 분
• Data Analyst, Project Manager, Frontend Engineer, Data Engineer와 협업하며 모호한 요구를 서비스 가능한 백엔드 구조로 바꿀 수 있는 분
• 작은 팀에서 스스로 문제를 정의하고 끝까지 해결하는 자기주도성을 가진 분

보유하고 계실 경우 업무를 수행하는 데 있어 도움이 될 수 있는 역량입니다.

[직무 관련 경험]
• 대용량 데이터 파이프라인 또는 ETL 오케스트레이션(Prefect, Airflow 등) 구축·운영 경험
• AWS 기반 인프라(S3, RDS, ECS 등)와 클라우드 배포·운영 경험
• Datadog 등 관측성 도구로 장애를 진단하고 재발을 방지해 본 경험
• 모노레포 또는 다중 서비스 환경에서의 협업 경험
• 데이터 분석·통계에 대한 이해 또는 Data Analyst와 밀접하게 협업한 경험

[AI 활용 경험]
• LLM/에이전트 기반 기능, 스트리밍, 툴 콜, RAG 등 AI 기능의 백엔드 개발 경험
• LangGraph 기반 대화형 분석 기능 또는 에이전트 워크플로우 연동 경험
• 반복 운영 작업을 도구화하거나 자동화해 본 경험

[기술 스택]
메이아이의 Backend Engineer는 mAsh 제품과 AI 생산성 기능 전반을 지탱하는 백엔드 시스템을 다루는 직군으로, 아래 기술 및 도구를 활용해 API, 데이터 처리, 서비스 연계, 운영 환경을 구축합니다.

＞ 아래 기술 스택은 현재 팀에서 활용 중인 주요 예시이며, 모든 기술에 대한 사전 경험이 필수는 아닙니다.
• 언어/프레임워크: Python 3.11, Django, Django REST Framework
• 데이터: PostgreSQL, S3, Parquet, pandas
• 파이프라인/실행 환경: Prefect 기반 분석 실행 환경, Docker
• AI: LLM 연동, LangGraph 기반 대화형 분석
• 인프라/운영: AWS, Datadog
• 버전 관리: Git 기반 소스 코드 및 설정 변경 이력 관리

[ mAsh Cell은 이런 팀입니다 ]

• 이런 문제를 풀고 있습니다

mAsh Cell은 오프라인 공간의 데이터를 고객이 실제로 사용할 수 있는 제품 경험으로 바꾸는 조직입니다. 고객이 매장의 상황을 이해하고 운영을 개선할 수 있도록, 데이터 수집·분석·시각화·인사이트 제공 전 과정을 제품으로 연결합니다.
-다양한 형식의 오프라인 행동 데이터를 안정적으로 수집, 저장, 분석할 수 있는 시스템을 구축합니다.
-고객사의 니즈에 맞게 지표를 유연하게 정의하고, 이를 API와 대시보드로 제공할 수 있는 플랫폼을 만듭니다.
-데이터 보정, 재분석, 검증처럼 반복되는 운영을 제품 구조와 자동화로 흡수합니다.
-AI 인사이트와 대화형 분석 기능을 통해 고객이 더 빠르게 데이터에서 의미를 찾을 수 있도록 돕습니다.

• 이렇게 함께 일합니다

mAsh Cell은 작은 셀 단위로 빠르게 문제를 정의하고 실행합니다. Data Analyst, Backend Engineer, Frontend Engineer, Data Engineer가 함께 고객 문제를 이해하고, 각자의 전문성을 바탕으로 제품 구조와 데이터 기준을 합의합니다.
업무는 티켓 단위로 나누어 관리하고, 전략적으로 투자할 과제와 고객 요청을 구분해 우선순위를 정하며 진행 상황을 정기적으로 점검합니다. 데이터 계약, 지표 정의, 예외 케이스는 문서화하여 특정 개인에게만 맥락이 남지 않도록 일합니다.

• 이런 가치를 얻을 수 있습니다

메이아이의 Backend Engineer는 단순히 API를 만드는 역할을 넘어, 고객에게 보이는 숫자의 신뢰성과 제품 운영 안정성을 함께 책임지는 경험을 쌓을 수 있습니다.
-오프라인 데이터 제품을 백엔드 관점에서 설계하는 경험
아직 표준이 완전히 정립되지 않은 오프라인 공간 데이터 도메인에서 API·DB·집계·운영 시스템을 직접 설계하고 개선할 수 있습니다.
-데이터 신뢰성이 제품 가치로 이어지는 과정을 경험
고객에게 보이는 숫자의 정합성과 재처리 가능성을 고민하며, 백엔드 품질이 고객 의사결정과 직결되는 환경에서 일합니다.
-AI 기능과 제품 백엔드를 연결하는 경험
LLM 기반 대화형 분석, 리포트, 인사이트 기능을 실제 제품 백엔드와 연결하며 AI 기능이 운영 가능한 제품이 되는 과정을 경험할 수 있습니다.
-작은 팀에서 넓은 책임을 갖는 성장 기회
Project Manager, Data Analyst, Frontend Engineer, Data Engineer와 밀접하게 협업하며 플랫폼 레이어의 핵심 설계와 운영 안정성을 책임지는 축으로 성장할 수 있습니다.

[ 최대의 자유 속에서 최고의 효율을 냅니다 ]
• 핫타임 제도 : 저녁이 있는 삶? 아침도 있는 삶! 히치하이커는 평일 오후 1시부터 5시까지만 사무실에 상주합니다.
• 원격 근무 제도 : 핫타임 이외에는 원하는 곳에서 근무합니다. 각자 최대의 효율을 낼 수 있는 곳이라면 어디든 괜찮습니다.
• 유연 근무 제도 : 시간 불문 1주에 40시간을 회사에 기여합니다. 조용한 밤에 집중력이 오르는 부엉이도 상쾌한 아침에 에너지가 솟는 까치도 환영합니다.
• 연차/반차 시스템 : 연차/반차를 사용할 때에는 사유를 알리거나 결제를 받지 않습니다. 휴식이 필요한 언제든 푹 쉬고 돌아 오세요.
• 리프레시 휴가 제도 : 장기 근속자를 대상으로 리프레시 휴가를 지원합니다. 다시금 멋진 컨디션으로 돌아와 메이아이를 즐겁게 여행하시기를 바랍니다.

[ 업무 몰입과 효율을 높이는 모든 것을 지원합니다 ]
• 업무 관련 자격증 취득 비용 지원
• 업무 관련 도서 구매비 전액 지원
• 업무용 서비스 구독료 지원
• 출장비 등 업무 관련 비용 지원
• 강의, 세미나, 컨퍼런스 등 참가비 지원

[ 작은 부분까지 꼼꼼하게 챙깁니다 ]
• 미사용 연차 수당 지급
• 야간 근무 시 택시비 지원
• 건강 검진 할인
• 명절 선물 제공
• 중소기업 소득세 감면 신청
• 회식비 전액 지원(자율 참석)

□ 본 포지션은 산업기능요원, 전문연구요원으로의 전직 및 편입이 가능합니다.
• '산업기능요원' 보충역은 전직과 편입이 가능하며, 현역은 전직만 가능합니다.
• '전문연구요원'은 보충역, 현역 모두 전직과 편입이 가능합니다.


[ 이런 만남이 준비되어 있습니다 - 합류 여정 안내 ]

1. 서류 전형
• 자유 양식의 이력서 및 자기 소개서, 포트폴리오를 제출합니다.
• 사진, 가족 사항, 신체 정보, 출신 지역 등 직무와 관계없는 정보는 필요하지 않습니다.

2. 비대면 인터뷰
• 직무에 따라 비대면 인터뷰를 요청드릴 수 있으며, 45분 내외로 진행됩니다.
• 업무 연관성이 높은 히치하이커가 인터뷰에 참여합니다.
• 서류 전형에서 송부해 주신 자료를 기반으로 직무와 관련된 경험과 기술에 대해 이야기합니다.

3. 직무 인터뷰
직무 인터뷰에서는 지원자의 실무 경험과 문제 해결 방식을 중심으로 이야기를 나눕니다.
인터뷰 전 또는 과정 중, 직무 이해도와 접근 방식을 확인하기 위해 간단한 사전 과제가 안내될 수 있습니다.
• 메이아이 사무실에서 대면으로 진행되며, 90분 내외가 소요됩니다.
• 예비 팀원들이 인터뷰에 참여합니다.
• 구체적인 직무 역량과 경험, 추구하는 업무 방향에 대해 이야기합니다.

4. 컬처핏 인터뷰
• 메이아이 사무실에서 대면 혹은 비대면으로 진행되며, 90분 내외가 소요됩니다.
• 메이아이의 대표가 인터뷰에 참여합니다.
• 업무 문화, 추구하는 가치 등 메이아이와의 문화 적합도에 대해 이야기합니다.

5. 처우 협의
• 보상안을 협의하고, 입사일을 조율합니다.

[ 예비 히치하이커님께 알립니다 ]
• 합류 여정은 상황, 필요, 포지션에 따라 변경될 수 있습니다.
• 제출해 주신 서류는 담당자가 확인한 후 영업일 7일 내 연락드립니다.
• 합류하신 뒤에는 3개월의 온보딩 기간(시용기간)을 가집니다.
• 온보딩 기간은 서로의 핏을 맞추는 시간이며, 기간 내에 정직원 전환 또는 자발적 중지가 가능합니다.

서울 강남구 테헤란로38길 8, 3층(역삼동, 오피스B 역삼2호점)