포지션 상세
[About 핀다 유니콘]
스타트업 파운더가 혁신에만 집중할 수 있도록, 스타트업 재무의 비효율을 AI로 해결합니다.
핀다유니콘은 핀다가 새롭게 선보이는 스타트업 전용 AI CFO 뱅킹 플랫폼입니다. Series A를 유치한 파운더가 "개발자 3명 채용과 런웨이의 상관관계"를 문의하면 감이 아닌 숫자로 즉시 답할 수 있게 하는 것, 매달 예측치과 실제 집행액의 차이를 자동으로 추적하여 파운더가 더 이상 엑셀 파일을 열 필요가 없게 만드는 것. 그게 우리가 풀고 있는 문제입니다.
스타트업 파운더가 느끼는 뱅킹과 자금관리에 대한 막막한 Needs를 현금흐름 예측/시나리오 시뮬레이션/자동 리포팅과 같은 Wants로 바꿔낸 AI CFO 솔루션은, 이미 1금융권 전략 제휴를 통해 이체·뱅킹 인프라를 확보했으며, 실제 파운더(유저)와 원팀이 되어 제품을 발전시키고 있습니다.
[지금 합류해야 하는 이유]
핀다유니콘은 '핀다'라는 샌드박스 위에서 초기 스타트업처럼 빠르고 치열하게 움직이는 조직입니다. Tech, Non-Tech 구분없이 팀원 모두 Maker가 되어 파운더의 핵심 Pain Point를 선제적으로 발굴하고, 각자의 전문성을 발휘하여 문제의 본질을 해결합니다. 이 여정에서 Backend Product Engineer는 단순히 기능을 구현하는 개발자를 넘어, AI CFO를 실제 고객이 믿고 맡길 수 있는 프로덕션 레벨로 끌어올리며 PMF를 함께 만들어가는 핵심 역할을 수행합니다.
AI가 바꿀 파운더의 여정, 시장의 문제를 제품 가치로 전환하는 첫 번째 팀에 합류할 수 있는 유일한 시기예요!
1. Prototype to Production : AI CFO 시스템의 백본 구축 및 정비
• LangGraph 기반 AI 에이전트와 연동되는 확장 가능한 백엔드 시스템을 설계하고 구현합니다.
• 프로토타입 수준의 AI CFO 기능을 프로덕션 레벨로 이관하고 고도화합니다.
• 베타 런칭 이후 고객사가 늘어나도 흔들리지 않는 운영 가용성, 시스템 안정성, 보안을 처음부터 설계에 반영합니다.
2. System Architecture : 유저를 고려한 완결성 있는 제품 구현
• 이체, Financial Agent 등 복잡한 자금 흐름과 비즈니스 로직을 깊이 이해하고 설계합니다.
• 금융 데이터에 걸맞은 견고한 DB 스키마와 트랜잭션 관리로 데이터 정합성을 보장합니다.
• 예외 케이스와 엣지 케이스까지 고려한 신뢰할 수 있는 시스템을 만듭니다.
3. AI-Native Workflow : 일하는 방식의 전환
• AI 도구(Claude Code 등)를 개발 프로세스의 기본값으로 활용하여 복잡한 로직을 제품화하는 리드타임을 단축합니다.
• 빠른 시도에 만족하지 않고, 고객이 실제로 겪는 문제를 이해하고 VoC를 즉시 제품 가치로 전환하는 사이클을 추진합니다.
[Tech Stack]
우리는 현재 아래 도구들을 사용 중이며, 문제 해결에 더 적합한 툴이 있다면 언제든 기술적 토론을 통해 제안하고 도입할 수 있어요!
• Core: Kotlin, Spring Boot, JPA, Querydsl, Swagger
• Data: MySQL, Redis
• Infra: AWS, Kubernetes (K8s), GitHub Actions
• Monitoring & Tooling: Sentry, AI-Native Workflow
[이렇게 일하고 있어요.]
기술적 깊이와 제품 감각을 동시에 갖추기 위한 방법
• 코드 너머의 유저 플로우를 봅니다. 기획부터 QA까지 빈틈없는 고객 경험을 위해 역할의 경계를 긋지 않습니다.
• 퀄리티는 타협하지 않습니다. 기술적 욕심은 고객 가치를 위해 존재하며, 디테일 하나를 놓쳤을 때 큰 리스크가 온다는 것을 알고 있습니다.
• 일정은 곧 신뢰라고 생각합니다. 이슈가 생기면 숨기지 않고 팀 모두에게 알립니다.
• AI 도구를 능숙하게 다룹니다. 고객의 AI-Native Workflow를 설계하는 만큼, 우리가 먼저 나서서 AI-Native 한 환경을 구축하고 있습니다.
• 복잡한 도메인 로직과 트랜잭션 설계 경험이 있는 분 (금융, 결제 도메인 우대)
스타트업 파운더가 혁신에만 집중할 수 있도록, 스타트업 재무의 비효율을 AI로 해결합니다.
핀다유니콘은 핀다가 새롭게 선보이는 스타트업 전용 AI CFO 뱅킹 플랫폼입니다. Series A를 유치한 파운더가 "개발자 3명 채용과 런웨이의 상관관계"를 문의하면 감이 아닌 숫자로 즉시 답할 수 있게 하는 것, 매달 예측치과 실제 집행액의 차이를 자동으로 추적하여 파운더가 더 이상 엑셀 파일을 열 필요가 없게 만드는 것. 그게 우리가 풀고 있는 문제입니다.
스타트업 파운더가 느끼는 뱅킹과 자금관리에 대한 막막한 Needs를 현금흐름 예측/시나리오 시뮬레이션/자동 리포팅과 같은 Wants로 바꿔낸 AI CFO 솔루션은, 이미 1금융권 전략 제휴를 통해 이체·뱅킹 인프라를 확보했으며, 실제 파운더(유저)와 원팀이 되어 제품을 발전시키고 있습니다.
[지금 합류해야 하는 이유]
핀다유니콘은 '핀다'라는 샌드박스 위에서 초기 스타트업처럼 빠르고 치열하게 움직이는 조직입니다. Tech, Non-Tech 구분없이 팀원 모두 Maker가 되어 파운더의 핵심 Pain Point를 선제적으로 발굴하고, 각자의 전문성을 발휘하여 문제의 본질을 해결합니다. 이 여정에서 Backend Product Engineer는 단순히 기능을 구현하는 개발자를 넘어, AI CFO를 실제 고객이 믿고 맡길 수 있는 프로덕션 레벨로 끌어올리며 PMF를 함께 만들어가는 핵심 역할을 수행합니다.
AI가 바꿀 파운더의 여정, 시장의 문제를 제품 가치로 전환하는 첫 번째 팀에 합류할 수 있는 유일한 시기예요!
주요업무
[함께 풀어갈 과제]1. Prototype to Production : AI CFO 시스템의 백본 구축 및 정비
• LangGraph 기반 AI 에이전트와 연동되는 확장 가능한 백엔드 시스템을 설계하고 구현합니다.
• 프로토타입 수준의 AI CFO 기능을 프로덕션 레벨로 이관하고 고도화합니다.
• 베타 런칭 이후 고객사가 늘어나도 흔들리지 않는 운영 가용성, 시스템 안정성, 보안을 처음부터 설계에 반영합니다.
2. System Architecture : 유저를 고려한 완결성 있는 제품 구현
• 이체, Financial Agent 등 복잡한 자금 흐름과 비즈니스 로직을 깊이 이해하고 설계합니다.
• 금융 데이터에 걸맞은 견고한 DB 스키마와 트랜잭션 관리로 데이터 정합성을 보장합니다.
• 예외 케이스와 엣지 케이스까지 고려한 신뢰할 수 있는 시스템을 만듭니다.
3. AI-Native Workflow : 일하는 방식의 전환
• AI 도구(Claude Code 등)를 개발 프로세스의 기본값으로 활용하여 복잡한 로직을 제품화하는 리드타임을 단축합니다.
• 빠른 시도에 만족하지 않고, 고객이 실제로 겪는 문제를 이해하고 VoC를 즉시 제품 가치로 전환하는 사이클을 추진합니다.
[Tech Stack]
우리는 현재 아래 도구들을 사용 중이며, 문제 해결에 더 적합한 툴이 있다면 언제든 기술적 토론을 통해 제안하고 도입할 수 있어요!
• Core: Kotlin, Spring Boot, JPA, Querydsl, Swagger
• Data: MySQL, Redis
• Infra: AWS, Kubernetes (K8s), GitHub Actions
• Monitoring & Tooling: Sentry, AI-Native Workflow
[이렇게 일하고 있어요.]
기술적 깊이와 제품 감각을 동시에 갖추기 위한 방법
• 코드 너머의 유저 플로우를 봅니다. 기획부터 QA까지 빈틈없는 고객 경험을 위해 역할의 경계를 긋지 않습니다.
• 퀄리티는 타협하지 않습니다. 기술적 욕심은 고객 가치를 위해 존재하며, 디테일 하나를 놓쳤을 때 큰 리스크가 온다는 것을 알고 있습니다.
• 일정은 곧 신뢰라고 생각합니다. 이슈가 생기면 숨기지 않고 팀 모두에게 알립니다.
• AI 도구를 능숙하게 다룹니다. 고객의 AI-Native Workflow를 설계하는 만큼, 우리가 먼저 나서서 AI-Native 한 환경을 구축하고 있습니다.
자격요건
• 백엔드 개발 5년 이상 경력을 보유하신 분 (Kotlin/Spring Boot 기반)• 복잡한 도메인 로직과 트랜잭션 설계 경험이 있는 분 (금융, 결제 도메인 우대)









