포지션 상세
우리 사회는 변화와 무한 경쟁 속에서도 지속적인 발전과 성장으로 'IT 코리아'를 세계에 알려왔습니다. 현재 우리는 4차 산업혁명시대를 맞아 과거와는 다른 큰 변화의 중심에 서 있습니다. 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터· 블록체인 등의 신기술과 소프트웨어 개발 능력, 풍부한 사업 경험이 결합해 4차 산업혁명의 주도권을 가져갈 수 있도록 준비하고 있습니다. 국내외 시장 변화와 업계의 신속한 대응이 그 어느 때보다 중요하게 작용되고 있습니다. 또한 기업이 발전할수록 혼자가 아닌 업계 전문 기업들과의 함께 협업과 상생을 통해 사업의 기회를 만들어 나간다면 의미와 파급력은 더 클 것입니다.
이노그리드는 더 많은 기업들과 함께 성장할 수 있도록 국산 클라우드 에코 시스템을 만들고 데이터의 잠재력을 적극 활용해 4차 산업 혁명을 주도해 나가는 동시에 국산 클라우드 기업의사명감을 가지고 대한민국 ICT산업 성장사의 발자취와 함께 하겠습니다. 감사합니다.
• 클라우드 비용 분석, 성능 지표 등 방대한 시계열 데이터를 분석하여 사용자 중심의 차트 및 상호작용 기능 구현
• 재사용 가능한 공통 UI 컴포넌트 라이브러리 개발 및 전사 디자인 시스템 유지보수
• 자원 프로비저닝(Provisioning), 운영 자동화(AIOps) 등 고도의 백엔드 기능을 누구나 쉽게 조작할 수 있는 UX로 구현
[기술스택]
• 코어: React, Typescript
• 상태 관리: Tanstack-Query, Zustand
• 데이터 시각화: Apache Echarts
• 스타일링: CSS, SCSS
• 패키지 매니저: PNPM
• 빌드: vite
• 인프라: Docker, Jenkins, Nginx 기반 서비스 배포 및 CI/CD 파이프라인 구축/운영
• React 기반의 SPA(Single Page Application) 개발 및 아키텍처 이해
• Typescript를 사용한 프로젝트 경험 및 타입 안정성 확보 능력
• TanStack Query 또는 유사 라이브러리를 활용한 서버 상태 관리 경험
• Zustand 또는 Redux, Recoil 등 상태 관리 라이브러리 사용 경험
• Scss 또는 Sass를 활용한 스타일링 및 CSS 모듈화 경험
• Canvas/SVG 기반 시각화 라이브러리(ECharts 등)를 활용하여 대용량 데이터를 최적화된 성능으로 구현해 본 경험
이노그리드는 더 많은 기업들과 함께 성장할 수 있도록 국산 클라우드 에코 시스템을 만들고 데이터의 잠재력을 적극 활용해 4차 산업 혁명을 주도해 나가는 동시에 국산 클라우드 기업의사명감을 가지고 대한민국 ICT산업 성장사의 발자취와 함께 하겠습니다. 감사합니다.
주요업무
• 대규모 클라우드 환경의 자원 상태를 통합하여 모니터링 할 수 있는 고성능 대시보드 및 리소스 관리 화면 개발• 클라우드 비용 분석, 성능 지표 등 방대한 시계열 데이터를 분석하여 사용자 중심의 차트 및 상호작용 기능 구현
• 재사용 가능한 공통 UI 컴포넌트 라이브러리 개발 및 전사 디자인 시스템 유지보수
• 자원 프로비저닝(Provisioning), 운영 자동화(AIOps) 등 고도의 백엔드 기능을 누구나 쉽게 조작할 수 있는 UX로 구현
[기술스택]
• 코어: React, Typescript
• 상태 관리: Tanstack-Query, Zustand
• 데이터 시각화: Apache Echarts
• 스타일링: CSS, SCSS
• 패키지 매니저: PNPM
• 빌드: vite
• 인프라: Docker, Jenkins, Nginx 기반 서비스 배포 및 CI/CD 파이프라인 구축/운영
자격요건
• 3년 이상의 프론트엔드 개발 경험 또는 그에 준하는 역량• React 기반의 SPA(Single Page Application) 개발 및 아키텍처 이해
• Typescript를 사용한 프로젝트 경험 및 타입 안정성 확보 능력
• TanStack Query 또는 유사 라이브러리를 활용한 서버 상태 관리 경험
• Zustand 또는 Redux, Recoil 등 상태 관리 라이브러리 사용 경험
• Scss 또는 Sass를 활용한 스타일링 및 CSS 모듈화 경험
• Canvas/SVG 기반 시각화 라이브러리(ECharts 등)를 활용하여 대용량 데이터를 최적화된 성능으로 구현해 본 경험
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