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네이버 블로그 분석 SaaS — 코드는 AI 가 짭니다.
시스템 디자인·명세·의사결정 속도·품질 기준이 시니어 PM 급인 분을 찾습니다.
네이버 블로그 분석 SaaS 를 함께 운영하고 성장시킬 핵심 개발자를 찾습니다.
BLAI는 네이버 블로그 데이터를 분석해 콘텐츠 성과를 진단하고, 블로그 운영자가 더 나은 의사결정을 할 수 있도록 돕는 서비스입니다. 현재 서비스는 사용자 웹, 운영 대시보드, API 서버, Python 분석 엔진, AWS EKS 기반 인프라로 구성되어 있습니다.
우리가 찾는 사람은 단순히 코드를 많이 짜는 개발자가 아닙니다.
운영 중인 서비스를 이해하고, 문제를 빠르게 쪼개고, AI 도구를 활용해 개발 속도를 높이며, 결과물이 실제 서비스에서 안전하게 동작하는지 끝까지 확인할 수 있는 사람입니다.
특정 프레임워크 경력 N년보다 중요한 것은 시스템을 보는 눈, 빠른 의사결정, 운영 안정성에 대한 기준, 그리고 AI와 함께 일하는 능력입니다.
*이런 역량을 중요하게 봅니다
- 사용자 화면의 작은 변경이 분석 엔진, DB, 메시지 큐, 백엔드, 프론트, 인프라에 어떤 영향을 주는지 생각할 수 있는 능력
- 모호한 요구사항을 분석 엔진, 백엔드, 프론트, 배포, 검증 단위로 쪼갤 수 있는 능력
- 운영 중 문제가 생겼을 때 DB, 큐, pod, 코드 변경, 외부 API 중 어디서 문제가 시작됐는지 좁혀가는 능력
- “되는 것 같다”와 “실제로 된다”의 차이를 알고, 실제 데이터와 운영 환경에서 확인하는 습관
- 고객이 진짜 불편해하는 지점과 제품이 팔리는 이유를 스스로 짐작하고 검증하는 감각
*시스템 이해 기준
- 아래 항목 중 3개 이상을 본인 언어로 설명할 수 있으면 좋습니다.
DB 인덱스가 왜 필요한지
멀티키 인덱스와 컴파운드 인덱스의 차이
RabbitMQ, Kafka 같은 메시지 큐가 왜 필요한지
RPC fan-out이 왜 위험할 수 있는지
Kubernetes pod가 죽었다 살아날 때 진행 중 작업이 어떻게 끊길 수 있는지
크롤링이 IP 밴을 당하는 이유와 회피 패턴
결제, 구독, 환불 흐름에서 멱등성이 왜 중요한지
운영 알람 발생 시 원인을 좁혀가는 방식
*기술 환경
사용자 웹
운영 대시보드
API 서버
Python 분석 엔진
AWS EKS
DocumentDB
S3
RabbitMQ
KEDA
GitHub
Claude Code 등 AI 개발 도구
기술 스택이 완전히 일치하지 않아도 괜찮습니다.
중요한 것은 빠르게 시스템을 읽고, AI와 함께 안전하게 고치고, 운영 환경에서 검증할 수 있는 능력입니다.
*일하는 방식
AI 개발 도구를 적극 활용합니다.
기능을 만들 때 구현뿐 아니라 명세, 검증, 배포, 운영 안정성까지 함께 봅니다.
운영 데이터와 점수 계산, 랭킹 로직은 단계별 검증을 중요하게 봅니다.
재택 및 비동기 협업이 가능합니다.
빠른 의사결정을 선호하지만, 운영 안정성과 데이터 정합성은 가볍게 보지 않습니다.
Python 분석 엔진, 백엔드 API, 사용자 웹, 운영 대시보드 개선
네이버 블로그 분석 결과, 점수 계산, 랭킹, 리포트 생성 로직 검증 및 개선
AWS EKS, DocumentDB, S3, RabbitMQ, KEDA 기반 인프라 운영 이슈 대응
운영 알람 발생 시 원인 분석, 장애 가설 수립, 패치 배포
사용자 요청 또는 CS 이슈를 제품/시스템 작업 단위로 분해
AI 개발 도구를 활용한 명세 작성, 구현, 코드 리뷰, 품질 검증
협력사 외부 API 연동 및 운영 관리
요구사항 정의, 명세 작성, 구현, 배포, 운영 대응까지 한 사이클을 경험해본 분
Claude Code, Cursor, Copilot, Codex 등 AI 개발 도구를 실제 업무나 프로젝트에 활용해본 분
AI가 만든 코드나 설계를 그대로 받아들이지 않고 검토, 수정, 재요청할 수 있는 분
Git, GitHub, 터미널 사용에 익숙하거나 거부감이 없는 분
비동기 협업과 PR 리뷰 기반 업무 방식에 익숙한 분
네이버 블로그, 카페, 검색 서비스에 대한 기본적인 이해가 있는 분
한국어 기반 서비스와 사용자 맥락을 자연스럽게 이해할 수 있는 분
시스템 디자인·명세·의사결정 속도·품질 기준이 시니어 PM 급인 분을 찾습니다.
네이버 블로그 분석 SaaS 를 함께 운영하고 성장시킬 핵심 개발자를 찾습니다.
BLAI는 네이버 블로그 데이터를 분석해 콘텐츠 성과를 진단하고, 블로그 운영자가 더 나은 의사결정을 할 수 있도록 돕는 서비스입니다. 현재 서비스는 사용자 웹, 운영 대시보드, API 서버, Python 분석 엔진, AWS EKS 기반 인프라로 구성되어 있습니다.
우리가 찾는 사람은 단순히 코드를 많이 짜는 개발자가 아닙니다.
운영 중인 서비스를 이해하고, 문제를 빠르게 쪼개고, AI 도구를 활용해 개발 속도를 높이며, 결과물이 실제 서비스에서 안전하게 동작하는지 끝까지 확인할 수 있는 사람입니다.
특정 프레임워크 경력 N년보다 중요한 것은 시스템을 보는 눈, 빠른 의사결정, 운영 안정성에 대한 기준, 그리고 AI와 함께 일하는 능력입니다.
*이런 역량을 중요하게 봅니다
- 사용자 화면의 작은 변경이 분석 엔진, DB, 메시지 큐, 백엔드, 프론트, 인프라에 어떤 영향을 주는지 생각할 수 있는 능력
- 모호한 요구사항을 분석 엔진, 백엔드, 프론트, 배포, 검증 단위로 쪼갤 수 있는 능력
- 운영 중 문제가 생겼을 때 DB, 큐, pod, 코드 변경, 외부 API 중 어디서 문제가 시작됐는지 좁혀가는 능력
- “되는 것 같다”와 “실제로 된다”의 차이를 알고, 실제 데이터와 운영 환경에서 확인하는 습관
- 고객이 진짜 불편해하는 지점과 제품이 팔리는 이유를 스스로 짐작하고 검증하는 감각
*시스템 이해 기준
- 아래 항목 중 3개 이상을 본인 언어로 설명할 수 있으면 좋습니다.
DB 인덱스가 왜 필요한지
멀티키 인덱스와 컴파운드 인덱스의 차이
RabbitMQ, Kafka 같은 메시지 큐가 왜 필요한지
RPC fan-out이 왜 위험할 수 있는지
Kubernetes pod가 죽었다 살아날 때 진행 중 작업이 어떻게 끊길 수 있는지
크롤링이 IP 밴을 당하는 이유와 회피 패턴
결제, 구독, 환불 흐름에서 멱등성이 왜 중요한지
운영 알람 발생 시 원인을 좁혀가는 방식
*기술 환경
사용자 웹
운영 대시보드
API 서버
Python 분석 엔진
AWS EKS
DocumentDB
S3
RabbitMQ
KEDA
GitHub
Claude Code 등 AI 개발 도구
기술 스택이 완전히 일치하지 않아도 괜찮습니다.
중요한 것은 빠르게 시스템을 읽고, AI와 함께 안전하게 고치고, 운영 환경에서 검증할 수 있는 능력입니다.
*일하는 방식
AI 개발 도구를 적극 활용합니다.
기능을 만들 때 구현뿐 아니라 명세, 검증, 배포, 운영 안정성까지 함께 봅니다.
운영 데이터와 점수 계산, 랭킹 로직은 단계별 검증을 중요하게 봅니다.
재택 및 비동기 협업이 가능합니다.
빠른 의사결정을 선호하지만, 운영 안정성과 데이터 정합성은 가볍게 보지 않습니다.
주요업무
BLAI 서비스의 신규 기능 개발 및 운영 안정화Python 분석 엔진, 백엔드 API, 사용자 웹, 운영 대시보드 개선
네이버 블로그 분석 결과, 점수 계산, 랭킹, 리포트 생성 로직 검증 및 개선
AWS EKS, DocumentDB, S3, RabbitMQ, KEDA 기반 인프라 운영 이슈 대응
운영 알람 발생 시 원인 분석, 장애 가설 수립, 패치 배포
사용자 요청 또는 CS 이슈를 제품/시스템 작업 단위로 분해
AI 개발 도구를 활용한 명세 작성, 구현, 코드 리뷰, 품질 검증
협력사 외부 API 연동 및 운영 관리
자격요건
트래픽이 있는 웹서비스를 1년 이상 책임지고 운영해본 경험요구사항 정의, 명세 작성, 구현, 배포, 운영 대응까지 한 사이클을 경험해본 분
Claude Code, Cursor, Copilot, Codex 등 AI 개발 도구를 실제 업무나 프로젝트에 활용해본 분
AI가 만든 코드나 설계를 그대로 받아들이지 않고 검토, 수정, 재요청할 수 있는 분
Git, GitHub, 터미널 사용에 익숙하거나 거부감이 없는 분
비동기 협업과 PR 리뷰 기반 업무 방식에 익숙한 분
네이버 블로그, 카페, 검색 서비스에 대한 기본적인 이해가 있는 분
한국어 기반 서비스와 사용자 맥락을 자연스럽게 이해할 수 있는 분
