포지션 상세
데이터라이즈는 누구나 데이터를 쉽게 활용해 매출 성장을 견인할 수 있는 AI 기반 CRM 마케팅 자동화 플랫폼을 제공합니다.
고객 행동 데이터 수집·분석부터, 개인화 캠페인 실행·성과 측정까지 완전 자동화, 몇 번의 클릭만으로 이커머스 마케팅을 운영할 수 있는 솔루션을 만들었습니다.
백엔드챕터는 고객사의 요구 사항을 깊이 이해하며, 복잡한 문제도 능동적으로 해결해 가고 있습니다.
‘What'보다는 'Why'에 주목하여 문제를 바라보는 자세가 중요하다고 생각해요.
우리는 동료를 우리의 가치 있는 고객으로 보고 그들의 니즈에 맞는 서비스를 만들고 있습니다.
질문은 학습의 시작이며, 모르는 것을 용기 있게 공유하는 것이 중요하다고 믿기에 혼자 해결하기 어려운 문제는 함께 고민하고 해결하는 것이 가장 효과적이라고 생각해요.
실패는 성장의 발판이기에 실패를 인정하고 그 경험과 학습을 통해 다 같이 더 나은 성장 방향성을 찾아갑니다.
• 메시지/온사이트 서비스
• CRM 메시지와 온사이트 배너를 통해 고객의 매출 증대에 기여합니다.
• 분석 데이터를 바탕으로 일 수백만 건 이상의 개인화된 콘텐츠가 안정적이고 빠르게 고객에게 전달될 수 있는 파이프라인을 설계 및 구현합니다.
• 다양한 데이터의 Integration, 퍼포먼스 향상, 빠르게 변화하는 고객에 니즈에 대응할 수 있는 유연한 설계를 고민하고 적용합니다.
• 결제 서비스
• PG사의 다양한 인터페이스에 맞게 유연하게 구성하고 처리할 수 있는 시스템을 개발합니다.
• 다양한 유즈케이스와 복잡한 정책을 간결하고 일반화시키는데 집중합니다.
• 내부 정산 및 관리자용 시스템을 개발합니다.
• 진단
• 데이터 분석가와의 협업을 통해 고객이 자신의 쇼핑몰을 진단할 수 있도록 주요 지표를 가시적으로 제공합니다.
• 데이터 가시화에 필요한 데이터의 형태와 효율적인 대용량 처리 방법에 대해 고민합니다.
• 모든 애플리케이션은 AWS 위에서 Docker, Kubernetes로 운영합니다.
• Git, GitHub Actions, ArgoCD를 기반으로 GitOps 배포 자동화를 하고 있습니다.
• 복잡함을 다루기 위해 도메인 주도 설계(Domain Driven Design)를 사용하여 개발합니다.
• 변경에 유연한 설계를 위해 Clean Architecture를 바탕으로 개발합니다.
• 테스트 케이스의 중요성을 인지하면서 검증할 수 있으며 안정적인 서비스를 개발합니다.
고객 행동 데이터 수집·분석부터, 개인화 캠페인 실행·성과 측정까지 완전 자동화, 몇 번의 클릭만으로 이커머스 마케팅을 운영할 수 있는 솔루션을 만들었습니다.
백엔드챕터는 고객사의 요구 사항을 깊이 이해하며, 복잡한 문제도 능동적으로 해결해 가고 있습니다.
‘What'보다는 'Why'에 주목하여 문제를 바라보는 자세가 중요하다고 생각해요.
우리는 동료를 우리의 가치 있는 고객으로 보고 그들의 니즈에 맞는 서비스를 만들고 있습니다.
질문은 학습의 시작이며, 모르는 것을 용기 있게 공유하는 것이 중요하다고 믿기에 혼자 해결하기 어려운 문제는 함께 고민하고 해결하는 것이 가장 효과적이라고 생각해요.
실패는 성장의 발판이기에 실패를 인정하고 그 경험과 학습을 통해 다 같이 더 나은 성장 방향성을 찾아갑니다.
주요업무
Datarize의 고객사가 이용하는 Datarize 서비스를 만듭니다.• 메시지/온사이트 서비스
• CRM 메시지와 온사이트 배너를 통해 고객의 매출 증대에 기여합니다.
• 분석 데이터를 바탕으로 일 수백만 건 이상의 개인화된 콘텐츠가 안정적이고 빠르게 고객에게 전달될 수 있는 파이프라인을 설계 및 구현합니다.
• 다양한 데이터의 Integration, 퍼포먼스 향상, 빠르게 변화하는 고객에 니즈에 대응할 수 있는 유연한 설계를 고민하고 적용합니다.
• 결제 서비스
• PG사의 다양한 인터페이스에 맞게 유연하게 구성하고 처리할 수 있는 시스템을 개발합니다.
• 다양한 유즈케이스와 복잡한 정책을 간결하고 일반화시키는데 집중합니다.
• 내부 정산 및 관리자용 시스템을 개발합니다.
• 진단
• 데이터 분석가와의 협업을 통해 고객이 자신의 쇼핑몰을 진단할 수 있도록 주요 지표를 가시적으로 제공합니다.
• 데이터 가시화에 필요한 데이터의 형태와 효율적인 대용량 처리 방법에 대해 고민합니다.
자격요건
• 애플리케이션 개발을 위해 Python-FastAPI, Kotlin-Spring 등을 사용합니다.• 모든 애플리케이션은 AWS 위에서 Docker, Kubernetes로 운영합니다.
• Git, GitHub Actions, ArgoCD를 기반으로 GitOps 배포 자동화를 하고 있습니다.
• 복잡함을 다루기 위해 도메인 주도 설계(Domain Driven Design)를 사용하여 개발합니다.
• 변경에 유연한 설계를 위해 Clean Architecture를 바탕으로 개발합니다.
• 테스트 케이스의 중요성을 인지하면서 검증할 수 있으며 안정적인 서비스를 개발합니다.
