포지션 상세
소속 Product Division · mAsh Cell · 경력 1년 이상 · 대체복무 가능
[회사 소개]
메이아이는 CCTV 영상을 AI로 분석하는 매장 방문객 분석 솔루션, 매쉬(mAsh)를 만듭니다. 매장이 데이터를 바탕으로 운영을 개선하고 더 나은 고객 경험을 제공하도록 돕습니다.
현대자동차·LG전자·스파오 등 주요 기업이 매쉬를 사용하고 있으며, 도입 매장도 확대되고 있습니다. 본격적인 세일즈를 시작한 2023년 대비 2026년 예상 매출은 약 5배 규모이며, 누적 투자유치액은 130억원 이상입니다.
[포지션 소개]
Backend Engineer는 여러 기업 고객이 이 데이터를 계속 활용할 수 있도록 API와 집계·재처리 시스템을 개발하고 운영합니다.
고객에게 제공되는 지표의 오류나 조회 속도 문제를 해결하고, 반복적인 수작업을 제품 기능으로 개발합니다. LLM 기반 대화형 분석·리포트 기능도 맡습니다. 개발한 기능은 실제 서비스에서 운영하며 성능·정합성·장애 문제를 개선합니다.
[함께 일할 팀]
Product Division의 mAsh Cell 소속입니다. Product Owner 상우님, Backend Engineer 승리님과 매쉬를 개발하며, 담당 영역에 따라 Core Cell·Web Platform Cell·Infra Cell과 협업합니다.
팀과 일하는 방식
제품 기능은 Web Platform Cell 등 관련 조직의 엔지니어와 함께 만듭니다. 고객의 요구와 분석 결과는 Data Analyst, Delivery Team의 Project Manager와 확인합니다. 분석 파이프라인과 API 사이에서 주고받을 데이터와 예외 처리 기준은 문서로 합의합니다.
입사 초기에는 주요 고객 지표와 데이터 흐름, 기존 API·DB 구조를 파악하고 작은 버그 수정과 성능 개선을 맡습니다. 이후 집계·재처리·분석 파이프라인 연동과 반복 업무 자동화를 담당합니다.
고객 데이터의 날짜별 업로드 상태와 변경 이력을 확인하는 데이터 운영 콘솔처럼, 서비스 운영에 필요한 도구를 Frontend와 함께 개발합니다.
담당 업무는 입사 후 리드와 정합니다. 1개월차 원온원과 온보딩 리뷰에서 적응 과정의 어려움과 필요한 지원을 확인합니다.
• 대규모 이벤트 데이터에서 고객별 방문·상담·전환 지표를 계산하는 데이터 파이프라인을 개발하고 개선합니다.
• 고객이 요청한 분석과 재처리를 안전하게 실행하고 결과를 검증할 수 있도록 데이터 운영 플랫폼을 개선합니다.
• 분석 실행 환경과 백엔드가 주고받는 데이터의 형식과 전달 규칙(데이터 계약)을 정하고 관리합니다. 쿼리 매핑과 스키마를 맞춰 분석 결과가 서비스 API에서 올바르게 쓰이도록 합니다.
• 고객이 LLM과 대화하며 데이터를 분석하거나 리포트·인사이트를 얻을 수 있도록 백엔드 기능을 개발합니다.
• PostgreSQL의 쿼리·인덱스·DB 커넥션과 관측성 지표를 살펴 성능 저하와 장애의 원인을 찾고 개선합니다.
• Python 기반 웹 백엔드 개발 경력 1년 이상 또는 그에 준하는 역량을 갖추신 분
• Django, Django REST Framework 또는 유사한 백엔드 프레임워크로 API를 설계·운영해 보신 분
• PostgreSQL 등 관계형 데이터베이스의 스키마 설계, 쿼리 최적화, 인덱스 튜닝 경험이 있으신 분
• 대용량 데이터 조회, 집계, 재처리 과정에서 성능·정합성·운영 안정성 이슈를 진단하고 해결해 보신 분
• Data Analyst, Project Manager, Frontend Engineer, Data Engineer와 협업하며 모호한 요구를 실제 서비스에서 동작하는 백엔드 구조로 바꾸실 수 있는 분
• 작은 팀에서 스스로 문제를 정의하고 끝까지 해결하는 자기주도성을 지니신 분
오프라인 공간 분석 경험은 필수가 아닙니다. Python 백엔드와 관계형 데이터베이스 개발 경험을 바탕으로, 매쉬와 업무에 필요한 도구를 익힐 수 있습니다.
[회사 소개]
메이아이는 CCTV 영상을 AI로 분석하는 매장 방문객 분석 솔루션, 매쉬(mAsh)를 만듭니다. 매장이 데이터를 바탕으로 운영을 개선하고 더 나은 고객 경험을 제공하도록 돕습니다.
현대자동차·LG전자·스파오 등 주요 기업이 매쉬를 사용하고 있으며, 도입 매장도 확대되고 있습니다. 본격적인 세일즈를 시작한 2023년 대비 2026년 예상 매출은 약 5배 규모이며, 누적 투자유치액은 130억원 이상입니다.
[포지션 소개]
Backend Engineer는 여러 기업 고객이 이 데이터를 계속 활용할 수 있도록 API와 집계·재처리 시스템을 개발하고 운영합니다.
고객에게 제공되는 지표의 오류나 조회 속도 문제를 해결하고, 반복적인 수작업을 제품 기능으로 개발합니다. LLM 기반 대화형 분석·리포트 기능도 맡습니다. 개발한 기능은 실제 서비스에서 운영하며 성능·정합성·장애 문제를 개선합니다.
[함께 일할 팀]
Product Division의 mAsh Cell 소속입니다. Product Owner 상우님, Backend Engineer 승리님과 매쉬를 개발하며, 담당 영역에 따라 Core Cell·Web Platform Cell·Infra Cell과 협업합니다.
팀과 일하는 방식
제품 기능은 Web Platform Cell 등 관련 조직의 엔지니어와 함께 만듭니다. 고객의 요구와 분석 결과는 Data Analyst, Delivery Team의 Project Manager와 확인합니다. 분석 파이프라인과 API 사이에서 주고받을 데이터와 예외 처리 기준은 문서로 합의합니다.
입사 초기에는 주요 고객 지표와 데이터 흐름, 기존 API·DB 구조를 파악하고 작은 버그 수정과 성능 개선을 맡습니다. 이후 집계·재처리·분석 파이프라인 연동과 반복 업무 자동화를 담당합니다.
고객 데이터의 날짜별 업로드 상태와 변경 이력을 확인하는 데이터 운영 콘솔처럼, 서비스 운영에 필요한 도구를 Frontend와 함께 개발합니다.
담당 업무는 입사 후 리드와 정합니다. 1개월차 원온원과 온보딩 리뷰에서 적응 과정의 어려움과 필요한 지원을 확인합니다.
주요업무
• Django/DRF로 대시보드 API를 설계·개발·운영합니다. 방문객 수, 동선, 구역 체류, 접객 등 매장 방문객의 행동 데이터를 제공합니다.• 대규모 이벤트 데이터에서 고객별 방문·상담·전환 지표를 계산하는 데이터 파이프라인을 개발하고 개선합니다.
• 고객이 요청한 분석과 재처리를 안전하게 실행하고 결과를 검증할 수 있도록 데이터 운영 플랫폼을 개선합니다.
• 분석 실행 환경과 백엔드가 주고받는 데이터의 형식과 전달 규칙(데이터 계약)을 정하고 관리합니다. 쿼리 매핑과 스키마를 맞춰 분석 결과가 서비스 API에서 올바르게 쓰이도록 합니다.
• 고객이 LLM과 대화하며 데이터를 분석하거나 리포트·인사이트를 얻을 수 있도록 백엔드 기능을 개발합니다.
• PostgreSQL의 쿼리·인덱스·DB 커넥션과 관측성 지표를 살펴 성능 저하와 장애의 원인을 찾고 개선합니다.
자격요건
제품을 직접 개발하고 운영해 본 분을 찾습니다. API·DB 설계 경험과 서비스의 성능·데이터 정합성 문제를 해결한 경험을 중요하게 봅니다.• Python 기반 웹 백엔드 개발 경력 1년 이상 또는 그에 준하는 역량을 갖추신 분
• Django, Django REST Framework 또는 유사한 백엔드 프레임워크로 API를 설계·운영해 보신 분
• PostgreSQL 등 관계형 데이터베이스의 스키마 설계, 쿼리 최적화, 인덱스 튜닝 경험이 있으신 분
• 대용량 데이터 조회, 집계, 재처리 과정에서 성능·정합성·운영 안정성 이슈를 진단하고 해결해 보신 분
• Data Analyst, Project Manager, Frontend Engineer, Data Engineer와 협업하며 모호한 요구를 실제 서비스에서 동작하는 백엔드 구조로 바꾸실 수 있는 분
• 작은 팀에서 스스로 문제를 정의하고 끝까지 해결하는 자기주도성을 지니신 분
오프라인 공간 분석 경험은 필수가 아닙니다. Python 백엔드와 관계형 데이터베이스 개발 경험을 바탕으로, 매쉬와 업무에 필요한 도구를 익힐 수 있습니다.
