포지션 상세
비바시티는 홍콩에서 시작한 게임 AI 스타트업으로, 글로벌 게임사를 위한 Player Intelligence SaaS ＜Diimsum(딤섬)＞을 만들고 있습니다.
게임사의 플레이어 대화는 Steam, Discord, Reddit, 小红书, 哔哩哔哩 등 여러 국가와 플랫폼에 흩어져 있습니다. 딤섬은 이 데이터를 수집하고 번역·분석하여 버그, 불만, 제안, 업데이트 반응과 같은 중요한 플레이어 신호를 게임 운영팀이 빠르게 확인할 수 있도록 만듭니다.
실제로 한 고객사의 커뮤니티 매니저가 매주 약 8시간 사용하던 수동 모니터링 시간을 약 10분 수준으로 줄였으며, Nazara, Zeptolab, Madhead 등 글로벌 게임사들이 제품을 사용하고 있습니다.
지금 비바시티에 필요한 사람은 기능을 가장 많이 개발하는 사람이 아닙니다.
제품이 빠르게 성장하면서 여러 시기에 만들어진 백엔드, 데이터 파이프라인과 레거시가 함께 쌓였습니다. 이제는 현재 시스템을 정확히 파악하고, 앞으로 몇 년간 팀이 개발할 수 있는 구조를 결정하며, 기존 시스템을 새로운 구조로 안전하게 옮겨야 하는 시점입니다.
그래서 Engineering Lead를 찾고 있습니다.
이 역할은 아키텍처를 혼자 설계해서 전달하는 사람이 아니라, Product Owner와 계속 제품 방향을 맞추고 엔지니어들과 기술적 판단의 배경을 공유하면서 팀 전체가 같은 방향으로 개발할 수 있게 만드는 역할입니다.
직접 코드를 많이 작성하는 것보다 더 중요하게 보는 것은 세 가지입니다.
1. 복잡한 상황에서 중요한 기술적 결정을 내릴 수 있는가
2. 그 판단의 근거와 트레이드오프를 팀이 이해할 수 있게 설명할 수 있는가
3. 개발자와 제품팀이 같은 방향을 보고 움직이도록 지속적으로 alignment를 만들 수 있는가
현재 백엔드와 데이터 파이프라인의 구조, 의존성, 병목과 기술부채를 파악합니다.
앞으로의 목표 아키텍처와 단계별 migration plan을 결정합니다.
운영 중인 제품을 안정적으로 유지하면서 기존 시스템을 새로운 구조로 이관합니다.
무엇을 유지하고 무엇을 제거할지, 서비스와 데이터의 경계를 어디에서 나눌지 결정합니다.
대규모 게임 커뮤니티 데이터를 안정적으로 처리할 수 있도록 데이터 처리 구조를 재설계합니다.
BullMQ·Redis 기반 비동기 처리와 Prisma·PostgreSQL 데이터 모델을 정리합니다.
중요한 아키텍처 결정과 그 이유를 기록으로 남깁니다.
2. 데이터 검증 및 안정성 체계 구축
수집 실패, 차단, 외부 플랫폼 구조 변경, 부분 수집 등을 자동으로 감지할 수 있는 구조를 만듭니다.
원본 데이터와 수집 데이터의 정합성을 검증할 수 있는 체계를 설계합니다.
retry, reprocessing, backfill이 가능한 데이터 파이프라인을 구축합니다.
크롤링부터 가공, AI 분석까지 데이터 흐름 전반의 모니터링 기준을 정합니다.
AI 분석 결과의 품질 이상을 조기에 감지할 수 있는 구조를 만듭니다.
3. 기술 방향 및 개발팀 Alignment
중요한 기술적 선택에서 선택지와 트레이드오프를 정리하고 최종 방향을 결정합니다.
Product Owner와 지속적으로 대화하며 제품 방향과 기술 방향이 어긋나지 않도록 맞춥니다.
결정된 방향을 개발자들이 이해하고 실행할 수 있도록 명확하게 설명합니다.
코드 리뷰, PR, DB migration, 변경 관리 등 팀의 개발 기준을 정립합니다.
개발자들의 설계, 디버깅, 의사결정 역량을 높입니다.
특정 개인에게 지식과 의사결정이 집중되지 않는 팀을 만듭니다.
TypeScript / NestJS 기반 백엔드 시스템을 실무에서 개발하거나 운영해본 분
운영 중인 시스템의 아키텍처를 재설계하거나 대규모 레거시를 이관해본 경험이 있는 분
점진적 migration, backward compatibility, rollback 등 운영 중 시스템 변경의 리스크를 다뤄본 분
관계형 DB 기반의 데이터 모델링과 시스템 설계 경험이 있는 분
대규모 데이터 처리 또는 데이터 파이프라인을 설계·운영해본 분
기술적 선택의 장단점과 트레이드오프를 다른 엔지니어에게 명확하게 설명할 수 있는 분
완벽한 정보가 없는 상황에서도 필요한 정보를 확인하고 기술적 결론을 내릴 수 있는 분
Product Owner 및 다른 직군과 적극적으로 대화하며 제품 방향과 기술 방향을 맞출 수 있는 분
본인이 직접 해결하는 것에서 끝나지 않고 다른 엔지니어가 같은 판단을 할 수 있도록 설명할 수 있는 분
모든 기술을 이미 알고 있을 필요는 없습니다.
우리가 가장 중요하게 보는 것은 복잡한 문제를 얼마나 빠르게 이해하는지, 어떤 기준으로 판단하는지, 그리고 그 판단을 팀이 믿고 실행할 수 있도록 얼마나 명확하게 설명하는지입니다.
게임사의 플레이어 대화는 Steam, Discord, Reddit, 小红书, 哔哩哔哩 등 여러 국가와 플랫폼에 흩어져 있습니다. 딤섬은 이 데이터를 수집하고 번역·분석하여 버그, 불만, 제안, 업데이트 반응과 같은 중요한 플레이어 신호를 게임 운영팀이 빠르게 확인할 수 있도록 만듭니다.
실제로 한 고객사의 커뮤니티 매니저가 매주 약 8시간 사용하던 수동 모니터링 시간을 약 10분 수준으로 줄였으며, Nazara, Zeptolab, Madhead 등 글로벌 게임사들이 제품을 사용하고 있습니다.
지금 비바시티에 필요한 사람은 기능을 가장 많이 개발하는 사람이 아닙니다.
제품이 빠르게 성장하면서 여러 시기에 만들어진 백엔드, 데이터 파이프라인과 레거시가 함께 쌓였습니다. 이제는 현재 시스템을 정확히 파악하고, 앞으로 몇 년간 팀이 개발할 수 있는 구조를 결정하며, 기존 시스템을 새로운 구조로 안전하게 옮겨야 하는 시점입니다.
그래서 Engineering Lead를 찾고 있습니다.
이 역할은 아키텍처를 혼자 설계해서 전달하는 사람이 아니라, Product Owner와 계속 제품 방향을 맞추고 엔지니어들과 기술적 판단의 배경을 공유하면서 팀 전체가 같은 방향으로 개발할 수 있게 만드는 역할입니다.
직접 코드를 많이 작성하는 것보다 더 중요하게 보는 것은 세 가지입니다.
1. 복잡한 상황에서 중요한 기술적 결정을 내릴 수 있는가
2. 그 판단의 근거와 트레이드오프를 팀이 이해할 수 있게 설명할 수 있는가
3. 개발자와 제품팀이 같은 방향을 보고 움직이도록 지속적으로 alignment를 만들 수 있는가
주요업무
1. 아키텍처 재설계 및 레거시 이관현재 백엔드와 데이터 파이프라인의 구조, 의존성, 병목과 기술부채를 파악합니다.
앞으로의 목표 아키텍처와 단계별 migration plan을 결정합니다.
운영 중인 제품을 안정적으로 유지하면서 기존 시스템을 새로운 구조로 이관합니다.
무엇을 유지하고 무엇을 제거할지, 서비스와 데이터의 경계를 어디에서 나눌지 결정합니다.
대규모 게임 커뮤니티 데이터를 안정적으로 처리할 수 있도록 데이터 처리 구조를 재설계합니다.
BullMQ·Redis 기반 비동기 처리와 Prisma·PostgreSQL 데이터 모델을 정리합니다.
중요한 아키텍처 결정과 그 이유를 기록으로 남깁니다.
2. 데이터 검증 및 안정성 체계 구축
수집 실패, 차단, 외부 플랫폼 구조 변경, 부분 수집 등을 자동으로 감지할 수 있는 구조를 만듭니다.
원본 데이터와 수집 데이터의 정합성을 검증할 수 있는 체계를 설계합니다.
retry, reprocessing, backfill이 가능한 데이터 파이프라인을 구축합니다.
크롤링부터 가공, AI 분석까지 데이터 흐름 전반의 모니터링 기준을 정합니다.
AI 분석 결과의 품질 이상을 조기에 감지할 수 있는 구조를 만듭니다.
3. 기술 방향 및 개발팀 Alignment
중요한 기술적 선택에서 선택지와 트레이드오프를 정리하고 최종 방향을 결정합니다.
Product Owner와 지속적으로 대화하며 제품 방향과 기술 방향이 어긋나지 않도록 맞춥니다.
결정된 방향을 개발자들이 이해하고 실행할 수 있도록 명확하게 설명합니다.
코드 리뷰, PR, DB migration, 변경 관리 등 팀의 개발 기준을 정립합니다.
개발자들의 설계, 디버깅, 의사결정 역량을 높입니다.
특정 개인에게 지식과 의사결정이 집중되지 않는 팀을 만듭니다.
자격요건
5년 이상의 소프트웨어 개발 경험 또는 이에 준하는 역량을 보유한 분TypeScript / NestJS 기반 백엔드 시스템을 실무에서 개발하거나 운영해본 분
운영 중인 시스템의 아키텍처를 재설계하거나 대규모 레거시를 이관해본 경험이 있는 분
점진적 migration, backward compatibility, rollback 등 운영 중 시스템 변경의 리스크를 다뤄본 분
관계형 DB 기반의 데이터 모델링과 시스템 설계 경험이 있는 분
대규모 데이터 처리 또는 데이터 파이프라인을 설계·운영해본 분
기술적 선택의 장단점과 트레이드오프를 다른 엔지니어에게 명확하게 설명할 수 있는 분
완벽한 정보가 없는 상황에서도 필요한 정보를 확인하고 기술적 결론을 내릴 수 있는 분
Product Owner 및 다른 직군과 적극적으로 대화하며 제품 방향과 기술 방향을 맞출 수 있는 분
본인이 직접 해결하는 것에서 끝나지 않고 다른 엔지니어가 같은 판단을 할 수 있도록 설명할 수 있는 분
모든 기술을 이미 알고 있을 필요는 없습니다.
우리가 가장 중요하게 보는 것은 복잡한 문제를 얼마나 빠르게 이해하는지, 어떤 기준으로 판단하는지, 그리고 그 판단을 팀이 믿고 실행할 수 있도록 얼마나 명확하게 설명하는지입니다.
