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about Service
디스트릭트는 공간 디스플레이 · 콘텐츠 운영 B2B 서비스를 만들고 있습니다. 2027년 상반기 베타를 준비하고 있으며, 이어서 정식 출시를 준비합니다.
우리는 결정과 명세를 문서로 남기고, AI를 일의 기본 도구로 씁니다. AI가 쓴 결과는 다른 모델의 반박 검토와 사람의 승인을 거쳐야 기준이 됩니다. 코드도 마찬가지입니다. 화면과 흐름은 AI와 함께 실제 서비스와 같은 기술로 빠르게 만들어 보고, 리뷰 · 테스트 · 담당자 지정 같은 기준을 통과한 것만 제품이 됩니다. 인증 · 데이터 · 서버 규칙처럼 제품의 뼈대가 되는 부분은 개발자가 직접 설계합니다.
빠르게 만들되, 안정성과 보안을 지킵니다. 그래서 이 자리에는 AI가 만든 결과를 읽고 판단하는 눈, 좋은 기준을 세우고 지키는 힘, 핵심을 단단하게 설계하는 경험이 함께 필요합니다.
베타를 앞둔 제품의 기술 방향을 처음부터 함께 정하는 자리입니다. 아키텍처와 품질 기준을 최종 결정하고, AI 중심의 개발 방식을 직접 설계하며, 미디어아트 콘텐츠를 다루는 B2B 서비스를 함께 키워 갑니다.
• 직접 개발: 웹 프론트엔드(Next.js)와 배포 · 인프라 중심의 설계 및 개발, 서버(Kotlin · Spring) 설계 리뷰 · 승인
• 코드 승격: AI와 함께 만든 코드를 기준에 따라 재사용 · 개선 · 재구현으로 판정해 제품 코드로 전환, 코드와 명세의 정합성 검증 체계 수립
• 품질 관문: 테스트 · 배포 관문(CI/CD) 구축 및 운영, 코드 리뷰와 릴리스 리드
• 책임 체계: 모든 코드의 담당자 지정, 기능별 장애 대응 가능 인원 2명 이상 확보
• 보안: 보안 점검 최종 판정, 영역별 담당 범위와 책임 정립
• 협업: 기획 · 디자인과 우선순위 조율, 기술 판단을 범위 · 일정 · 위험 관점으로 공유, 개발 소통 창구 일원화
• 조직 성장: 구성원 육성 및 향후 채용 설계
[함께 풀 과제]
• 모바일 앱과 웹, TV와 PC 플레이어가 같은 상태를 어긋남 없이 보여 주게 하는 일
• AI가 빠르게 만든 코드를, 품질을 지키며 제품 코드로 옮기는 일
• AI 결과와 승인된 명세가 다를 때, 기준을 지키면서 빠르게 고치는 일
• 재생 기록처럼 요금과 정산의 근거가 되는 데이터를 정확하게 다루는 일
• 개발 속도를 높이면서도 테스트 · 배포 · 복구를 안정적으로 유지하는 일
[제출 서류 안내]
• 제출 서류: 이력서(필수) · 경력기술서(필수), 포트폴리오(선택: GitHub · PR · 기술 문서 링크 등). 형식은 자유입니다.
• 경력기술서에는 경험을 나열하기보다, 제품 개발 사례와 조직 운영 또는 신규 사업 사례를 골라 깊이 있게 적어 주세요.
• 제품 개발 사례에는 백엔드와 프론트엔드에서 직접 만든 범위를 나눠 적어 주세요.
• 사례마다 내가 내린 결정과 직접 개발한 범위, 검토한 다른 방법, 비교 기간과 지표, 결과, 실패하고 되돌린 경험을 적어 주세요.
• AI 도구를 팀에 도입하고 AI가 만든 코드의 품질을 관리한 경험이 있다면 꼭 적어 주세요. 공개 가능한 PR이나 문서는 포트폴리오로 함께 제출해 주세요.
•공개하기 어려운 수치는 범위나 비율로 적어도 됩니다.
• 서비스 개발 · 운영: 자사 서비스/플랫폼 회사에서 서비스를 직접 개발 · 출시하고, 운영 · 개선해 보신 분
• AI 개발 관리: AI 코딩 도구를 팀 개발 흐름에 도입하고, AI가 만든 코드를 리뷰 · 테스트로 관리해 결과를 내신 분
• 프론트엔드: TypeScript(JavaScript) 기반으로 React · Next.js 제품을 개발하고, 배포 · 운영까지 맡아 보신 분
• 서버 이해: Kotlin 또는 Java 기반 서버 코드와 설계를 읽고 리뷰할 수 있는 분
※ 주력 분야는 깊게, 다른 분야는 이해하고 판단할 수 있는 수준을 봅니다.
[사용 기술]
• 언어: TypeScript, Kotlin, Python
• 웹: React, Next.js
• 서버: Spring Boot
• 플레이어 앱: React Native
• AI: FastAPI, LangGraph, LangSmith
• 데이터 · 인프라: PostgreSQL, Redis, DynamoDB, AWS
※ 모든 기술을 다뤄 보지 않으셔도 괜찮습니다. 주력 분야의 깊이를 봅니다.
디스트릭트는 공간 디스플레이 · 콘텐츠 운영 B2B 서비스를 만들고 있습니다. 2027년 상반기 베타를 준비하고 있으며, 이어서 정식 출시를 준비합니다.
우리는 결정과 명세를 문서로 남기고, AI를 일의 기본 도구로 씁니다. AI가 쓴 결과는 다른 모델의 반박 검토와 사람의 승인을 거쳐야 기준이 됩니다. 코드도 마찬가지입니다. 화면과 흐름은 AI와 함께 실제 서비스와 같은 기술로 빠르게 만들어 보고, 리뷰 · 테스트 · 담당자 지정 같은 기준을 통과한 것만 제품이 됩니다. 인증 · 데이터 · 서버 규칙처럼 제품의 뼈대가 되는 부분은 개발자가 직접 설계합니다.
빠르게 만들되, 안정성과 보안을 지킵니다. 그래서 이 자리에는 AI가 만든 결과를 읽고 판단하는 눈, 좋은 기준을 세우고 지키는 힘, 핵심을 단단하게 설계하는 경험이 함께 필요합니다.
베타를 앞둔 제품의 기술 방향을 처음부터 함께 정하는 자리입니다. 아키텍처와 품질 기준을 최종 결정하고, AI 중심의 개발 방식을 직접 설계하며, 미디어아트 콘텐츠를 다루는 B2B 서비스를 함께 키워 갑니다.
주요업무
• 개발 리딩: 직접 개발 50% · 개발 조직 운영 50%, 아키텍처 · 품질 기준 · 제품 코드 승격 판정 최종 결정• 직접 개발: 웹 프론트엔드(Next.js)와 배포 · 인프라 중심의 설계 및 개발, 서버(Kotlin · Spring) 설계 리뷰 · 승인
• 코드 승격: AI와 함께 만든 코드를 기준에 따라 재사용 · 개선 · 재구현으로 판정해 제품 코드로 전환, 코드와 명세의 정합성 검증 체계 수립
• 품질 관문: 테스트 · 배포 관문(CI/CD) 구축 및 운영, 코드 리뷰와 릴리스 리드
• 책임 체계: 모든 코드의 담당자 지정, 기능별 장애 대응 가능 인원 2명 이상 확보
• 보안: 보안 점검 최종 판정, 영역별 담당 범위와 책임 정립
• 협업: 기획 · 디자인과 우선순위 조율, 기술 판단을 범위 · 일정 · 위험 관점으로 공유, 개발 소통 창구 일원화
• 조직 성장: 구성원 육성 및 향후 채용 설계
[함께 풀 과제]
• 모바일 앱과 웹, TV와 PC 플레이어가 같은 상태를 어긋남 없이 보여 주게 하는 일
• AI가 빠르게 만든 코드를, 품질을 지키며 제품 코드로 옮기는 일
• AI 결과와 승인된 명세가 다를 때, 기준을 지키면서 빠르게 고치는 일
• 재생 기록처럼 요금과 정산의 근거가 되는 데이터를 정확하게 다루는 일
• 개발 속도를 높이면서도 테스트 · 배포 · 복구를 안정적으로 유지하는 일
[제출 서류 안내]
• 제출 서류: 이력서(필수) · 경력기술서(필수), 포트폴리오(선택: GitHub · PR · 기술 문서 링크 등). 형식은 자유입니다.
• 경력기술서에는 경험을 나열하기보다, 제품 개발 사례와 조직 운영 또는 신규 사업 사례를 골라 깊이 있게 적어 주세요.
• 제품 개발 사례에는 백엔드와 프론트엔드에서 직접 만든 범위를 나눠 적어 주세요.
• 사례마다 내가 내린 결정과 직접 개발한 범위, 검토한 다른 방법, 비교 기간과 지표, 결과, 실패하고 되돌린 경험을 적어 주세요.
• AI 도구를 팀에 도입하고 AI가 만든 코드의 품질을 관리한 경험이 있다면 꼭 적어 주세요. 공개 가능한 PR이나 문서는 포트폴리오로 함께 제출해 주세요.
•공개하기 어려운 수치는 범위나 비율로 적어도 됩니다.
자격요건
• 경력: 소프트웨어 개발 경력 10년 이상, 개발 조직을 이끌며 우선순위 · 채용 · 육성을 맡아 보신 분• 서비스 개발 · 운영: 자사 서비스/플랫폼 회사에서 서비스를 직접 개발 · 출시하고, 운영 · 개선해 보신 분
• AI 개발 관리: AI 코딩 도구를 팀 개발 흐름에 도입하고, AI가 만든 코드를 리뷰 · 테스트로 관리해 결과를 내신 분
• 프론트엔드: TypeScript(JavaScript) 기반으로 React · Next.js 제품을 개발하고, 배포 · 운영까지 맡아 보신 분
• 서버 이해: Kotlin 또는 Java 기반 서버 코드와 설계를 읽고 리뷰할 수 있는 분
※ 주력 분야는 깊게, 다른 분야는 이해하고 판단할 수 있는 수준을 봅니다.
[사용 기술]
• 언어: TypeScript, Kotlin, Python
• 웹: React, Next.js
• 서버: Spring Boot
• 플레이어 앱: React Native
• AI: FastAPI, LangGraph, LangSmith
• 데이터 · 인프라: PostgreSQL, Redis, DynamoDB, AWS
※ 모든 기술을 다뤄 보지 않으셔도 괜찮습니다. 주력 분야의 깊이를 봅니다.
