레브잇

포지션 백엔드, 데이터 엔지니어, 풀스택, 소프트웨어 엔지니어, 네트워크 엔지니어 경력 구분 무관 특이사항 사수 있음, 원격근무 없음 스킬 Python Selenium Obviously AI Playwright 주요업무 레브잇 PMF팀은 강재윤 CEO를 포함한 핵심 멤버들이 모여, 패션·뷰티·건강식품·가전·가구 등 다양한 카테고리에서 AI 쇼핑 비서, 쇼포트를 만들고 있습니다. AI를 통해 고객의 언어와 맥락을 이해하고, 신뢰할 수 있는 쇼핑 경험을 새롭게 정의합니다. [합류하게 될 팀] 레브잇 PMF팀은 쇼핑 AI 에이전트를 기획·개발하는 팀입니다. Product Engineer는 기술을 목표 자체로 보지 않고, 비즈니스와 사용자 경험을 개선하기 위한 도구로 활용하며, PS·디자이너와의 협업을 통해 더 높은 완성도의 프로덕트를 만듭니다. • PMF 팀 소개 바로가기: https://team.alwayz.co/pmf • Problem Solver 인터뷰 바로가기: https://blog.alwayz.co/jj [Team Culture] PMF팀은 초기 창업팀처럼 일하고 있습니다. 아래 팀 문화에 공감하는 분이 지원해주시면 좋겠습니다. • Impact-oriented: 위대한 임팩트를 진심으로 추구하는가. 진심으로 임팩트를 추구해야만 빛을 만들 수 있다고 믿습니다. • Raw intelligence: 지금 얼마나 많은 지식을 알고 있느냐가 아니라, 새로운 지식과 상황을 빠르게 배우고 습득하고 응용해낼 수 있는지가 중요합니다. • Hard-working: 몰입의 깊이와 시간을 극대화할 수 있는가. 얼마나 더 깊게 이 미션에 몰입할 수 있는가가 핵심이라고 생각합니다. • Humble: 내가 틀릴 수 있음을 인정하고, 수정하고, 협업할 수 있는가. 내 의견이 완전히 진실만은 아닐 수 있음을 알고 업데이트할 수 있는 자세가 정답을 찾아나가야 하는 환경에서는 특히 중요합니다. [주요 업무] • 쇼핑 AI Agent에 필요한 대규모 커머스 데이터를 다양한 외부 소스로부터 확보하고, 안정적으로 활용할 수 있는 시스템을 설계하고 개발합니다. • 수천만~수억 건 규모의 데이터를 빠르고 안정적으로 수집·처리하기 위한 데이터 파이프라인과 백엔드 시스템을 구축합니다. • 데이터 수집 과정에서 발생하는 성능, 안정성, 데이터 품질 등 다양한 문제의 원인을 파악하고 해결합니다. • 기존의 방식만으로 해결하기 어려운 문제를 마주했을 때 새로운 기술과 접근 방식을 탐색하고 빠르게 실험합니다. 자격요건 • 뛰어난 학습력과 구조화된 사고방식이 필요합니다. 새로운 도메인과 기술을 빠르게 학습하고 적용할 수 있으며, 복잡하고 처음 마주하는 문제에서도 핵심을 파악하고 논리적으로 해결책을 찾아갈 수 있는 분이어야 합니다. • 문제 해결에 대한 집요함이 필요합니다. 쉽게 풀리지 않는 문제에서도 원인을 깊이 파고들고, 하나의 접근에 머무르지 않고 여러 가설과 방법을 시도하며 끝내 해결책을 찾아낼 수 있는 분이어야 합니다. • 백엔드 또는 데이터 엔지니어링 역량이 필요합니다. 서비스를 직접 개발하거나 데이터 처리 시스템을 구축해본 경험이 있으며, 성능·안정성·확장성을 고려해 시스템을 설계할 수 있는 분이면 좋습니다. • Business First의 사고를 하는 엔지니어가 필요합니다. 기술적 완성도 자체보다 해결하려는 문제와 실제 고객·비즈니스에 미치는 영향을 중심으로 판단할 수 있어야 합니다. 관련 경험이 없더라도 새로운 기술 영역을 빠르게 학습하고 문제를 해결해나갈 수 있다면 환영합니다. 우대사항 • 데이터 파이프라인을 구축하거나 대규모 데이터를 처리해본 경험이 있으신 분을 선호합니다. • 높은 동시성이나 대규모 트래픽을 처리하는 백엔드 시스템을 개발·운영해본 경험이 있으신 분을 선호합니다. • 웹 스크래핑, 웹 자동화 또는 데이터 수집 시스템을 직접 만들어본 경험이 있으신 분을 선호합니다. • HTTP, 네트워크, 브라우저 등 웹 기술의 동작 원리를 깊게 탐구해본 경험이 있으신 분을 선호합니다. • 익숙하지 않은 기술이나 문제를 스스로 파고들어 해결해본 경험이 있으신 분을 선호합니다. 채용절차 • 서류접수 ＞ 직무 과제 ＞ 전화 인터뷰 ＞ 대면 인터뷰 ＞ 최종합격 • 이력서 및 제출 서류에 허위 사실이 발견되거나 근무 이력 중 징계사항이 확인될 경우, 채용이 취소될 수 있습니다.

포지션 인공지능 · 머신러닝 경력 구분 인턴 (정규직 전환 고려) 기간 3개월 특이사항 사수 있음, 원격근무 없음 스킬 Computer Vision Vision ML [합류하게 될 팀] 레브잇 PMF팀은 강재윤 CEO를 포함한 핵심 멤버들이 모여, 패션·뷰티·건강식품·가전·가구 등 다양한 카테고리에서 ‘AI 쇼핑 비서 - 쇼포트’를 만들고 있습니다. AI를 통해 고객의 언어와 맥락을 이해하고, 신뢰할 수 있는 쇼핑 경험을 새롭게 정의합니다. PMF팀에서는 이미지 한 장만으로 사용자가 원하는 상품을 발견할 수 있는 이미지 검색 렌즈를 만들고 있습니다. Product Engineer Intern (Vision)은 실제 상품 이미지와 사용자 검색 데이터를 바탕으로, 이미지 유사도 검색의 품질을 개선하는 문제를 맡습니다. 🚀 PMF 팀 소개 바로가기: https://team.alwayz.co/pmf 💫 인턴 인터뷰 보러가기: https://blog.alwayz.co/pei [Team Culture] PMF팀은 초기 창업팀처럼 일하고 있습니다. 아래 팀 문화에 공감하는 분이 지원해주시면 좋겠습니다. Impact-oriented: 위대한 임팩트를 진심으로 추구하는가. 진심으로 임팩트를 추구해야만 빛을 만들 수 있다고 믿습니다. Raw intelligence: 지금 얼마나 많은 지식을 알고 있느냐가 아니라, 새로운 지식과 상황을 빠르게 배우고 습득하고 응용해낼 수 있는지가 중요합니다. Hard-working: 몰입의 깊이와 시간을 극대화할 수 있는가. 얼마나 더 깊게 이 미션에 몰입할 수 있는가가 핵심이라고 생각합니다. Humble: 내가 틀릴 수 있음을 인정하고, 수정하고, 협업할 수 있는가. 내 의견이 완전히 진실만은 아닐 수 있음을 알고 업데이트할 수 있는 자세가 정답을 찾아나가야 하는 환경에서는 특히 중요합니다. [합류하면 함께 할 업무] 실제 상품 이미지 데이터를 활용해 이미지 유사도 모델(Image Embedding Model)의 검색 품질을 개선합니다. 검색 결과와 실패 사례를 분석하고, 데이터·모델·학습 방법을 바꿔가며 개선 방법을 실험합니다. 다양한 Computer Vision 기술을 탐색하고, 이미지 검색 문제에 맞게 직접 적용하고 실험합니다. 이미지 전처리와 객체 탐지부터 임베딩 학습·평가, 벡터 검색까지 이어지는Vision·Retrieval 파이프라인을 구현하고 개선합니다. Product Engineer, Problem Solver와 함께 실험 결과를 실제 제품에 빠르게 반영합니다. 정해진 작은 업무만 반복하는 인턴십이 아닙니다. 실제 이미지 검색 문제를 직접 맡아 가설을 세우고, 구현하고, 실험하고, 검증하는 전 과정을 경험합니다. 자격요건 Computer Vision / Machine Learning의 기본 원리를 이해하고, Vision Model을 직접 학습하거나 활용해본 경험이 있는 분을 찾습니다. 이미지 전처리와 모델 학습 파이프라인을 직접 구현할 수 있으며, 생각과 실행 사이의 간격이 짧은 분을 찾습니다. 처음 보는 문제를 빠르게 구조화하고, 정답이 없는 상황에서도 스스로 필요한 정보를 찾아 방향성을 만들어갈 수 있는 분을 찾습니다. 검색 결과와 실패 사례를 분석하고, 왜 성능이 나오지 않는지 파고들어 개선 방법을 실험할 수 있는 분을 찾습니다. 자신의 가설이 틀렸을 때 원인을 빠르게 파악하고 수정하는 높은 수용성을 지닌 분을 찾습니다. 우대사항 Computer Vision 관련 연구나 프로젝트에서 모델의 성능을 직접 개선해본 경험이 있는 분을 선호합니다. 이미지 임베딩이나 유사도 기반 검색을 다뤄본 경험이 있는 분을 선호합니다. 채용절차 서류접수 > 직무 과제 > 전화 인터뷰 > 대면 인터뷰 > 최종합격 [근무 조건] 인턴 (3개월) 급여: 월 400만원 근무 기간은 협의 가능하며, 정규직 전환의 기회도 열려있습니다.

포지션 인공지능 · 머신러닝 경력 구분 무관 특이사항 사수 있음, 원격근무 없음 스킬 Computer Vision Vision ML [합류하게 될 팀] 레브잇 PMF팀은 강재윤 CEO를 포함한 핵심 멤버들이 모여, 패션·뷰티·건강식품·가전·가구 등 다양한 카테고리에서 AI 쇼핑 비서, 쇼포트를 만듭니다. AI를 통해 고객의 언어와 맥락을 이해하고, 신뢰할 수 있는 쇼핑 경험을 새롭게 정의합니다. Product Engineer는 기술을 목표 자체로 보지 않고, 비즈니스와 사용자 경험을 개선하기 위한 도구로 활용하며, PS·디자이너와의 협업을 통해 더 높은 완성도의 프로덕트를 만듭니다. PMF팀에서는 이미지 한 장만으로 사용자가 원하는 상품을 발견할 수 있는 이미지 검색 렌즈를 만들고 있습니다. 사용자가 올린 사진에서 상품 영역을 탐지하고, 이를 임베딩으로 변환해 수천만 장 규모의 상품 이미지 벡터 중에서 시각적으로 가장 유사한 상품을 찾아냅니다. Product Engineer (Vision)는 실제 수천만 개의 상품 이미지와 사용자 검색 데이터를 바탕으로, 이 이미지 유사도 검색의 품질을 직접 끌어올리는 문제를 맡습니다. 🚀 PMF 팀 소개 바로가기: https://team.alwayz.co/pmf 🛸 Problem Solver 인터뷰 바로가기: https://blog.alwayz.co/jj [Team Culture] PMF팀은 초기 창업팀처럼 일하고 있습니다. 아래 팀 문화에 공감하는 분이 지원해주시면 좋겠습니다. Impact-oriented: 위대한 임팩트를 진심으로 추구하는가. 진심으로 임팩트를 추구해야만 빛을 만들 수 있다고 믿습니다. Raw intelligence: 지금 얼마나 많은 지식을 알고 있느냐가 아니라, 새로운 지식과 상황을 빠르게 배우고 습득하고 응용해낼 수 있는지가 중요합니다. Hard-working: 몰입의 깊이와 시간을 극대화할 수 있는가. 얼마나 더 깊게 이 미션에 몰입할 수 있는가가 핵심이라고 생각합니다. Humble: 내가 틀릴 수 있음을 인정하고, 수정하고, 협업할 수 있는가. 내 의견이 완전히 진실만은 아닐 수 있음을 알고 업데이트할 수 있는 자세가 정답을 찾아나가야 하는 환경에서는 특히 중요합니다. [합류하면 함께 할 업무] 상품의 시각적 특성을 정확하게 표현하고 유사한 상품을 잘 찾아낼 수 있도록, Image Embedding Model을 실험하고 고도화합니다. 실제 검색 결과와 사용자 행동 데이터를 분석하며, 모델·데이터·검색 파이프라인에서 개선이 필요한 지점을 찾아 해결합니다. 최신 Computer Vision·Representation Learning 기술을 탐색하고, 이미지 검색 문제에 맞게 빠르게 실험해 제품에 적용합니다. 이미지 전처리와 객체 탐지부터 임베딩 학습·평가, 벡터 검색과 랭킹까지 이어지는Vision·Retrieval 파이프라인을 설계하고 개선합니다. Problem Solver와 협업하며, 모델 성능 개선이 실제 사용자 경험과 제품 지표 향상으로 이어지는지 검증합니다. 자격요건 Computer Vision / Machine Learning에 대한 이해를 바탕으로, 모델을 직접 학습하고 성능을 개선해본 경험이 있는 분을 찾습니다. 이미지 전처리와 학습·검색 파이프라인을 직접 설계하고 구현할 수 있으며, 생각과 실행 사이의 간격이 짧은 분을 찾습니다. 처음 보는 문제를 빠르게 구조화하고, 정답이 없는 상황에서도 스스로 가설과 방향성을 세워갈 수 있는 분을 찾습니다. 모델의 검색 결과와 실패 사례를 분석해 원인을 파악하고, 개선 방법을 찾아낼 수 있는 분을 찾습니다. 자신의 가설이 틀렸을 때 이를 빠르게 인정하고 수정하며, 더 나은 답을 찾아가는 높은 수용성을 지닌 분을 찾습니다. 우대사항 이미지 임베딩·유사도 검색이나 대규모 이미지 검색(Image Vector Search) 시스템을 다뤄본 경험이 있는 분을 선호합니다. Computer Vision 모델을 실제 제품이나 서비스에 적용해본 경험이 있는 분을 선호합니다. 채용절차 서류접수 > 직무 과제 > 전화 인터뷰 > 대면 인터뷰 > 최종합격

포지션 PM/PO, 서비스 기획자 경력 구분 인턴 (정규직 전환 고려) 기간 3개월 특이사항 사수 있음, 원격근무 없음 [합류하게 될 팀] 앱테크 프로덕트 조직은 커머스앱 ‘올웨이즈’의 핵심 고객인 45~65세 여성이 가진 ‘시간’과 ‘혜택’에 주목하여, 새로운 고객 문제와 사업 기회를 발굴합니다. Product Builder (Internship) 는 앱테크 프로덕트 조직의 리드와 함께 고객의 문제를 정의하고, 가설 수립부터 기획·개발·출시·검증까지 제품을 만드는 전 과정을 주도적으로 경험합니다. [합류하면 함께 할 업무] 45~65세 여성의 시간 활용·혜택 소비 행태를 관찰하고, 이들이 실제로 느끼는 결핍과 불편을 구체적인 문제로 정의합니다. 고객 인터뷰, 데이터 분석, 리서치를 통해 높은 비즈니스 임팩트를 만들 수 있는 기회를 탐색합니다. 발견한 고객 문제를 해결하기 위한 제품 가설을 수립하고, 핵심 가설을 검증할 수 있는 MVP를 설계합니다. 가설 수립 → 빠른 제품 제작 및 실험 → 가설 검증 → 개선의 과정을 반복하며 PMF를 찾아갑니다. 담당하는 제품에 대해 높은 오너십을 가지고, 문제 정의부터 기획·개발·운영까지 전 과정을 주도적으로 책임집니다. [자격 요건] 0 to 1으로 제품을 만들어 실제 사용자를 확보해본 경험이 있는 분 높은 문제해결력·학습력·분석력을 바탕으로 비즈니스 관점에서 문제를 바라볼 수 있는 분 데이터를 기반으로 복잡하고 어려운 문제를 분석하고 해결해본 경험이 있는 분 고객의 관점에서 문제를 발견하고, 해결해야 할 과제를 스스로 정의하여 실행해본 분 바이브 코딩 등을 활용해 웹·앱 형태의 MVP를 구현할 수 있는 최소한의 엔지니어링 역량을 갖춘 분 (기술 스택: React Native, React, Node.js, Express) [우대 사항] 혼자 또는 소수의 팀으로 0 to 1 제품을 만들고, DAU 1,000명 이상의 사용자를 확보해본 경험이 있는 분 직접 창업하여 고객을 만나고, 다양한 가설과 실험을 반복하며 PMF를 탐색해본 경험이 있는 분 [보상 및 지원] 월 350만 원 (협의 가능) 식대 무제한 무상 제공 실패를 두려워하지 않고 가설을 검증할 수 있도록 전폭적으로 지원합니다. 최고의 장비 지원: 최신형 MacBook 및 업무 장비 지급 무제한 리소스 지원: GPT, Claude 등 문제 해결에 필요한 모든 유료 툴, 마케팅 비용 지원 최고의 동료: 소수 정예 팀원들과 함께하며 제품의 성장을 만들어갑니다. [근무 조건] 근무 형태: 인턴 (평가에 따른 정규직 전환 가능) 근무 기간: 최소 3개월 이상 (협의 가능) 채용절차 서류접수 > 직무 과제 > 직무 인터뷰 (화상) > 대면 인터뷰 (컬처) > 최종합격

포지션 iOS, Android, 데이터 엔지니어, 풀스택 경력 구분 무관 특이사항 사수 있음, 원격근무 없음 스킬 C++ Python NextJS 주요업무 레브잇 PMF팀은 강재윤 CEO를 포함한 핵심 멤버들이 모여, 패션·뷰티·건강식품·가전·가구 등 다양한 카테고리에서 AI 쇼핑 비서, 쇼포트를 만들고 있습니다. AI를 통해 고객의 언어와 맥락을 이해하고, 신뢰할 수 있는 쇼핑 경험을 새롭게 정의합니다. [합류하게 될 팀] 레브잇 PMF팀은 쇼핑 AI 에이전트를 기획·개발하는 팀입니다. Product Engineer는 기술을 목표 자체로 보지 않고, 비즈니스와 사용자 경험을 개선하기 위한 도구로 활용하며, PS·디자이너와의 협업을 통해 더 높은 완성도의 프로덕트를 만듭니다. 🚀 PMF 팀 소개 바로가기: https://team.alwayz.co/pmf 🛸 Problem Solver 인터뷰 바로가기: https://blog.alwayz.co/jj [Team Culture] PMF팀은 초기 창업팀처럼 일하고 있습니다. 아래 팀 문화에 공감하는 분이 지원해주시면 좋겠습니다. Impact-oriented: 위대한 임팩트를 진심으로 추구하는가. 진심으로 임팩트를 추구해야만 빛을 만들 수 있다고 믿습니다. Raw intelligence: 지금 얼마나 많은 지식을 알고 있느냐가 아니라, 새로운 지식과 상황을 빠르게 배우고 습득하고 응용해낼 수 있는지가 중요합니다. Hard-working: 몰입의 깊이와 시간을 극대화할 수 있는가. 얼마나 더 깊게 이 미션에 몰입할 수 있는가가 핵심이라고 생각합니다. Humble: 내가 틀릴 수 있음을 인정하고, 수정하고, 협업할 수 있는가. 내 의견이 완전히 진실만은 아닐 수 있음을 알고 업데이트할 수 있는 자세가 정답을 찾아나가야 하는 환경에서는 특히 중요합니다. [합류하면 함께 할 업무] 다양한 온라인 소스에서의 웹 데이터를 안정적으로 수집/처리 할 수 있는 시스템을 설계 및 개발합니다. 대규모 동시 요청과 실패 복구를 안정적으로 처리하는 고성능 아키텍처를 설계 및 개발합니다. 서로 다른 구조의 웹 문서를 정확하게 이해하고 구조화하는 파싱·해석 로직을 만듭니다. 데이터 파이프라인 구축·관리로 안정적인 데이터 흐름을 보장합니다. 자격요건 대규모 웹 크롤링/스크래핑 개발 및 운영 경험이 있는 분이 필요합니다. 백엔드 API/서비스 개발 및 운영 역량이 있는 분이 필요합니다. 기술적 완성도뿐 아니라 실제 고객과 비즈니스에 미치는 영향을 비판적으로 사고할 수 있는 분이 필요합니다. 주도적으로 의견을 나누고, 협업 속에서 문제 해결을 이끌어가는 팀 플레이어가 필요합니다. 우대사항 멀티프로세스·멀티스레드 기반 고성능 프로그래밍 경험이 있는 분을 선호합니다. 대규모 트래픽 및 요청 처리, 응답 지연 최적화 경험이 있는 분을 선호합니다. 웹사이트 구조 변경 등 외부 환경의 변화에도 안정적으로 동작하는 시스템을 구현해본 경험이 있는 분을 선호합니다. BeautifulSoup4, Puppeteer, Playwright, Selenium 등 웹 자동화·파싱 도구 활용이 능숙한 분을 선호합니다. 채용절차 서류접수 > 직무 과제 > 전화 인터뷰 > 대면 인터뷰 > 최종합격