Lead Software Engineer - Python & Java, AWS, Terraform(Data Engineer))

담당업무

• 안전하고 확장 가능한 소프트웨어 솔루션 설계·개발·기술 문제 해결

• 고품질 운영 코드 개발 및 동료 코드 리뷰·디버깅

• 다양한 하드웨어·소프트웨어·구성 환경의 성능 통계 수집 및 제품 성능·확장성 분석

• 팀 내 성능 자문 및 인프라 확장성 최적화

• 비즈니스·제품·기술 조직의 리더 및 주요 이해관계자와 협업

• 성능 저하 이슈의 사전 식별 및 완화

• 표준 성능 벤치마크와 비교 방법론 기획·개발

• 성능 측정·분석 자동화 도구 설계·개발·구현

• AI 보조 코드 리뷰·리팩터링, 테스트 전략 고도화, 장애·근본원인 분석 지원 등 AI-assisted 엔지니어링 방식의 팀 도입

• 보안 코딩·동료 검토·자동화 테스트를 포함한 AI 결과물 검증 기준 수립 및 효과적인 개발 패턴 재사용

• 소프트웨어 개발 생명주기 도구와 기업 승인 AI 보조 개발·자동화 기능 활용

자격요건

• 소프트웨어 엔지니어링 개념에 대한 정식 교육 또는 인증

• 승인된 AI 보조 소프트웨어 개발 도구의 효과적인 활용을 주도하고 코드·코드 리뷰·테스트·문제 해결에 적용한 경험

• AI 결과물의 정확성·성능·보안 검증 기준 설정 경험

• 데이터 민감도, 입력·출력의 안전한 처리, 복원력·보안 요건을 포함한 책임 있는 AI 활용 이해

• 엔지니어의 안전하고 규정을 준수하는 AI 도입을 코칭한 경험

• 시스템 설계, 애플리케이션 개발, 테스트, 운영 안정성 확보 경험

• Python, Java, Spring Boot, Aurora Postgres, S3, Terraform 실무 개발 경험

• AWS Glue, ECS/EKS, Lambda, S3, EC2, Kafka, NLB 경험

• 데이터베이스 경험

• 소프트웨어 개발 생명주기 전반 및 CI/CD, 애플리케이션 복원력, 보안 등 애자일 방법론 이해

• 엔지니어링용 AI 에이전트 또는 코파일럿 활용 경험

• 금융 서비스 산업 및 관련 IT 시스템에 대한 심층 지식

우대사항

• 데이터 공유 기능을 활용한 통합 사용자 경험을 위한 엔터프라이즈 아키텍처 설계 개념

• 여러 기능 조직을 연결하는 API 기반 통합 사용자 경험의 케이스 관리 워크플로 및 오케스트레이션 설계 경험

• GitHub Copilot 등 개발자 보조 도구를 활용한 바이브 코딩 경험과 개념 이해

근무환경

• 애자일 팀 기반 협업

• 보안·안정성·확장성을 고려한 기술 제품 개발

• AI 보조 엔지니어링 활용을 통한 코드 품질·개발 속도·운영 성과 개선

• 주간 근무

마감기한

2026년 9월 14일 13:00까지