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HYBE Careers

[HYBE] Full-Stack 개발

[HYBE] Full-Stack 개발

진행 중

최근 authoritative 목록에서 확인된 공고입니다.

  • 용산
  • 5년 이상
  • 정규직
근무지
용산
대한민국 서울특별시 용산구 한강대로 42
경력
5년 이상
고용형태
정규직
마감
until_filled
최근 목록 확인
2026-09-12T02:54:57.550573Z

주요 업무

사내 웹 서비스의 프론트엔드(화면·컴포넌트·다국어·그리드/차트)와 백엔드(API·배치·데이터 모델) 설계 및 개발 데이터 파이프라인 및 외부 데이터 수집기 개발·운영 — 인증·세션 처리, 재시도·백오프, 정합성 검증, 대규모 백필 BigQuery 기반 데이터 모델·스키마 설계 및 개발/운영 환경 이관 사용자·조직·권한 체계 설계 및 사내 시스템 연동 (HR 시스템, SSO, 전자결재, Slack, 메일, SAP) 클라우드(GCP/AWS) 개발·운영 환경 구성 및 CI/CD 파이프라인 구축, 배포·로그·성능 튜닝 모델 운영 — 모델 버전 전환에 따른 회귀 검증, 응답 속도·비용·품질 트레이드오프 관리, 호출 모니터링 BI 도구(Apache Superset) 커스터마이징 및 커스텀 차트 개발

자격 요건

학력 및 전공 무관 5년 이상 개발 경력 웹 서비스의 프론트엔드와 백엔드를 모두 직접 개발하고 운영해 본 분 Python(FastAPI 등) 또는 Java/Spring을 활용한 백엔드 개발에 능숙하신 분 React 계열 프론트엔드(Next.js 등) 개발 경험이 있는 분 — 상태 관리, 그리드/차트 컴포넌트, 다국어 처리 SQL 및 데이터 모델링 역량을 보유하고, BigQuery 등 분석용 DW 또는 대용량 데이터 처리 경험이 있는 분 GCP 또는 AWS 환경에서 직접 배포·운영해 본 분 — 컨테이너, CI/CD, 배치·스케줄러 운영 포함 요구사항이 확정되지 않은 상태에서 현업과 직접 대화하며 스스로 범위를 정의하고 완료까지 이끌어 본 분 Git 기반 협업 개발 및 코드 리뷰 경험이 있는 분

우대 사항

MCP 서버 또는 에이전트 프레임워크(LangGraph, LangChain, CrewAI, Dify 등) 실사용 경험이 있는 분 LLM API를 실제 제품 기능으로 구현해 본 분 — 프롬프트 활용 수준이 아니라, RAG·에이전트·함수 호출 등을 코드로 구현하고 품질·비용·지연을 관리해 본 경험 대규모 데이터 수집 시스템 설계·운영 경험이 있는 분 (인증·세션, 차단 대응, 재시도, 데이터 정합성 검증) 시큐어코딩 및 취약점 분석에 따른 소스 수정이 가능한 분 음악·엔터테인먼트 산업 데이터에 대한 관심 또는 이해가 있는 분 ・장애인 및 국가보훈대상자는 지원 시 관련법에 의거하여 우대합니다.

공고 내용

직무 Summary

하이브의 다양한 데이터를 하나의 인텔리전스로 만듭니다. 전세계 차트·스트리밍· 전사 경영·재무 데이터까지, 흩어진 데이터를 모아 의사결정에 쓰일 수 있는 시스템으로 만드는 조직입니다. 전사 데이터 포털, 경영기획 데이터 자동화 플랫폼, 매출관리 시스템 등을 직접 만들고 운영합니다. 프론트엔드·백엔드·데이터 담당이 나뉘어 있지 않습니다. 한 사람이 현업 요구사항 정의부터 아키텍처 설계, 화면·API·배치 개발, 클라우드 배포, 운영·모니터링까지 서비스 하나를 오너로 책임집니다. 그 넓은 범위를 감당하기 위해 LLM과 AI 에이전트를 실제 개발 도구로 쓰며, 데이터·인프라·AI·비즈니스 도메인을 함께 아는 개발자로 성장할 수 있습니다.

[필요역량]

직무 경계를 스스로 넘어, 필요하면 현업 인터뷰·권한 협의·보안 문서 작성까지 직접 수행하는 주도성 AI 기술 변화를 빠르게 검증하고, 품질을 지표로 측정하여 효과 없는 접근은 신속히 폐기할 수 있는 판단력 배치 실패나 데이터 누락을 누가 어떻게 알게 될지까지 기능의 일부로 설계하는 운영 감각 신규 구축뿐 아니라 오래된 시스템의 문제도 회피하지 않고 끝까지 해결하는 태도 현업의 업무 언어와 개발 언어를 오가며, 상대방의 전문 분야를 존중하고 눈높이에 맞춰 소통하는 능력 개발 산출물과 의사결정 근거를 체계적으로 문서화하여 팀의 자산으로 남기는 습관 완성도와 납기 사이에서 현실적인 구현 범위를 스스로 판단하고 합의해 나가는 능력 -----------------------------------------------------------------------------------------------------------

[주의사항]

・ 제출자료와 채용 프로세스 전반에서 허위사실이 발견될 경우 채용이 취소됩니다. ・ 모든 채용은 수시채용으로, 합격자가 발생할 경우 공고가 조기마감될 수 있습니다. ・ 모든 면접은 일대일, 혹은 다대일로 진행되며 시간은 최대 1시간 가량 소요됩니다. ・ 포지션에 따라 채용 프로세스가 변경 또는 추가될 수 있습니다. ・ 중복 지원은 가능하나, 여러 포지션의 서류 전형에 합격할 시 채용 전형을 동시에 진행하는 것은 불가능하기에 이 경우 채용담당자와 사전 논의가 이뤄집니다

[WIN TOGETHER PROGRAM]

・ 모든 신규 입사자는 온보딩을 위한 Win Together Program을 진행합니다. ・ 자세한 설명은 HOW WE WORK > Win Together 내용을 참고해 주십시오. ・ 프로그램 기간 동안 급여 및 복리후생에 차등은 없습니다. ・ 최종 평가결과가 사내 기준에 부합하지 않을 경우, 채용이 취소될 수 있습니다.

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