비슷한 직무 JD 분석

<aside> 📖 비슷한 직무의 JD 분석을 통해 직무 별 차이점을 이해하며 어떤 역량을 키워야 하는지 정확하게 알아봅시다.

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1. 비슷한 직무를 리스트업 합니다.
   • Python 웹개발자
   • Python 솔루션개발자
   • AI 개발자
   • 머신러닝 엔지니어
2. 직무 별로 관심 기업 혹은 업계를 리스트업 합니다. (5개 내외)
   1. 주요 업무 / 자격 요건 / 우대사항 중심으로 직무 채용 공고를 분석해 봅니다.
      1. 조사한 내용에서 공통적으로 언급하는 역량에 대해 정리해 봅니다.
3. 직무 별로 나의 생각을 정리하고, 한 줄로 정의해봅니다.
   • ex) 어떤 사람인지, 하는 일은 무엇인지
4. 여러 직무를 같은 선상에 두고 느껴지는 차이점을 기재해본 후, 그 속에서 직무 별 특징을 뽑아내어 최종으로 정리합니다.
   • 최종 분석 내용을 한눈에 볼 수 있도록 표로 정리하면 가독성이 좋아지겠죠?

관심 기업 채용 공고 리스트업

Python, Back-end, 머신러닝(ML) 등으로 검색하였으며, 관심기업의 리스트는 상황에 따라 계속 업데이트할 예정입니다

당근마켓

Software Engineer, Backend - ML Data Platform

https://about.daangn.com/jobs/5823087003/

 

주요업무

* 머신러닝 서비스에 필요한 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 고성능 데이터 서비스 구축 및 운영

* 추천 등 다양한 서비스의 방대한 피쳐 요청을 저지연으로 처리하는 고성능 피쳐 플랫폼 개발

* 피드 및 광고 추천 서비스에 필요한 다양한 머신러닝 피쳐를 수집하고 가공하여 서비스에서 손쉽게 사용

* 실시간 스트림 프로세싱, 벡터 유사도 기반 기반 검색 등 머신러닝 서비스 고도화에 필요한 데이터 플랫폼 구축

 

자격요건

* ML 인프라에 대한 기본적인 이해가 있고, 3년 이상의 백엔드 서비스 개발/운영 경험

* C++, Go, Java 등 하나 이상의 언어를 자유롭게 사용

* 저지연 대규모 트래픽을 처리하는 백엔드 서비스 구축 및 운영 경험 있는 분

* 대용량, 고가용성 백엔드 시스템 구축 및 운영 실무 경험

 

우대조건

* 머신러닝, 데이터 플랫폼 관련 프로젝트 진행 경험

* 벡터 유사도 검색(ANN) 시스템을 구축하고, 운영해본 경험

 

토스

Python Developer

https://toss.im/career/job-detail?job_id=4328355003

 

주요 업무

* 손으로 작업하는 유즈 케이스를 자동화, 시스템이 대신 수행해줄 수 있도록 도구들을 개발

* 마이크로 서비스로 개별 구성되는 어드민 서비스가 빠르게 구현될 수 있도록 돕는 프레임워크를 개발

* 토스 계열사 전체에 배포되는 인터널 시스템의 빌드, 배포 파이프라인을 구축하고 운영

* 수기로 관리하던 것을 자동화하거나, 토스 외부의 시스템과 연계하여 복잡도 높은 시스템을 구성하고 개발

* 복잡한 정책과 디자인 시안을 기반으로 요구 사항에 적절한 설계를 빠르게 구현

 

자격요건

* 복잡도 높은 Django 기반 Python 웹서버 개발 경험

* 능숙하게 데이터모델, API 설계 가능

* 기술로 비즈니스 문제 해결 및 기술적 장점이 드러나는 사례

 

ML Engineer

https://toss.im/career/job-detail?job_id=4559918003

 

주요 업무

* 모델 Inference 에 필요한 Feature 데이터를 실시간으로 추출

* 모델 서빙을 위한 서빙 시스템을 구축 및 운영

* 모델의 성능 개선을 위한 모니터링 시스템 구축 및 개선 방향 제안

* 직접 모델 혹은 알고리즘을 구축, 설계

* 구축, 설계한 모델을 토대로 ML Product 를 개발 및 운영

 

자격요건

* Python, SQL에 익숙하고 개발 언어 학습 및 사용에 능숙

* Python 코드 성능 개선이 가능해야함

* 머신러닝에 대한 기본적인 이해도

* 새로운 기술에 대한 관심 및 실제 서비스에 적용 및 개선한 경험

* 다양한 상황에서 최적의 솔루션을 찾을 수 있는 문제해결능력 및 원할한 커뮤니케이션 역량

 

야놀자

Software Engineer - Back-end Engineering

https://careers.yanolja.co/o/96696

 

주요 업무

* 인프라 및 어플리케이션 관리를 위한 도구들을 만들고 개선

* 서비스 수준을 향상시키기 위해 안정성 가시화 및 측정 도구 제공

* 서비스를 개선하기 위해 개발팀에 데이터를 제공하고 분석을 지원

* 잘 정의된 서비스 레벨 수준 목표로 속도와 안정성의 균형을 유도

 

자격요건

* java, kotlin, node.js를 활용한 어플리케이션 개발

* 어플리케이션 문제, 성능 병목 현상 식별 및 해결 경험

* 많은 automation 경험 및 scripting 기술 보유(ex python, ruby)

* 기술 도큐먼트 작성 및 playbook 구성 경험

* jenkins, awx, argocd, git 시스템 활용한 업무 경험

 

우대사항

* AWS 클라우드 환경 업무 수행 경험

* Kubernetes 기반 플랫폼 활용 경험

* 대용량 데이터의 실시간 프로세싱 경험

 

Back-end Engineer - Platform Engineering

https://careers.yanolja.co/o/98809

 

주요업무

* 야놀자 제휴 숙소 백오피스 시스템 개발

* 야놀자 제휴 채널 API 연동 및 백오피스 개발

* 야놀자 제휴 숙소를 위한 상품 판매 관리, 매출 관리 등 다양하고 편리한 기능을 제공하기 위한 파트너 센터 개발

* 야놀자 제휴 숙소에 제공하는 Business Model 및 계약 시스템 개발

* 야놀자 B2C용 국내외 숙소 정보 제공 및 재고관리 시스템 개발

 

자격요건

* OOP principle을 잘 이해하고 개발에 활용하시는 분

* Java/Spring/ORM을 이용한 web application 개발 경험

* SQL/DBMS 에 대한 이해와 활용 능력을 보유하신 분

* 대용량 데이터 및 high availability 시스템 개발 가능하신 분

* 서버 및 네트워크에 대한 기본적인 이해 능력을 보유하신 분

 

우대사항

* Trouble shooting 경험

* 이기종 system integration 경험

* 다양한 인터넷 환경에서의 Failover 처리에 대한 경험

* 대규모 트래픽이나 대용량 데이터 처리를 위한 시스템 설계 및 개발 경험

 

직무별 내용 정리

Python Developer

토스의 Python Developer는 사내의 사용하는 서비스를 자동화하는 업무를 진행하고 있다. 자격 요건으로 Django 웹서비스 개발 경험을  필요로 하는 것으로 보아 해당 해당 프레임워크를 사용하여 서비스를 운영하는 것으로 보인다. 

 

Back-end 

대부분의 백엔드 자격, 우대조건에서 대규모 트래픽 및 대용량 데이터 처리에 대한 경험을 요구하고 있다. 이는 실제 어느 정도 규모 이상에 사용자가 있는 웹서비스를 운영해 보았는지를 확인하고 있다.

또한 하나 이상의 백앤드 관련 개발언어 및 프레임워크를 사용 경험을 요구하며, 추가로 DBMS, SQL 활용 능력이 필요하다.

많은 서비스가 AWS, Azure 같은 클라우드 시스템에서 이뤄지므로 클라우드 환경 업무 수행 경험을 필요로 한다.

 

ML Engineer

당연하게도 머신러닝에 대한 기본적인 이해도를 요구하며,  추가로 ML 인프라에 대한 다양한 경험을 필요로 한다. ML 인프라 관련 기술은 크게 다음으로 나눌 수 있다.

 

클라우드 컴퓨팅 서비스 - AWS, Azure

분산 컴퓨팅 - Apache hadoop, Apache Spark

데이터 스토리지 - Amazon S3, Google Cloud Storage

모델 관리 및 배포 - TensorFlow Serving, TorchServe

오토메이션 및 오케스트레이션 도구 - Kubernetes, Apache Airflow

로그 및 모니터링 도구 - ELK Stack, Prometheus, Grafana

 

머신러닝에 필요한 모델 제작 능력을 필요로 하며, 해당 서비스를 운영하기 위해 Python, SQL 등의 언어 사용 능력이 필요하며, Python에서 사용되는 라이브러리에 대한 사용 경험이 필요하다. 관련 Python 라이브러리는 다음과 같다.

 

딥러닝모델 구축 : TensorFlow, PyTorch, Keras

수학 계산 및 통계 분석 : NumPy, SciPy

데이터시각화 : Matplotlib, Seaborn

가상환경 생성 및 패키지 관리 : virtualenv, conda

직무별 생각

Back-end

Python/Django를 사용하던, Java/Spring을 사용하던 웹서비스를 운영하고 관리하는 점에서는 일맥상통한다.  회사의 비즈니스 정책을 구현하는 개발 능력과 대규모 트래픽에도 문제없이 동작하는 서비스를 구축하기 위한 인프라 관리 등을 진행할 것으로 보인다. 이를 위해 서비스 개발 능력은 물론 실제 서비스를 구축하여 운용해보는 경험이 반드시 필요해 보인다. 

 

ML Engineer

머신 러닝 관련 인프라에 대한 이해와 경험이 필요해보이며, 위에서 정리한 인프라 관련 기술을 한번 이상 사용해보는 것이 필요하다.

모델 제작 관련해서는 ML 관련 python 라이브러리를 사용할 것으로 보이며, 해당 직무 지원을 위해선 이를 사용한 모델 제작 및 서비스 운용 경험이 필요하다. 

직무별 차이점 및 특징

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