포지션 상세 정보
- 기술스택
TerraformJenkinsKafkaLinuxJavaAWSPythonDockerK8SNetwork
- 주요업무
• 측정 가능한 시스템 구성 - Logging & Monitoring - Performance Test - 개발자들이 현재 시스템에 상황을 지속적으로 추적 가능한 환경을 구성 • 서비스를 지속적으로 빌드 → 배포 - 개발자들 본인이 개발한 서비스를 직접 빌드 → 배포 할 수 있도록 환경을 구성 - 개발자들도 서비스 발전에 지속적으로 관심을 갖을 수 있는 환경 마련 - 안정적인 배포를 위해 배포 관리 주체가 별도로 정의 될 수도 있음 • 개발 조직 지원 - 능동적인 개발 조직 지원을 위해 시스템에서 개발 되어진, 개발 중인 개발 코드를 최소한 읽을 수는 있어야 함 (구조 정도는 파악 가능 해야함) - 개발에 집중할 수 있도록 개발 프로세스 내에 수작업은 최대한 자동화 되어야 함 - 개발 조직과 원활한 의사소통을 통한 협업을 지속적으로 수행 • Data Infrastructure 운영 - SRE Cell 에서는 Data Infrastructure 를 같이 운영 관리 하고 있어요. - data engineer 와 같은 팀이여서 가능 한거 같아요. - 현재 수준에서는 가능 하지만 data infrastructure 영역이 더 커지고 전문화 되면 분리될 예정이에요 [현재 진행 하고 있고 진행 해야 할 일 들] • logging, monitoring 시스템을 datadog 에서 elasticsearch 를 통한 형태로 개선 하고 있어요. • 여러가지 terraform version 을 점진적으로 1.x 대로 최신화 하려 하고 있어요. • kafka 를 목적별로 분리 하고 좀 더 효율적으로 관리 하기 위해 점진적으로 개선 하려 하고 있어요. • CI CD Process 에서 CD 까지 가능한 형태로 개선 하려 하고 있어요. • 이 밖에도 개발팀과 서비스에서 발생 하는 다양한 이슈를 같이 해결 하고 있어요.
- 자격요건
[자격요건 / 저희팀는 이런 분을 찾고 있고, 같이 일하고 싶어요.] • 위 기술 스택으로 하고 있고 해야 되는 일을 같이 해보고 싶으시고 공감 하시는 분이면 좋을거 같아요. • 그리고 아래 수준 정도의 이해도를 갖고 계신 분이라면 팀에 훨씬 더 잘 적응 하실거 같아요. • AWS Resource 에 대한 이해도 - default VPC 가 아닌 별도의 VPC 를 구축해본 경험 • Terraform 기반의 Infrastructure as Code 경험 • k8s 에 대한 이해도 - master node 와 worker node 의 역할을 구분 - 외부 트래픽 부터 pod 까지 프로세스에 대한 이해도 - kafka on k8s 운영 경험 • Linux 환경에서의 서비스 운영 경험 • 분산 처리 아키텍처에 대한 경험 • CI / CD 환경 구축 및 운영 경험 - git branch 전략 경험 - CI 와 CD에 대한 Core 지식 • python, javascript, java 등 하나 이상의 언어를 활용한 개발 경험 • 네트워크에 대한 기본 지식 - CIDR 에 범위에 포함 되는 IP를 파악할 수 있는 수준의 이해도 [실무면접 과정 중 실무과제가 부여될 예정입니다. (2주 권장)] • 과제를 통해서 확인 하고자 하는 부분은, - 과제에 대한 정답을 확인 하기 보다는 - 과제를 단순 문제 풀이로 받아 들이지 않고 실제 업무라고 생각 하고 해결 하면 좋겠습니다. - 그래서 과제를 어떻게 해석하고 해결 하려고 하는 지에 대한 과정을 좀 더 확인 하려 합니다. - 즉, 직접 문제를 정의하고 정의한 문제를 어떻게 해결해 나가는지가 주요 목적입니다. - 또한 자유 양식을 통해 공유를 위한 문서 작성 에 대한 적극성도 확인 하고자 합니다. - 그래서 과제에 포함된 요구 사항들은 실제로 회사에서 진행 되었던 업무의 조합 입니다. • 과제가 단순 과제로 그치지 않고, 지원자 분이나 저희나 서로 도움이 되기를 바랍니다. - 예를 들어, Terraform 이나 kubernetes 등 다루어보지 못했다면 이번 과제를 통해 지원자 분도 공부를 진행할 수도 있고, - 그에 대한 피드백을 지원자분에게 드리면서 상호간에 도움이 되는 시간이었으면 합니다.
- 우대사항
• 현재 기술에 대한 완벽한 이해도는 없어도 배워서 내 것으로 만들 수 있다는 자신감 • Infra Engineer 의 역할은 각 서비스 개발자, 엔지니어들이 개발에만 집중을 할 수 있는 Infra 환경을 만드는 것이라는 것에 공감하시는 분 • DevOps 라는 문화에 대해 이해하고 진행/전파하려는 의지가 있으신 분 • 공통된 목표를 달성하기 위해 현재 해야하는 일을 스스로 찾는 분 • 진행 중인 업무에 대해 Tutorial, Trouble shooting 등 문서 작성의 생활화 • 장애가 없는 것 보다 동일한 장애를 두 번 이상 겪지 않는 것이 더 중요하다라는 것에 공감하시는 분 [저희 sre cell 에서 장애를 대하는 태도는 아래와 같아요.] 시스템 관점에서 "실수 또는 장애를 관리" 되도록 노력해요 • 실수를 하기 어렵게 만들거나 (CI / CD) • 실수를 하면 바로 알 수 있도록 만들거나 (Logging / Monitoring → Alert) • 실수를 했을 때 피해가 적도록 만들어야 함 (확장성 있고 유연한 시스템 아키텍처) - 서버가 죽더라도 바로 재시작 해서 살아 나게끔 하거나 (Self Healing) - 서버가 죽더라도 다른 서버가 존재 하여 요청은 처리 되게끔 처리 하거나 (확장성) - 서버를 역할 별로 적절히 분리 하여 장애가 전체 시스템으로 전파 되지 않게끔 구성 (유연) [R&D개발문화] # 성장에 합당하게 대우합니다. • 코드리뷰, 깃브랜치 전략, 스프린트 등 다양한 활동을 통해 더 나은 개발문화와 성장을 고민합니다. • 세분화된 레벨 제도를 통해, 매년 개인별 역량과 업적을 상세히 평가하고 인정합니다. • 연공서열보다 역량이 중요합니다. 바로고 R&D에서는 90년대생 개발팀장이 나옵니다. • 바로고 R&D의 성장과 함께할 분을 모십니다. 최대 700만원의 추천 포상금을 지급합니다. # 임팩트있게 일 합니다. • 자율 재택 근무중입니다. (거리두기 안정화 이후에도 주 2~3회 재택을 유지할 예정입니다.) • 회식은 필요할 때만! 온라인 미팅으로 대체하기도 합니다. • 월요일 13시 출근으로 충분한 주말을 갖습니다. • 매 스프린트마다 투입가능 시간(리소스)을 반영한 효율적인 개발 Plan을 세우고 있습니다. # 협업과 공유는 성장의 첫 단계 입니다. • 테크 블로그 및 사내 공유를 통해 함께 공유하고 성장합니다. (사내교육/문화 활동에 리워드 지급) • 코드리뷰는 꼭 합니다. 동료 3인 이상이 리뷰하지 않으면 머지하지 않습니다. • 코드리뷰/깃브랜치는 단순히 상급자의 검토가 아니라 성장을 목표로 개발자간의 피드백/리뷰를 지향합니다. # 애자일 프로세스를 지향합니다. • 개발자와 PM/Product Designer가 한 팀 처럼 Scrum팀 구조로 일합니다. • 스프린트를 단순한 스케줄링의 목적으로 활용하지 않습니다. • P-1&P0&P1, 플래닝(기획)은 목적 의식을 갖고 문제 해결에 집중할 수 있도록 디테일하게 진행합니다. 데모(회고)를 통해 피드백하며 Align 합니다.
- 복지 및 혜택
#일하기 좋은 환경과 문화를 위해 • 직급없이 "님"으로 소통 • 월요병 No! 월요일 13:00까지 자율출근 • 부분적 재택근무 시행 • 자유로운 연차 사용 • 사내 카페테리아, 전문 바리스타의 커피/티를 무한으로 • 야근은 지양하지만, 야근시에는 야근식대 및 택시비 지원 #구성원의 행복을 위해 • 도서, 여행, 자기계발 등을 위한 복지포인트 (연 60만 포인트) • 건강검진 지원 (격년/직계가족 1인 검진비용 50% 추가 지원) • 각종 경조금 및 경조휴가 • 자녀출산 선물 및 경조금, 입학 축하금 • 해피 패밀리수당 (자녀수에 따라 최대 월 40만원) • 함께한 시간, 감사한 마음을 담아 해피근속시리즈(근속연차별 ~400만원)
- 채용절차 및 기타 지원 유의사항
[전형절차] 서류접수 → 실무 과제&면접(1차) → 임원 면접(2차) → 입사 • 전형절차는 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다. (대면/ 비대면 면접 등) • 각 전형 별 일정은 합격자 대상으로 개별 안내합니다. • 지원서 또는 제출 서류상 허위사실이 있는 경우 채용이 취소될 수 있습니다. • 취업보호대상자 및 장애인, 국가보훈대상자는 관련 법령에 따라 우대합니다. [회사 주요 연혁] • 2015. 02. 바로고 법인 설립 • 2018. 05. 시리즈 A 투자유치 (알지피코리아 from 딜리버리히어로) • 2019. 06. 120억원 규모 시리즈 B 투자유치 • 2019. 12. 예비유니콘 선정 • 2019. 12. 연간 거래액 1조원 돌파 • 2021. 06. 800억원 규모 시리즈 C 투자유치 • 2021. 12 100억원 규모 시리즈 C 브릿지(Bridge) 투자유치 • 2021. 12 연간 거래액 4.6조원 돌파 • 2022. 01 500억원 규모 시리즈 C 브릿지(Bridge) 후속 투자유치 • 2022. 05 바로고 리브랜딩 “Meta Logistics” 바로고는 아래의 목적으로 개인정보를 수집 및 이용하며, 회원의 개인정보를 안전하게 취급하는데 최선을 다합니다. • 개인정보수집 및 이용에 대한 안내 1. 목적 : 지원자 개인 식별, 지원의사 확인, 입사전형의 진행, 고지사항 전달, 입사 지원자와의 원활한 의사소통, 지원이력 확인 2. 항목 : 성명, 생년월일, 이메일 주소, 휴대폰 번호, 이력 및 경력기술서 기재 사항 3. 수집 대상 제외 항목: 주민등록번호, 상세주소 및 『채용절차의 공정화에 관한 법률 제4조의3(출신지역 등 개인정보 요구 금지)』에 명시된 정보 4. 보유기간 : 지원 시점으로부터 1년까지 보유 위 개인정보 수집에 대한 동의를 거부할 권리가 있으며, 동의 거부 시에는 지원자 등록이 제한 될 수 있습니다. • 채용서류 반환 고지 『채용절차의 공정화에 관한 법률 제11조(채용서류의 반환 등) 』에 의거하여, 채용 과정에서 오프라인으로 제출하신 서류의 반환을 요청할 수 있습니다. 반환청구서 제출이 확인된 이후 요청 서류를 등기우편으로 발송드릴 예정이며, 당사자가 서류 반환을 청구하지 않거나 홈페이지 또는 전자우편으로 제출된 경우, 구직자가 구인자의 요구 없이 자발적으로 제출한 경우에는 바로고 개인정보처리방침에 따라서 파기됩니다.
기업/서비스 소개
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“Anything from Anywhere” 세상에 활력을 더하는 초연결 생태계를 만듭니다. 바로고는 상점-라이더-고객을 잇는 라스트마일 인프라를 시작으로 수많은 파트너들의 꿈을 연결하며 “META Logistics”의 시대를 열어가고 있습니다. 2021년의 바로고를 데이터로 표현하면, ㆍ연간 거래액 “4.6조”원의 전년대비 “52.9”%의 성장을 이루었습니다. ㆍ연간 ”2.4억”km 의 배달거리(=지구 6,000바퀴)를 ㆍ”11.4만” 상점 & “3.2만” 라이더와 함께 했습니다. ㆍ”1,500억”원 규모의 시리즈-C 투자도 달성했습니다. 서울시민의 77%는 배달 음식을 경험했다고 합니다. (서울연구원 22년 1분기 자료) 배달 주문을 경험한 분들은 평균적으로 "월 5.8회(연 70회)"의 배달 주문 경험이 있습니다. ▷ 연간 10회 이상, "이미 당신의 삶 속에서 바로고와 일상처럼 마주하고 있습니다." 바로고는 다양한 관계사 및 신규사업과 함께 성장하고 있습니다. ① 바로고/R&D : 바로고의 메인 비즈니스인 “라스트마일 딜리버리 플랫폼”을 만듭니다. 11.4만 상점주, 1,200여개의 허브, 3.2만 라이더와 함께합니다. ② 도시주방 : Food, Space, Tech 기반의 바로고 신사업, “도시 거점 진화형 주방플랫폼”. 단순한 공간 임대형 공유주방을 넘어 O2O서비스, B2B 케이터링, 딜리버리서비스, 컨텐츠 제작 및 홍보, 사업/운영 지원 등 프리미엄 F&B 운영 서비스를 제공합니다. ③ 무빙(Podo) : 토탈 친환경 모빌리티 플랫폼 “포도(PODO)”를 통해 배달용 전기 오토바이 공유/구독 서비스를 제공합니다. 더 나아가 바로고는, 일상과 비즈니스에 필요한 모든 것을 연결하여 상생과 성장을 지원하는 생태계를 만들고자 합니다. 생태계의 가치를 높이는 초연결 플랫폼, 바로고와 함께 성장할 여러분들을 기다립니다. [바로고 R&D] 바로고 R&D 조직은 , 바로고의 메인 비즈니스인 “라스트마일 딜리버리 플랫폼”을 만들고 있습니다. ① 플랫폼 개발을 총괄하는 조직 과 ② 플랫폼 기획을 총괄하는 조직 이 함께 바로고 플랫폼을 만들어가고 있습니다. 총 4개의 주요한 프로덕트마다 개발팀이 1팀씩 맵핑되어 있습니다. 또한, Product Manager/Product Designer가 개발팀과 한 팀 처럼(Scrum팀 구조로) 함께 제품을 만들어가고 있습니다. □ 프로덕트/파트 설명 (각 개발팀) ① 주문중개 파트 : 다양한 ‘주문 플랫폼/앱’과 ‘브랜드’의 상이한 규격의 주문정보 데이터를 바로고의 주문중개 API를 통해 표준화 하여 안전하게 중개합니다. ② 상점파트 : 바로고 라스트마일 딜리버리 플랫폼의 상생 파트너인 상점주(사장님)께 상점 플랫폼을 통해 다양한 서비스와 기능을 제공합니다. ③ 배달 파트 : 중개된 주문 정보를 바로고의 상생 파트너인 ‘허브와 라이더’를 통해 고객에게 배달/관제합니다. ④ 신사업 파트 : 바로고의 미래를 고민하며 새로운 라스트마일 딜리버리의 생태계를 만들고 있습니다. □ 플랫폼&프로덕트 그룹 : 기획/디자인 RnR 설명 ① 플랫폼전략 : ‘사업전략’과 ‘현장’ 그리고 ‘IT’ 사이에 발생하는 다양한 요구사항과 정책 등을 분석하고 기획합니다. ② PMO : Product Management Office로서 비즈니스와 SW를 관통하는 프로덕트 로드맵 구축, 서비스 구조/로직 분석 및 기획을 담당하며, 각 파트 내에서 개발팀과 Scrum팀 구조로 함께 제품을 만들어가고 있습니다. ③ PD팀 : Product Design팀으로 바로고 Uesr의 “경험”에 집중합니다. UX/UI 설계&디자인 을 담당하며 PM과 함께 프로덕트 가치 및 User 경험 향상을 고민합니다. 각 파트 내에서 개발팀과 Scrum팀 구조로 함께 제품을 만들어가고 있습니다. [우리팀 소개] ‘Data & DevOps팀’은 SRE (Site Reliability Engineering) Cell 과 Data Development Cell (Data Enginnering) 로 나누어져 있습니다. Data Infrastructure 와 Service Infrastructure 는 현재 시점에서는 통합 관리가 더 효율적이라고 생각 하고 분리 되어 있던 양 팀을 합친 형태로 운영 중입니다. (물론 추후에는 독립된 형태로 전문적으로 운영할 계획도 있습니다.) 저희가 생각하는 SRE 와 Data Engineering 은 각 팀에서 구성한 환경을 활용하는 대상만 다를 뿐 개발 조직 또는 데이터 조직의 근간이 되는 시스템을 구성 한다고 생각하고 있습니다. 시스템 파편화, 중복 / 일관된 기준 없는 구성 등의 단점을 최소화 하기 위해 One-Team 형태로 운영 하고 있습니다. [저희팀에서 일하는 방식은] • 공유 - 방향성 세팅/Align - 해결방법/솔루션 선정 - 협업/공유 - 문서화/피드백의 형태로 일합니다. • 현재 저희 팀은 재택근무 형태로 대부분 업무를 진행 하고 있어요. 비동기식 의사소통을 지향하며, 팀원간 목표를 Align하고 공감대를 형성하기 위해 노력하고 있습니다. [DD Ops팀 기술 스택] • (공통) 협업툴-슬랙, 문서관리-노션 • (공통) 기획관련-Figma, Miro, Git • (공통) 개발관련-Git, Docker [SRE Cell 기술 스택은?] • Common : kafka on k8s (server 간 통신 에서 주요 하게 사용 중이고, log pipeline 에서도 kafka 를 통해 log data 가 흘러가게 됩니다.) • AWS Resource 관리 : Terraform • Server 운영 : EKS(1.19), docker, helm(yaml 자체를 이용 하는 resource 도 있습니다.), ingress nginx(k8s 외부에서 인입 되는 traffic 제어) • Monitoring & Alert : datadog(prometheus + grafana 로 구조로 개선중) • Logging & Alert : datadog(elasticsearch 를 통한 형태의 log pipeline 으로 개선중) • CI / CD : Jenkins in k8s (DooD(Docker Out Of Docker) for CI) , k8s command for CD • Performance Test : locust 상시 운영, 필요 시 관련 Resource 들을 복제 후 테스트 • Data infrastructure 관리 : airflow(data workflow 도구), redash(BI), emr(spark, hive, presto), athena(sql engine), s3(data lake)
