레브잇 PMF팀은 AI 쇼핑비서 '쇼포트'를 만들고 있습니다.
쇼포트가 좋은 추천을 하기 위해서는 방대한 상품 데이터를 정확하게 이해해야 합니다. Product Engineer는 상품 정보를 추출하고 구조화하는 카탈로그 시스템과 대규모 데이터 파이프라인을 만들어, AI가 더 똑똑하게 판단할 수 있는 기반을 구축합니다.
현재 PMF팀에서는 이러한 문제를 함께 풀어갈 Product Engineering Intern을 적극적으로 채용하고 있습니다.
먼저 합류한 우태호, 정용준, 하규원, 허성 네 분에게 다섯 가지 질문을 드렸습니다.
Q1. 간단한 자기소개
아직 학부생 신분이라 이번이 첫 실무 경험입니다. 이전에는 IT 창업 동아리에서 활동하며 AI를 활용한 서비스 개발과 데이터 파이프라인 구축 경험을 쌓아왔습니다. 이번 인턴십을 통해 실제 서비스 규모의 대용량 데이터와 트래픽을 직접 다뤄보고, 궁극적으로는 AX 관점에서 조직의 개발 생산성을 높이는 과정까지 깊이 관여해 보고 싶습니다.
용준
프론트엔드 개발자 정용준입니다. 레브잇에 합류하기 전에는 총 두 개의 회사를 거쳤는데요, 컴퓨터 공학과를 졸업하고 스타트업에서 프론트엔드 개발자로 프로덕트 개발을 1년 간 담당했습니다. 이후 디자인 시스템을 만드는 조직에서 5개월 동안 발가락 살짝 담그고 레브잇에 합류하게 되었습니다.
규원 (GitHub)
양자정보연구와 에이전트 개발 등 다양한 도메인을 경험해왔습니다. 엔지니어로서 어려운 문제를 해결해서 비즈니스적 가치를 내고자하는 지속적인 목표가 있습니다.
홍콩대학교에서 컴퓨터공학을 전공했고, 학부 생활을 하며 보험사, 은행, 테크 스타트업 등 다양한 업종에서 소프트웨어 엔지니어 인턴으로 일해본 경험이 있습니다. 아직 앞으로 무슨 일을 하고 싶은지 고민하고 찾아나가는 과정에 있다고 생각하는데, 지금은 기술적으로 제품을 처음부터 설계하고 만들어가는 일을 가장 해보고 싶습니다.
Q2. 왜 레브잇 PMF팀을 선택했나요?
태호
처음에는 PS 직무로 지원했습니다. 당시에는 제가 경험했던 환경과 잘 맞는 PE 인턴 포지션이 없었기 때문입니다. 그런데 면접 과정에서 회사에서 PE 포지션을 제안해 주셨고, PMF팀의 구조와 PE의 역할을 자세히 들으면서 생각이 바뀌었습니다.
과거 대학교 축제 당시 트래픽이 몰리는 '웨이팅 시스템'을 3주 만에 구현해 무중단으로 운영했던 경험이 있습니다. 당시 팀의 협업 인프라를 직접 설계하고 트래픽을 제어했던 과정을 돌아보니, 제 진짜 강점은 프로덕트의 표면보다 프로덕트가 딛고 서는 단단한 기반을 만드는 데 있다는 걸 깨달았습니다.
PS가 신뢰하고 활용할 수 있는 견고한 데이터 파이프라인을 만드는 일이 제 역량과 가장 잘 맞는다는 생각이 들어 합류를 결정하게 되었습니다.
용준
쇼포트라는 프로덕트에 대한 관심이 제일 컸던 것 같아요.
에이전트 커머스가 본격적으로 자리 잡는다면 고객에 대한 이해도를 바탕으로 의사결정을 얼마나 편하게 만들어줄 수 있는지가 중요해질 거라고 봤고, 이 문제를 가장 빠르게 풀고, 제가 가장 크게 기여할 수 있는 팀을 찾고 싶었습니다. 그러던 중 레브잇 PMF팀을 알게 되었고, 이 문제를 가장 빠르게 풀고 있는 팀이 레브잇 PMF팀이라고 느꼈습니다.
규원
AI 시대에는 단순히 기능을 구현하는 엔지니어보다, 정답이 없는 문제를 직접 정의하고 가설을 세워 빠르게 실험하는 엔지니어가 더 중요해질 거라고 생각했습니다. 레브잇은 실제로 그런 방식으로 제품을 만들고 있는 팀이었고, 저도 그 과정에서 함께 배우고 성장하고 싶어서 합류하게 되었습니다.
성
이전부터 관심있게 지켜보던 스타트업이였고, 새로운 pmf를 찾기 위해 새 제품을 만들고 있다는 소식을 듣고 좋은 경험을 할 수 있는 기회라고 생각해 지원했습니다. 제품을 처음부터 만들어 완성해나가는 경험을 해보고 싶었어요. "위대한 임팩트를 추구한다"는 문구가 가장 깊게 인상이 남았던것 같습니다.
Q3. 지금 어떤 문제를 해결하고 있나요?
태호
레브잇 PMF팀은 크게 PS와 PE로 나뉘어 유기적으로 협업합니다. PS가 기술 스택에 구애받지 않고 실제 프로덕트를 전천후로 만들어간다면, 저는 PE로서 그 바탕이 되는 데이터 파이프라인을 함께 만들고 있습니다.
구체적으로는 "커머스 가격·혜택 데이터 파이프라인'을 다루는데요, 이커머스 특성상 표시된 가격과 소비자가 체감하는 실제 가격은 다릅니다. 카드 할인, 무이자 혜택, 적립금, 멤버십 전용가 등 수많은 요소가 얽혀 있기 때문이죠. 이를 일관된 기준으로 정확히 발라내지 않으면 왜곡된 정보가 됩니다. 저는 이 복잡한 혜택들을 체계적으로 정리하는 파이프라인을 설계하고 개발하고 있고, 처리 속도뿐 아니라 실제 서비스 환경에서의 안정성과 정확도를 높이는 데 집중하고 있습니다.
용준
좀 더 나은 UX를 제공할 수 있도록 기존 프로젝트를 리라이팅하고 있습니다. 각기 다른 제품 카테고리에서 빠르게 개발을 하다보니 쌓인 기술 부채들이 많은데요, 이 부채들을 줄이면서 더 나은 UX를 제공할 수 있는 방안을 고민하고 있습니다. 구체적으로는 멀티레포로 구조를 모노레포 구조로 전환, 디자인 시스템 개발을 진행하고 있습니다.
규원
저는 지금 쇼포트에서 카테고리 분류기를 고도화하고 있습니다. 단순히 LLM을 태우는 것이 아니라, 어떤 방식이 가장 정확하면서도 비용 효율적인지 여러 접근을 실험하고 있습니다. 같은 성능이라면 더 적은 비용으로, 같은 비용이라면 더 높은 정확도를 만드는 것이 지금 가장 중요한 과제입니다.
성
코어 - 파이프라인팀에서 "패션" 도메인의 카탈로그 시스템을 만드는 일을 하고 있습니다. 더 효율적인 카탈로그 구조를 고민하고, 또 어떻게하면 더 효율적으로 분류, 속성 추출, 구조를 잡아나갈수 있을지 다양한 시도를 하고 있습니다.
Q4. 실제로 일해보니 팀 문화는 어떤가요?
태호
합류 전에는 대규모 트래픽 실전 경험과 더불어 최근 화두인 'AX'를 실무에 적용해 볼 기회를 기대했습니다. 실제로 합류해 보니, 개발 자원에 대한 투자가 기대 이상이었어요. AI 도구나 인프라를 자유롭게 사용할 수 있고, 필요한 서버나 API 비용도 전폭적으로 지원받습니다. 특히 본인에게 맞는 AX 워크플로우를 자유롭게 선택할 수 있는 환경 덕분에, 최근에는 개인 LLM 위키를 직접 빌드하여 레거시 코드와 업무 맥락을 분석하고 개인 에이전트를 발전시키는 데 적극 활용하고 있습니다. 또한 입사 첫날부터 실제 프로덕트 코드를 팔로우업하고, 배포될 파이프라인을 높은 자유도 속에서 개발할 수 있었다는 점도 인상 깊었습니다. 언제든 막힘없이 소통할 수 있는 열린 문화와 아낌없는 투자가 일의 몰입도와 만족도를 크게 높여주고 있습니다.
용준
인턴임에도 많은 권한이 주어져서 해볼 수 있는 게 많습니다. PS분들은 각자의 카테고리에서 오너십을 가지고 일을 하고 계시고 PE는 그들이 더 나은 의사결정을 빠르게 내리고 실행할 수 있는 환경을 구성하는데에 포커스가 맞춰져있습니다. 사람들도 다들 좋고 목표를 높게 잡고 일을 하는 문화라서 바쁜 일정 속에 빠른 속도로 달려나가고 있는 것 같습니다.
규원
생각을 깊게 하면서 일을 할 수 있었으면 좋겠다는 바람이 있었습니다. 레브잇이 실제로 그런 팀이더라고요. 명확한 목표는 있지만 그 목표에 도달하는 방법은 개인에게 맡겨주는 팀입니다. 그래서 단순히 주어진 업무를 처리하는 것이 아니라 스스로 가설을 세우고 검증하는 경험을 많이 할 수 있습니다. 깊게 고민하고 도전하는 것을 좋아하는 분들에게 최고의 팀일 것 같습니다.
성
자율적으로 문제를 해결해나가는 방식을 기대했고, 실제로 그렇게 일 할 수 있게 업무문화가 갖춰져있습니다. 하나의 문제를 해결하기 위한 정답을 단 한 가지로 정해두지 않고, 여러 방법, 기술들로 실험해보면서 최적의 솔루션을 찾아나가는 경험을 할 수 있었습니다. 주로 협업하는 팀원 분도 제가 모르는 영역에 대해 잘 알려주시고, 여러 시도를 해볼 수 있게 서포트해주셔서 좋습니다.
Q5. 레브잇 생활 만족도를 10점 만점으로 표현한다면?
태호 (9/10)
나머지 1점은 제가 더 성장할 여지를 남겨두고 싶어서 뺐습니다.(웃음) 합류한 지 한 달 정도 된 지금은 가격·혜택 데이터 파이프라인의 안정성을 다지는 데 집중하고 있습니다. 앞으로는 단순히 데이터를 만드는 것을 넘어, 비즈니스 의사결정에 도움이 되는 견고하고 확장 가능한 데이터 인프라를 설계하는 엔지니어로 성장하고 싶습니다.
여기에 더해 인턴에게도 개인 법인카드가 발급되어 점심·저녁마다 진짜 맛집 투어를 할 수 있다는 것도 소소한 즐거움이에요.
용준 (10/10)
제가 기여할 수 있는 영역이 정말 많다는 점이 가장 만족스럽습니다. 기술 부채를 개선하고 더 좋은 사용자 경험을 만들면서 제품이 실제로 나아지는 과정을 직접 경험할 수 있다는 점이 재미있어요.
개인적으로는 삶이 단순해지는게 좋은 것 같아요. 일에 집중하고, 퇴근 후에는 운동과 연애처럼 제 삶에 중요한 것들에만 시간을 쓰면 되니까요. 그리고 회사에 있는 시간이 길다보니 커리어에서 어떤 성장을 만들 수 있을까가 중요할 것 같은데 여러 방면으로 제품 개선에 대한 고민을 하면서 매일 배우고 성장하고 있다는 느낌을 받고 있습니다.
규원 (9/10)
무엇보다 함께 일하는 팀원들이 정말 좋습니다. 막히는 부분이 있으면 함께 고민해주고, 좋은 아이디어가 나오면 직급과 바로 이야기해볼 수 있는 분위기라 매일 배우고 있다는 느낌을 받아요.
복지도 잘 갖춰져 있어서 업무에만 몰입할 수 있는 환경이라는 점도 만족스럽습니다.
성 (9/10)
다양한 기술과 접근 방식을 직접 실험해보면서 가장 좋은 해결책을 찾아가는 과정이 재미있습니다. 인턴에게도 충분한 자율성과 책임이 주어져 실제 제품을 만들어가는 경험을 할 수 있다는 점이 가장 만족스럽습니다.
물론 야근 후 택시비 지원이나 주변 맛집처럼 일상적인 복지도 잘 갖춰져 있어서 생활하는 데도 만족하고 있어요.
지원을 고민하고 있다면
전형은 최대한 빠르게 진행합니다.
서류 → 전화 인터뷰 → 대면 인터뷰 1회가 기본입니다. 포지션에 따라 과제가 추가될 수 있지만 전체 프로세스를 진행하는데 1-2주 내외로 소요됩니다. 기다리는 시간이 길어지지 않도록 하는 것을 중요하게 생각합니다.
경력의 유무는 중요하지 않습니다.
화려한 이력보다 직무와 연결되는 경험을 구체적으로 보여주시면 좋습니다. 데이터 파이프라인을 설계했던 경험, AI를 활용해 무언가를 만들어본 경험처럼 규모와 상관없이 "왜 그렇게 만들었는지"가 드러나면 충분합니다.
개인 프로젝트든, 학교 프로젝트든, 회사에서의 경험이든 형태는 무관합니다.
인터뷰는 함께 일할 팀원과 진행합니다.
정답을 맞히는 면접이라기보다, 어떤 방식으로 문제를 정의하고 해결하는 사람인지 함께 이야기해보는 시간에 가깝습니다.
지원한 직무가 꼭 정답이 아닐 수도 있습니다.
저희도 지원자분이 가장 잘할 수 있는 역할을 함께 고민합니다.
혹시 지금 "PS가 맞을까, PE가 맞을까?"처럼 고민되는 부분이 있다면 너무 오래 고민하지 마시고 지원해주세요. 인터뷰를 통해 함께 이야기해보겠습니다.
