전형절차 -고용 형태: 정규직 -채용 절차: 서류전형 > 코딩테스트/사전과제 > Recruiter Call > 1차 면접 > 2차 면접 > 3차 면접(필요 시) > 최종합격 근무 시간: 근무시간을 자율적으로 선택하는DIY(Do It Yourself) 근무제 (단, 병무청 복무규정에 따라 산업기능요원, 전문연구요원은 시차출근제 적용 - 오전 8시 ~ 11시 사이 출근) -지원 서류: 자유 양식의 상세 경력기반 국문 또는 영문이력서(PDF) |
하이퍼커넥트 유한책임회사 [하이퍼커넥트] Backend Software Engineer (Streaming Data Application) 채용 [Azar - Matching Dev Team 소개] 하이퍼커넥트의 대표 Product인 Azar 는 2013년 첫 출시 이후 지금까지 많은 유저들에게 사랑받고 있습니다. 8년이 넘는 기간동안 서비스의 핵심 기능으로는 즉각적으로 영상을 통해 새로운 사람들을 만나는 기회를 제공하는 1:1 Video Chat이 굳건하게 자리를 지키고 있습니다. 많은 후발 주자 서비스들이 등장했음에도 이러한 Instant Video Chat 시장의 선두를 지키고 있고, 하루에 수천만건의 대화를 연결시켜 주고 있습니다. 틴더와 같은 유명한 데이팅 서비스들을 다수 보유하고 있는 매치그룹에 하이퍼커넥트가 인수된 이후에도 아자르의 Video Chat이 가지고 있는 전세계의 시장의 유저들과 창출하는 수익은 여전히 중요하게 여겨지고 있습니다. 아자르 매칭개발팀에서는 초당 몇백건씩 들어오는 유저들의 요청을 받아 빠르게 대화할 상대방을 논리적으로 결정하는 Match Making을 담당하고 있습니다. 유저의 직접적인 선호와 국가와 언어와 같은 간접적인 Context 를 모두 고려해 유저들에게 좋은 경험을 진행할 수 있는 상대방을 정해주면서도, 동시에 적절한 성능 튜닝을 통해 유저가 기다리는 대기시간을 최소화해야 한다는 까다로운 문제를 풀어나가고 있습니다. 현재 매칭 개발팀에서는 이러한 문제를 풀기 위해 분산 스트리밍 데이터 처리 엔진인 flink를 메인으로 사용하고 있습니다. flink를 통해 실시간으로 들어오는 사용자들의 요청들을 event-driven 방식으로 처리하고, 트래픽에 따라 유연하게 어플리케이션을 확장할 수 있게 하며, 분산 처리의 핵심인 로드 밸런싱을 쉽게 커스터마이징 하고 있습니다. 또한 flink 는 stateful streaming 을 지원하기 때문에 사용자의 컨텍스트를 flink state 로 저장하여 낮은 latency 를 유지하면서도 Match Making 알고리즘 성능을 개선시킬 수 있었습니다. 대부분의 일들은 뛰어난 동료들을 자랑하는 다른 팀들과의 협업으로 진행됩니다. AWS 기반 Kubernetes 환경에서의 배포와 인프라 관리를 DevOps팀의 도움을 받아 진행하고 있고, WebRTC 통신이나 ML Model을 전문적으로 연구하는 개발팀들과도 긴밀하게 일하게 됩니다. 이러한 체계적인 개발 환경에서 팀의 고유 개발 영역과 그 목표를 달성하는 것에 집중하려고 하고 있습니다. 아자르는 글로벌 서비스로 대부분의 유저들이 한국이 아닌 글로벌 유저들입니다. 이러한 서비스 특성상 다양한 국가의 유저들의 언어, 특수한 문화, 법률, 특성과 같은 평소에 접하기 힘든 부분을 고려한 기획을 접할 수 있고, 이러한 요구사항을 유연하게 다루기 위한 설계 역시 필수적입니다. 글로벌 서비스에서 보편적이면서도 지역적 특색을 살려 비지니스 효과를 높이는 프로젝트들을 접할 수 있습니다. Azar Backend 기술블로그 살펴보기(Link)
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