당근

[1]“검색 품질 고도화를 위해 팀은 Search Vertical, Search Fleamarket, Search Place 세 파트로 구성되어 있어요. 각 파트의 ML 엔지니어들은 중고거래, 동네생활, 지도 등 다양한 도메인에 특화된 모델을 연구·개발하고 있어요.”

조직 L2 · 데이터/AI, 개발 · 채용공고 · 2026-10-11 · Software Engineer, Machine Learning - 검색 (품질)

[2]“검색 품질팀은 당근의 검색 경험을 혁신하기 위해 머신러닝과 자연어 처리 기술을 기반으로 사용자 맞춤형 결과를 제공하는 데 집중하고 있어요.”

제품 반영 L2 · 데이터/AI, 개발 · 채용공고 · 2026-10-11 · Software Engineer, Machine Learning - 검색 (품질)

[3]“각 파트의 ML 엔지니어들은 중고거래, 동네생활, 지도 등 다양한 도메인에 특화된 모델을 연구·개발하고 있어요.”

인재·채용 L1 · 데이터/AI, 개발 · 채용공고 · 2026-10-11 · Software Engineer, Machine Learning - 검색 (품질)

[4]“이를 위해 자체 개발한 LLM 라우터, 대규모 학습 파이프라인, 그리고 실험부터 배포까지의 흐름을 연결하는 ML 메타데이터 시스템을 만들고 있어요.”

도구 지원 L4 · 개발, 데이터/AI · 채용공고 · 2026-10-11 · Software Engineer, Machine Learning - ML 인프라

[5]“당근 ML 인프라팀은 단순히 인프라를 운영하는 팀이라기보다, 당근의 AI 개발 방식 자체를 새롭게 설계하는 팀에 가까워요”

조직 L2 · 개발, 데이터/AI · 채용공고 · 2026-10-11 · Software Engineer, Machine Learning - ML 인프라

[6]“당근의 Software Engineer, Machine Learning은 머신러닝을 활용해서 당근의 다양한 서비스들을 고도화하고 당근 사용자들의 만족을 끌어올려요.”

인재·채용 L1 · 데이터/AI, 개발 · 채용공고 · 2026-10-11 · Software Engineer, Machine Learning

[7]“홈 피드, 상세 페이지 등에 개인화된 흥미로운 콘텐츠를 추천하기도 하고 누구나 쉽고 간편하게 광고를 통해서 효율적으로 동네 주민들에게 홍보할 수 있도록 돕기도 해요.”

제품 반영 L2 · 데이터/AI, 개발 · 채용공고 · 2026-10-11 · Software Engineer, Machine Learning

[8]“당근에서는 모든 구성원에게 AI 도구가 기본으로 제공돼요.”

도구 지원 L2 · 전 직군 · 채용공고 · 2026-10-11 · Software Engineer, Frontend - 로컬 비즈니스 (로컬 콘텐츠)

[9]“Claude Code, Codex 같은 코딩 에이전트로 본인만의 AI 워크플로우를 만들어 일하는 분”

인재·채용 L1 · 개발 · 채용공고 · 2026-10-11 · Software Engineer, Frontend - 로컬 비즈니스 (로컬 콘텐츠)

[10]“그리고 각자의 AI 활용법을 반복 가능한 업무 방식과 검증 기준, 공유 지식으로 발전시켜요. 그렇게 팀 전체가 더 빠르고 일관되게 일할 방법을 함께 만들어요.”

업무 혁신 L1 · 전 직군 · 채용공고 · 2026-10-11 · Software Engineer, Frontend - 로컬 비즈니스 (로컬 콘텐츠)

[11]“Claude Code, Codex 같은 코딩 에이전트로 본인만의 AI 워크플로우를 만들어 일하시는 분”

인재·채용 L1 · 개발 · 채용공고 · 2026-10-11 · Software Engineer, Backend - 커뮤니티

[12]“작은 단위의 일은 AI에 적극적으로 위임하고, 더 어렵고 중요한 문제에 에너지를 쏟아요. 그만큼 AI가 가져온 결과의 옳고 그름을 판별하고 끝까지 책임지는 전문성과 품질 기준을 더 무겁게 봐요”

업무 혁신 L1 · 개발 · 채용공고 · 2026-10-11 · Software Engineer, Backend - 커뮤니티

[13]“동네 이웃이 알려주는 찐 정보가 꼭 필요한 사람에게 닿도록, 콘텐츠를 임베딩하고 인덱싱해 각 지면에 맞는 콘텐츠를 AI로 제안해요”

제품 반영 L2 · 개발, 기획/PM · 채용공고 · 2026-10-11 · Software Engineer, Backend - 커뮤니티

[14]“Claude Code, Codex 같은 코딩 에이전트로 본인만의 AI 워크플로우를 만들어 일하시는 분”

인재·채용 L1 · 개발 · 채용공고 · 2026-10-10 · Software Engineer, Backend (전환형 인턴) - 커뮤니티

[15]“동네 이웃이 알려주는 찐 정보가 꼭 필요한 사람에게 닿도록, 콘텐츠를 임베딩하고 인덱싱해 각 지면에 맞는 콘텐츠를 AI로 제안해요”

제품 반영 L2 · 개발, 기획/PM · 채용공고 · 2026-10-10 · Software Engineer, Backend (전환형 인턴) - 커뮤니티

[16]“작은 단위의 일은 AI에 적극적으로 위임하고, 더 어렵고 중요한 문제에 에너지를 쏟아요. 그만큼 AI가 가져온 결과의 옳고 그름을 판별하고 끝까지 책임지는 전문성과 품질 기준을 더 무겁게 봐요”

업무 혁신 L1 · 개발 · 채용공고 · 2026-10-10 · Software Engineer, Backend (전환형 인턴) - 커뮤니티

[17]“AI 컨텍스트를 저장소에 적용하고, 코드리뷰에 AI를 활용하며, 반복되는 워크플로는 AI로 자동화해요”

업무 혁신 L1 · 개발 · 채용공고 · 2026-10-07 · Software Engineer, Backend - 인프라 (공통 서비스 개발, 콘텐츠 서빙)

[18]“AI 도구를 적극적으로 활용해 만들고 검증하는 속도를 높이고 계신 분”

인재·채용 L1 · 개발 · 채용공고 · 2026-10-07 · Software Engineer, Backend - 인프라 (공통 서비스 개발, 콘텐츠 서빙)

[19]“AI 코딩 도구를 일상적인 개발 흐름에 녹여 생산성을 높이고, AI로 빠르게 프로토타입을 만들어 아이디어를 검증해보신 분”

인재·채용 L1 · 개발 · 채용공고 · 2026-10-07 · Software Engineer, Android

[20]“AI 코드 리뷰나 코딩 에이전트처럼 새로운 도구도 적극적으로 실험하고, 효과가 검증된 방식은 팀의 개발 경험으로 정착시켜요.”

업무 혁신 L1 · 개발 · 채용공고 · 2026-10-07 · Software Engineer, Android

[21]“LLM Router, Prompt Studio, KarrotChat, Krayon 등 AI를 실험하고 개발하고 운영하는 데 필요한 플랫폼과 도구를 만들고 있어요. 당근 안에서 만들어지는 수많은 Agent, AI 기능과 파이프라인이 이 기반 위에서 동작해요.”

도구 지원 L4 · 전 직군 · 채용공고 · 2026-10-07 · Software Engineer - 테크코어 (AI Platform)

[22]“AI Platform 팀은 당근의 모든 팀이 AI를 쉽고 빠르게 제품과 업무에 활용할 수 있도록 전사 공통 AI Platform을 만들어요.”

조직 L2 · 개발, 데이터/AI · 채용공고 · 2026-10-07 · Software Engineer - 테크코어 (AI Platform)

[23]“AI Platform 팀의 Software Engineer는 AI Platform 전체에 강한 오너십과 빌더십을 가지고, 문제를 발견하는 순간부터 제품으로 구현하고 운영하는 과정까지 End-to-End로 책임지는 역할이에요.”

인재·채용 L1 · 개발, 데이터/AI · 채용공고 · 2026-10-07 · Software Engineer - 테크코어 (AI Platform)

[24]“Kraft 같은 디자인 에이전트도 이런 고민에서 출발했어요. 프롬프트만으로 SEED 기반 화면을 만들고, 디자인 의도를 구조화하고, 생성된 결과가 당근의 기준에 맞는지 검증하며, 반복되는 디자인 결정을 기억하는 도구를 실험하고 있어요.”

도구 지원 L3 · 디자인, 개발 · 채용공고 · 2026-10-07 · Design Engineer - 디자인 시스템

[25]“AI 도구를 디자인, 프로토타입, 자동화 워크플로우에 깊이 녹여서 일해본 분”

인재·채용 L2 · 디자인, 개발 · 채용공고 · 2026-10-07 · Design Engineer - 디자인 시스템

[26]“이 과정에서 AI를 활용해 반복 작업을 줄이고 아이디어를 빠르게 구현 · 검증하며, 공통 기능과 사용자 경험을 지속적으로 개선해요.”

업무 혁신 L1 · 개발 · 채용공고 · 2026-10-07 · Software Engineer, Android (인턴)

[27]“사용자 타겟팅, 광고 효과 예측, 실시간 입찰가 결정 등 다양한 영역에서 AI/ML 기술을 활용하여 광고 시스템을 지속적으로 개선하는 과정에 참여할 수 있어요.”

제품 반영 L2 · 개발, 데이터/AI · 채용공고 · 2026-10-07 · Software Engineer, Backend - 광고

[28]“제품팀과 원 팀으로 일하며 문제를 정의하고, 실험하고, 개선하고, AI와 자동화를 활용해 더 확장 가능한 해결 구조를 만들어가요.”

인재·채용 L2 · 운영/CS, 기획/PM · 채용공고 · 2026-10-07 · Product Operations Manager - 중고거래

[29]“테스트는 한 달에 3,000건 넘게 실행돼요. 8월에는 실행 중 복구가 필요했던 테스트 가운데 90% 넘게는 사람의 개입 없이 끝까지 통과했어요.”

업무 혁신 L2 · 개발 · 공식 블로그 · 2026-10-06 · 한 문장으로 앱을 테스트하기까지

[30]“사용자가 한 문장을 입력하면 AI가 먼저 테스트 Flow를 만들어요. 그다음 실제 기기에서 앱을 직접 조작해 테스트해요.”

도구 지원 L3 · 개발 · 공식 블로그 · 2026-10-06 · 한 문장으로 앱을 테스트하기까지

[31]“당근 모바일실에서는 이런 문제를 함께 풀어 갈 동료를 찾고 있어요. 테스트 자동화와 AI로 여러 팀이 스스로 품질을 확인할 수 있게 돕는 일에 관심이 있다면, 당근 채용 공고를 확인해 주세요.”

인재·채용 L1 · 개발 · 공식 블로그 · 2026-10-06 · 한 문장으로 앱을 테스트하기까지

[32]“Claude나 ChatGPT에게 “내 당근 광고 성과 좀 정리해 줘”라고 부탁하는 시대가 됐어요. 당근의 정보를 AI가 활용할 수 있도록 MCP(Model Context Protocol) 서버를 준비하면서, 새로운 인증 문제와 마주했어요.”

계획제품 반영 L1 · 개발, 기획/PM · 공식 블로그 · 2026-08-20 · 당근의 인증은 어떻게 달라져 왔을까요?

[33]“We cloned the Lynx codebase locally, ran AI agents against it, searched for the implementation of specific APIs, compared iOS and Android code paths, traced runtime lifecycles, and checked whether the code matched the documentation.”

업무 혁신 L1 · 개발 · 공식 블로그 · 2026-08-12 · Laying the Rails Beyond WebView: Why Karrot Chose Lynx

[34]“Lynx의 코드베이스를 내려받아 AI 에이전트를 실행해 특정 API의 구현 위치를 찾고, iOS와 Android의 코드 경로를 비교하고, 런타임의 생명주기를 따라가고, 문서와 코드가 일치하는지 확인했어요.”

업무 혁신 L1 · 개발 · 공식 블로그 · 2026-08-12 · 웹뷰 다음의 레일을 깔다: 당근이 Lynx를 선택한 이유

[35]“그래서 실험과 지표, 사용자 행동 이벤트를 조회·생성·수정할 수 있는 인터페이스를 MCP(Model Context Protocol) 형태로 묶었어요. 이게 Experiment MCP예요.Experiment MCP가 있으면 Claude나 Claude Code 같은 LLM 클라이언트가 실험 생성, 지표 등록, allowlist 수정, 결과 지표 조회 같은 작업을 직접 수행해요.”

도구 지원 L4 · 개발, 데이터/AI, 기획/PM · 공식 블로그 · 2026-08-04 · 실험을 더 편하게 설계할 수 있게: 당근 실험플랫폼 이야기

[36]“실험에 더 익숙하고 도메인 컨텍스트를 깊이 아는 팀은 자체 에이전트를 구성해서 Experiment MCP를 활용해요. 도메인에서 자주 쓰는 지표·실험 패턴·정책을 에이전트에 미리 담아두면, 매번 같은 맥락을 반복해서 설명하지 않아도 돼요. 예를 들어 피드팀은 도메인의 테이블·이벤트·실험 정책을 모아 둔 분석 스킬을 만들어서, 그 안에서 Experiment MCP와 다른 데이터 MCP들(BigQuery·Event·Superset 등)을 함께 호출해 실험을 빠르게 돌려요.”

업무 혁신 L2 · 데이터/AI, 기획/PM, 개발 · 공식 블로그 · 2026-08-04 · 실험을 더 편하게 설계할 수 있게: 당근 실험플랫폼 이야기

[37]“백엔드 엔지니어가 프론트엔드 코드를, 프론트엔드 엔지니어가 백엔드 코드를 작성할 때 AI 코딩 도구가 초안의 대부분을 만들어 주면서, 낯선 영역에 들던 진입 비용이 크게 줄었죠.”

업무 혁신 L2 · 개발 · 공식 블로그 · 2026-07-23 · 프론트엔드와 백엔드를 한 팀으로 합치면 어떤 일이 일어날까?

[38]“장소 자동 태깅은 후속 작업 안에서도 관심사를 나눈 사례입니다. 외부 LLM은 게시글에서 장소 후보를 뽑고, 장소 검색 플랫폼은 실제 장소를 찾습니다.”

제품 반영 L2 · 개발, 데이터/AI, 기획/PM · 공식 블로그 · 2026-07-14 · 천만 MAU를 지탱하는 커뮤니티 시스템을 소개해요