마이리얼트립

The North ​Star

"여행 ​경험의 ​완전한 연결" 

마이리얼트립은 ​모든 여행자들이 더 쉽게 ​취향에 ​맞는 여행을 ​계획하고 경험할 수 ​있는 

세상을 만들어 ​갑니다. 비전을 ​이루기 위해 ​가장 ​창의적이고 ​혁신적인 방식으로 여행의 ​경험을 ​변화시켜 나갈 인재분들을 ​모시고 ​있습니다.

마이리얼트립이 ​지향하는 개발 문화인 ​'Product Engineer'에 ​대해 ​알려드려요.

AI 시대, ​개발자의 역할은 ​한 ​분야에만 머무르지 않습니다.

마이리얼트립의 ​Product Engineer는 ​고객의 문제를 발견하고, 해결책이 실제로 효과를 발휘할 때까지 끝까지 책임지는 개발자입니다.

우리는 기술 전문성을 기반으로, 제품과 고객 경험 전반을 아우르며 이렇게 일합니다.

• 고객 중심 문제 정의
• 사용자와 고객의 관점에서 사고하며, 겉으로 드러난 증상보다 근본 원인을 찾아냅니다.
• “무엇을 만들 것인가?”보다 “왜 만들어야 하는가?”를 먼저 고민하고, 문제 해결의 방향을 스스로 설정합니다.
• 경계 없는 문제 해결
• 다양한 기술 영역의 경계를 넘나들며, 문제를 가장 빠르게 해결할 수 있는 방법을 스스로 찾아 실행합니다.
• 필요하다면 새로운 기술을 배우고 적용하며, 역할과 역량을 확장합니다.
• 민첩하게 실행, 개선
• 복잡한 절차를 줄여 빠르게 결정하고, 짧은 피드백 주기로 지속적으로 제품을 개선합니다.
• 끝까지 책임지는 태도
• 릴리즈가 끝이 아니라, 고객의 문제가 사라질 때까지 개선과 운영을 이어갑니다.
•  

마이리얼트립의 Product Engineer는 기술과 역할의 경계를 넘어 고객 가치가 현실이 될 때까지 끝까지 책임지는 개발자입니다.

함께 일하게 될 팀과 데이터분석가(Technical Focus)가 하는 일에 대해 알려드려요.

[함께 일하게 될 팀]

• 마이리얼트립 데이터분석팀의 결과물은 단순한 보고서가 아니라, 실제로 개선된 서비스와 프로세스입니다. 
• 우리는 ‘분석 보고서‘에 그치지 않고, 데이터의 가치를 서비스와 프로세스의 변화로 실현합니다. 데이터 분석가들은 Product Manager와 긴밀히 협업하며, 목표 지표 정의부터 측정 시스템 구축, 실험 진행, 성과 분석까지 전체 프로덕션 과정을 주도합니다. 
• 특히 이 포지션에서는 데이터 파이프라인을 중점으로 다루며, BigQuery 기반 MART를 활용한 인프라 최적화와 자동화를 통해 팀의 기술 기반을 강화합니다. 
• 전사적으로 데이터의 중요성을 깊이 이해하고 있으며, 데이터 기반 의사결정이 자연스러운 문화가 자리 잡고 있습니다. 경영진부터 모든 멤버가 데이터의 가치를 인정하며, 전 직원을 대상으로 SQL 교육을 진행하고 있습니다. 간단한 데이터 추출은 각 부서에서 직접 처리하도록 장려해 분석가들이 추출보다는 깊이 있는 분석에 집중할 수 있게 합니다. 이러한 문화를 한층 발전시키기 위해 데이터 아키텍처 설계와 AI 기반 자동화 도구 도입을 주도하며, 팀 전체의 기술 성장을 이끌어냅니다.

[데이터분석가(Technical Focus)가 하는 일]

• 데이터 파이프라인 설계·구축 및 MART 최적화
• BigQuery에서 활용되는 데이터 형태에 맞춰 비즈니스 로직을 적용하는 작업을 수행하며, 매일 유입되는 데이터를 자동으로 정리·시스템화합니다. 신규 파이프라인 설계와 기존 파이프라인의 데이터 적합성 검증을 통해 신규 비즈니스 기회를 더 쉽게 발굴하고, 자동화로 데이터 활용의 확장성을 높입니다.
• DBT와 Airflow를 활용해 데이터 Manipulation과 자동화를 주도하며, MART 모델링으로 고성능 쿼리 환경을 구축합니다. 대용량 데이터셋 처리와 품질 최적화를 통해 비즈니스 적합성을 강화합니다.
• AI 도구(Generative AI 등)를 적극적으로 도입해 반복 작업을 효율화하고, AI를 통한 자동화를 통해 비지니스 성장에 도움을 줍니다.
• End-to-End 문제 해결 & 데이터 문화 확산
• 문제 정의부터 데이터 모델링, 실험 설계, 제품 반영까지 주도적인 오너십으로 이끌며, 반복적인 프로세스는 Generative AI와 Workflow Automation으로 지능형으로 업그레이드합니다. BigQuery MART 구축, 스키마 설계, 데이터 품질 관리 등 인프라 수준의 작업을 포함해 전체 데이터 라이프사이클을 관리합니다.
• 전사 구성원이 데이터를 자유롭게 읽고, 쓰고, 활용할 수 있도록 교육과 가이드를 제공하며, 함께 성장하는 문화를 조성합니다. 특히 AI 기술을 활용한 워크숍을 통해 팀의 분석 워크플로를 고도화합니다.

이런 역량이 있는 분을 찾고 있어요.

• 데이터 조작 및 분석 능력
• SQL로 데이터베이스에서 필요한 데이터를 추출하고, BigQuery 기반 DW/MART를 설계·관리한 경험이 있는 분
• Python/R을 활용해 데이터 가공·전처리를 수행하며, DBT, Airflow 같은 ETL 도구나 빅데이터 프레임워크를 다뤄본 분
• 데이터 기반의 변화 추진 능력
• 데이터를 기반으로 서비스나 프로세스에 실질적인 변화를 이끌어낼 수 있는 분
• 개발자, 디자이너, PM, 비즈니스 담당자 등 다양한 직군과 협업하며, 기술 솔루션을 제안하고 구현할 수 있는 분

우대 사항

• 문제를 스스로 정의하고 끝까지 해결하려는 오너십을 지닌 분
• 난관이 와도 쉽게 포기하지 않고 집요하게 파고드는 분
• 익숙하지 않은 영역도 과감히 도전하며 자기 성장을 추구하는 분
• AI·자동화 도구(Generative AI, AutoML, Prompt Engineering 등)를 활용해
• 반복적인 분석·리포트·Batch 작업을 자동화하고 팀 생산성을 향상시킨 경험
• LLM·RAG 기반 분석/서비스 프로토타입을 신속히 구축하거나 운영에 적용한 사례
• AI 기술을 팀원에게 전파하고 분석 워크플로를 ‘지능형’으로 고도화한 경험을 공유할 수 있는 분
• 클라우드 기반 데이터 플랫폼(BigQuery, AWS, GCP 등)에서 DW/MART 구축 및 운영 경험
• DBT/Airflow를 활용한 파이프라인 자동화 경험

합류 여정

서류지원 > 과제테스트 > 1차 면접 > 2차 면접 > 3차 면접 > 레퍼런스 체크 > 처우협의 > 입사일 조율