CJ 올리브영 커머스플랫폼유닛 Back-End 개발 지원 자료

공고 URL: https://recruit.cj.net/recruit/ko/recruit/recruit/bestDetail.fo?zz_jo_num=J20260122036765 작성일: 2026-03-21 지원 경로: 사내 추천 (지인)

1. 채용 공고 상세

포지션

회사: CJ 올리브영
팀/유닛: 커머스플랫폼유닛 (웰니스개발팀)
직군: Back-End 개발 (경력)
근무지: 서울
고용형태: 정규직 (수습 3개월)
모집기간: 2026.01.23 ~ 채용시까지 (상시)

팀 소개

올리브영 커머스플랫폼유닛은 1,600만 이상 고객에게 쇼핑 경험을 제공하는 온라인몰의 핵심 서버 구축을 담당한다. "빠르고 안정적인 고객 경험"을 제공하는 것이 팀의 미션이며, 대규모 트래픽 처리와 복잡한 비즈니스 로직 구현이 주요 업무다.

2. 담당 업무

온라인몰 핵심 비즈니스 로직 개발 및 운영 (상품 관리, 전시 로직, 검색 엔진 연동)
Java/Kotlin 기반 Spring Framework를 활용한 고성능 서버 시스템 개발
데이터베이스 설계 및 ORM(JPA, Hibernate) 활용
RESTful API 설계 및 개발
시스템 성능 모니터링 및 개선
MSA 환경에서의 서비스 개발 및 운영
새로운 기술 도입 및 검토

3. 자격 요건 & 우대 사항

필수 자격 요건

경력: 5년 이상 백엔드 애플리케이션 개발 경력
Java/Kotlin + Spring Framework 기반 개발 경험
JPA, Hibernate 등 ORM 사용 및 도메인 모델링 경험
WEB 환경에 대한 기본 이해 및 지식
문제 해결을 위한 가설 수립 및 수행 경험
학습과 성장에 대한 관심 및 자기 개발 노력

우대 사항

Spring Boot 프로젝트 수행 경험
Docker, Kubernetes 등 컨테이너 기반 기술 경험
MSA 환경 구축 및 운영 경험
Kafka 등 비동기 처리 Stream Engine 경험
다양한 캐싱 전략 이해 및 경험
대용량 데이터/트래픽 개발 및 운영 경험

4. 기술 스택 (공고 + 기술 블로그 종합)

언어 & 프레임워크

기술	사용 맥락
Java / Kotlin	백엔드 서버 메인 언어
Spring Boot	서비스 개발 기본 프레임워크
Spring Authorization Server	OAuth2 인증 서버
Spring Session	세션 관리
JPA / Hibernate	ORM, 도메인 모델링

메시징 & 이벤트

기술	사용 맥락
Apache Kafka	Event-Driven Architecture, 도메인 간 데이터 연동
AWS SQS	알림톡 처리 등 비동기 큐

데이터 & 캐싱

기술	사용 맥락
Redis	Cache-Aside, 선택적 API 호출 최적화
Aurora Serverless	RDS (AWS 관리형 DB)

인프라 & 클라우드

기술	사용 맥락
AWS	전반적 인프라 (SQS, Aurora, 등)
Docker / Kubernetes	컨테이너 오케스트레이션

모니터링 & 장애 대응

기술	사용 맥락
Datadog	APM, 모니터링
Resilience4j	Circuit Breaker, Timeout, Retry

아키텍처 패턴

MSA (Microservices Architecture)
Event-Driven Architecture
Cache-Aside Pattern
Feature Flag 기반 무중단 배포
Shadow Mode 배포 전략

5. 올리브영 기술 블로그 핵심 글 요약

면접 준비 및 기술 트렌드 파악용

1) MSA 환경에서 도메인 데이터 연동 전략 (2026-03-18)

Redis Cache-Aside + Kafka Event-Driven 하이브리드 설계

데이터의 사용처·변경 빈도·라이프사이클 분석 → 최적 연동 방식 결정
변경이 적은 데이터 → Cache-Aside
실시간 이벤트 데이터 → Kafka 이벤트 수신 + Redis Key만 캐싱 → 선택적 API 호출
핵심 포인트: 불필요한 API 호출 감소 + 실시간성 + 정확성 동시 확보

2) 대규모 트래픽 중 무중단 OAuth2 전환 (2025-10-28)

올영세일(평소 대비 10배 트래픽) 중 100% 안정 배포 달성

Feature Flag(Strategy Pattern) → 런타임 DB 설정 변경만으로 코드 배포 없이 전환
Shadow Mode → 토큰 선배포 후 점진적 전환
Resilience4j Circuit Breaker 3단계 보호 (Timeout → Retry → Circuit Breaker)
Jitter(±30초 랜덤) → Peak TPS 40% 감소
핵심 결과: P95 레이턴시 50ms, 성공률 100%

3) SQS 기반 알림톡 DB 커넥션 데드락 분석 (2025-12-30)

AWS SQS 기반 이벤트 드리븐 알림 시스템
트랜잭션 경합(데드락) 분석 및 해결

4) Spring 트랜잭션 동기화로 레거시 알림톡 발송 시스템 개선 (2026-02-23)

레거시 시스템 현대화 과정
Spring 트랜잭션 동기화 메커니즘 활용

6. 전형 절차

서류전형
  ↓
1차 면접 (Live Coding / 구술)
  ↓
온라인 인성검사 (CJAT)
  ↓
2차 면접 (Whiteboard Test / 구술)
  ↓
Reference Check
  ↓
처우전형 / 건강검진
  ↓
최종 합격

7. 면접 준비 포인트

기술 면접 예상 주제

MSA 환경에서의 서비스 간 통신 방식 (Sync vs Async)
Kafka 사용 경험 및 Event-Driven Architecture 설계
Redis 캐싱 전략 (Cache-Aside, Write-Through 등)
JPA 성능 최적화 (N+1, 지연 로딩, 벌크 연산)
대용량 트래픽 처리 경험 (TPS, 병목 분석)
Spring Transaction 동작 원리
Circuit Breaker 패턴 및 장애 격리 전략
Feature Flag 기반 무중단 배포 경험
도메인 모델링 / DDD 경험

경력 기술 (이력서용)

NHN | 온라인 게임 플랫폼 백엔드 개발 Spring Boot 3.5.6 · Java · MSA · Kafka · Redis · Spring Cloud · MySQL · JPA

1. MSA 환경에서의 멀티 서비스 개발 및 운영

slot-service, admin-service, meta-service, scheduler-service, websocket-service 5개 서비스로 구성된 MSA 환경에서 핵심 비즈니스 로직 개발
feign-module, message-module, metric-module 등 공통 기능을 독립 모듈로 분리, 각 서비스가 선택적으로 의존하는 멀티모듈 구조 설계 및 운영
Spring Cloud 기반 서비스 간 설정 동기화, Feign 기반 서비스 간 통신 구현

2. Kafka 비동기 처리 — Transactional Outbox Pattern 설계

핵심 API의 응답 흐름을 동기/비동기로 분리하여 응답 레이턴시 최소화 및 안정성 확보

즉시 응답 필요 로직 (금액 처리, 레벨 변화) → DB 트랜잭션 내 동기 처리
후처리 로직 (미션, 통계, 알림 등) → Kafka 비동기 발행으로 분리, 핵심 응답 경로에서 제거
@TransactionalEventListener(AFTER_COMMIT) 활용: 비즈니스 트랜잭션 커밋 성공 이후에만 메시지 발행 보장 → 불완전한 데이터 전파 차단
Kafka 전송 실패 시 DB Outbox Pattern fallback 구현: Propagation.REQUIRES_NEW 별도 트랜잭션으로 KafkaFailedMessage 저장 → 스케줄러 재전송으로 메시지 유실 방지
traceId를 outbox에 함께 저장하여 실패 메시지 추적 가능하도록 설계

3. 다중 서버 인메모리 캐시 동기화 — 동시성 설계

정적 데이터를 애플리케이션 메모리에 캐싱하여 DB 부하 최소화. 다중 인스턴스 환경의 캐시 정합성 문제를 직접 설계하여 해결

캐시 갱신 전파: 관리자 데이터 변경 시 Spring Cloud Bus + AMQP로 전체 서버 인스턴스에 브로드캐스트 → 각 서버가 로컬 캐시 독립 갱신
StampedLock 도입: refreshAll 수행 중 읽기 요청 차단 (tryReadLock 2.5초 타임아웃) → 순차 갱신 구간(Product → 연관 데이터)의 정합성 오류 방지
StaticDataManager 인터페이스 추상화: 데이터 타입별 init / refresh / clear 책임 분리 → OCP 준수, 신규 캐시 타입 추가 시 기존 코드 무수정
단건 DB 조회 → 벌크 조회 전환으로 초기 로딩 시 쿼리 수 감소

4. 도메인 모델링 및 추상화 설계

복잡한 비즈니스 규칙을 도메인 레이어에서 명확하게 표현하도록 지속적으로 구조 개선

서비스 계층 추상화: 구현체별로 중복되던 로직을 BaseService 추상 클래스로 통합, 공통 흐름 단일화 및 불필요 코드 제거
비즈니스 로직 추상화: 타입별(Line/Way/Cluster)로 파편화된 계산 로직을 AbstractPayChecker + AbstractWinService + Decorator 패턴으로 통합, application → domain 레이어로 재배치
OCP 리팩토링: 단일 팩토리에 집중된 Config 생성을 타입별 독립 구현으로 분리 → 신규 타입 추가 시 기존 코드 무수정
DI 기반 전환: static 메서드 의존 제거 → 스프링 컴포넌트 주입으로 전환하여 테스트 가능성 향상

5. 슬롯 아키텍처 점진적 개선

기능 추가와 병행하여 구조적 개선을 지속적으로 진행, 코드베이스의 확장성과 유지보수성 향상

서비스 추상화: 구현체별 중복 로직을 BaseSlotService 추상 클래스로 통합 → 공통 흐름 단일화, 신규 슬롯 타입 추가 시 핵심 비즈니스 로직에만 집중 가능
비즈니스 로직 도메인화: 파편화된 페이 계산(Line/Way/Cluster)을 AbstractPayChecker + Decorator 패턴으로 통합, application → domain.service.payment 레이어로 재배치
OCP 준수 리팩토링: 단일 팩토리에 집중된 Config 생성 → 타입별 독립 구현으로 분리, 신규 타입 추가 시 기존 코드 무수정
DI 기반 전환: static 메서드 의존을 스프링 컴포넌트 주입으로 전면 교체 → 테스트 가능성 향상, 순환 의존 제거
서비스 경계 명확화: Config API 응답 객체를 slot-service에서 meta-service로 이관, 모듈 간 책임 재정립

6. 테스트 인프라 설계 및 커버리지 확보

단순 테스트 추가를 넘어 테스트 작성 자체가 쉬운 구조를 설계하는 데 집중

AbstractSlotTest<T> — 범용 슬롯 테스트 기반 클래스 설계

Generic 타입 파라미터 <T extends SlotExtra>로 각 슬롯 타입에 맞는 Extra 객체를 타입 안전하게 제공
@BeforeEach에서 슬롯 특성 자동 판별 후 필요한 초기화만 수행:
- requiresPersonalService() → PersonalData 자동 초기화
- requiresGlobalPersonalService() → GlobalPersonalData 자동 초기화
- requiresProgressiveJackpot() → Jackpot Pool 자동 초기화
buildParameter() 팩토리 메서드로 SpinResultParameter 일관된 생성, 각 테스트에서 필요한 부분만 오버라이드
doInTransactionWithoutResult() 헬퍼로 트랜잭션 범위 내 테스트를 간결하게 작성
정적 접근 제거: SlotStaticDataLoader.getSlotProduct() static 호출 → DI 주입 방식으로 전환, 테스트 격리성 확보

커버리지 범위 (총 테스트 파일 447개)

슬롯 스핀 비즈니스 로직 (각 슬롯 타입별 시나리오)
Kafka 이벤트 발행 (SlotLoggingPublisher 단위 테스트)
AOP 검증 (ValidateClientVersionAop, ValidateBalanceTypeAop 유닛 테스트)
Redis 잭팟 풀 (ProgressiveJackpotRedis 통합 테스트)
ReactiveSimulator 동작 검증
시나리오 기반 슬롯 테스트 (치트/시나리오 데이터 주입)

준비해야 할 질문 (면접관에게)

웰니스개발팀의 구체적인 도메인 범위가 어떻게 되나요?
현재 팀의 기술 부채나 레거시 현대화 과제는 어떤 것이 있나요?
온보딩 과정은 어떻게 진행되나요?

8. 기타 유의 사항

이력서: 프로젝트 상세 기술 필수 (파일 첨부)
수습기간: 합격 후 3개월
유닛 간 중복 지원 불가
CJ계열사 재직자 지원 제한
병역필 또는 면제 필요
국가보훈대상자 및 장애인 우대

9. 참고 링크

CJ 올리브영 커머스플랫폼유닛 Back-End 개발 지원 자료

공고 URL: https://recruit.cj.net/recruit/ko/recruit/recruit/bestDetail.fo?zz_jo_num=J20260122036765 작성일: 2026-03-21 지원 경로: 사내 추천 (지인)

1. 채용 공고 상세

포지션

회사: CJ 올리브영
팀/유닛: 커머스플랫폼유닛 (웰니스개발팀)
직군: Back-End 개발 (경력)
근무지: 서울
고용형태: 정규직 (수습 3개월)
모집기간: 2026.01.23 ~ 채용시까지 (상시)

팀 소개

2. 담당 업무

온라인몰 핵심 비즈니스 로직 개발 및 운영 (상품 관리, 전시 로직, 검색 엔진 연동)
Java/Kotlin 기반 Spring Framework를 활용한 고성능 서버 시스템 개발
데이터베이스 설계 및 ORM(JPA, Hibernate) 활용
RESTful API 설계 및 개발
시스템 성능 모니터링 및 개선
MSA 환경에서의 서비스 개발 및 운영
새로운 기술 도입 및 검토

3. 자격 요건 & 우대 사항

필수 자격 요건

경력: 5년 이상 백엔드 애플리케이션 개발 경력
Java/Kotlin + Spring Framework 기반 개발 경험
JPA, Hibernate 등 ORM 사용 및 도메인 모델링 경험
WEB 환경에 대한 기본 이해 및 지식
문제 해결을 위한 가설 수립 및 수행 경험
학습과 성장에 대한 관심 및 자기 개발 노력

우대 사항

Spring Boot 프로젝트 수행 경험
Docker, Kubernetes 등 컨테이너 기반 기술 경험
MSA 환경 구축 및 운영 경험
Kafka 등 비동기 처리 Stream Engine 경험
다양한 캐싱 전략 이해 및 경험
대용량 데이터/트래픽 개발 및 운영 경험

4. 기술 스택 (공고 + 기술 블로그 종합)

언어 & 프레임워크

기술	사용 맥락
Java / Kotlin	백엔드 서버 메인 언어
Spring Boot	서비스 개발 기본 프레임워크
Spring Authorization Server	OAuth2 인증 서버
Spring Session	세션 관리
JPA / Hibernate	ORM, 도메인 모델링

메시징 & 이벤트

기술	사용 맥락
Apache Kafka	Event-Driven Architecture, 도메인 간 데이터 연동
AWS SQS	알림톡 처리 등 비동기 큐

데이터 & 캐싱

기술	사용 맥락
Redis	Cache-Aside, 선택적 API 호출 최적화
Aurora Serverless	RDS (AWS 관리형 DB)

인프라 & 클라우드

기술	사용 맥락
AWS	전반적 인프라 (SQS, Aurora, 등)
Docker / Kubernetes	컨테이너 오케스트레이션

모니터링 & 장애 대응

기술	사용 맥락
Datadog	APM, 모니터링
Resilience4j	Circuit Breaker, Timeout, Retry

아키텍처 패턴

MSA (Microservices Architecture)
Event-Driven Architecture
Cache-Aside Pattern
Feature Flag 기반 무중단 배포
Shadow Mode 배포 전략

5. 올리브영 기술 블로그 핵심 글 요약

면접 준비 및 기술 트렌드 파악용

1) MSA 환경에서 도메인 데이터 연동 전략 (2026-03-18)

Redis Cache-Aside + Kafka Event-Driven 하이브리드 설계

데이터의 사용처·변경 빈도·라이프사이클 분석 → 최적 연동 방식 결정
변경이 적은 데이터 → Cache-Aside
실시간 이벤트 데이터 → Kafka 이벤트 수신 + Redis Key만 캐싱 → 선택적 API 호출
핵심 포인트: 불필요한 API 호출 감소 + 실시간성 + 정확성 동시 확보

2) 대규모 트래픽 중 무중단 OAuth2 전환 (2025-10-28)

올영세일(평소 대비 10배 트래픽) 중 100% 안정 배포 달성

Feature Flag(Strategy Pattern) → 런타임 DB 설정 변경만으로 코드 배포 없이 전환
Shadow Mode → 토큰 선배포 후 점진적 전환
Resilience4j Circuit Breaker 3단계 보호 (Timeout → Retry → Circuit Breaker)
Jitter(±30초 랜덤) → Peak TPS 40% 감소
핵심 결과: P95 레이턴시 50ms, 성공률 100%

3) SQS 기반 알림톡 DB 커넥션 데드락 분석 (2025-12-30)

AWS SQS 기반 이벤트 드리븐 알림 시스템
트랜잭션 경합(데드락) 분석 및 해결

4) Spring 트랜잭션 동기화로 레거시 알림톡 발송 시스템 개선 (2026-02-23)

레거시 시스템 현대화 과정
Spring 트랜잭션 동기화 메커니즘 활용

6. 전형 절차

서류전형
  ↓
1차 면접 (Live Coding / 구술)
  ↓
온라인 인성검사 (CJAT)
  ↓
2차 면접 (Whiteboard Test / 구술)
  ↓
Reference Check
  ↓
처우전형 / 건강검진
  ↓
최종 합격

7. 면접 준비 포인트

기술 면접 예상 주제

MSA 환경에서의 서비스 간 통신 방식 (Sync vs Async)
Kafka 사용 경험 및 Event-Driven Architecture 설계
Redis 캐싱 전략 (Cache-Aside, Write-Through 등)
JPA 성능 최적화 (N+1, 지연 로딩, 벌크 연산)
대용량 트래픽 처리 경험 (TPS, 병목 분석)
Spring Transaction 동작 원리
Circuit Breaker 패턴 및 장애 격리 전략
Feature Flag 기반 무중단 배포 경험
도메인 모델링 / DDD 경험

경력 기술 (이력서용)

NHN | 온라인 게임 플랫폼 백엔드 개발 Spring Boot 3.5.6 · Java · MSA · Kafka · Redis · Spring Cloud · MySQL · JPA

1. MSA 환경에서의 멀티 서비스 개발 및 운영

slot-service, admin-service, meta-service, scheduler-service, websocket-service 5개 서비스로 구성된 MSA 환경에서 핵심 비즈니스 로직 개발
feign-module, message-module, metric-module 등 공통 기능을 독립 모듈로 분리, 각 서비스가 선택적으로 의존하는 멀티모듈 구조 설계 및 운영
Spring Cloud 기반 서비스 간 설정 동기화, Feign 기반 서비스 간 통신 구현

2. Kafka 비동기 처리 — Transactional Outbox Pattern 설계

핵심 API의 응답 흐름을 동기/비동기로 분리하여 응답 레이턴시 최소화 및 안정성 확보

즉시 응답 필요 로직 (금액 처리, 레벨 변화) → DB 트랜잭션 내 동기 처리
후처리 로직 (미션, 통계, 알림 등) → Kafka 비동기 발행으로 분리, 핵심 응답 경로에서 제거
@TransactionalEventListener(AFTER_COMMIT) 활용: 비즈니스 트랜잭션 커밋 성공 이후에만 메시지 발행 보장 → 불완전한 데이터 전파 차단
Kafka 전송 실패 시 DB Outbox Pattern fallback 구현: Propagation.REQUIRES_NEW 별도 트랜잭션으로 KafkaFailedMessage 저장 → 스케줄러 재전송으로 메시지 유실 방지
traceId를 outbox에 함께 저장하여 실패 메시지 추적 가능하도록 설계

3. 다중 서버 인메모리 캐시 동기화 — 동시성 설계

정적 데이터를 애플리케이션 메모리에 캐싱하여 DB 부하 최소화. 다중 인스턴스 환경의 캐시 정합성 문제를 직접 설계하여 해결

캐시 갱신 전파: 관리자 데이터 변경 시 Spring Cloud Bus + AMQP로 전체 서버 인스턴스에 브로드캐스트 → 각 서버가 로컬 캐시 독립 갱신
StampedLock 도입: refreshAll 수행 중 읽기 요청 차단 (tryReadLock 2.5초 타임아웃) → 순차 갱신 구간(Product → 연관 데이터)의 정합성 오류 방지
StaticDataManager 인터페이스 추상화: 데이터 타입별 init / refresh / clear 책임 분리 → OCP 준수, 신규 캐시 타입 추가 시 기존 코드 무수정
단건 DB 조회 → 벌크 조회 전환으로 초기 로딩 시 쿼리 수 감소

4. 도메인 모델링 및 추상화 설계

복잡한 비즈니스 규칙을 도메인 레이어에서 명확하게 표현하도록 지속적으로 구조 개선

서비스 계층 추상화: 구현체별로 중복되던 로직을 BaseService 추상 클래스로 통합, 공통 흐름 단일화 및 불필요 코드 제거
비즈니스 로직 추상화: 타입별(Line/Way/Cluster)로 파편화된 계산 로직을 AbstractPayChecker + AbstractWinService + Decorator 패턴으로 통합, application → domain 레이어로 재배치
OCP 리팩토링: 단일 팩토리에 집중된 Config 생성을 타입별 독립 구현으로 분리 → 신규 타입 추가 시 기존 코드 무수정
DI 기반 전환: static 메서드 의존 제거 → 스프링 컴포넌트 주입으로 전환하여 테스트 가능성 향상

5. 슬롯 아키텍처 점진적 개선

기능 추가와 병행하여 구조적 개선을 지속적으로 진행, 코드베이스의 확장성과 유지보수성 향상

서비스 추상화: 구현체별 중복 로직을 BaseSlotService 추상 클래스로 통합 → 공통 흐름 단일화, 신규 슬롯 타입 추가 시 핵심 비즈니스 로직에만 집중 가능
비즈니스 로직 도메인화: 파편화된 페이 계산(Line/Way/Cluster)을 AbstractPayChecker + Decorator 패턴으로 통합, application → domain.service.payment 레이어로 재배치
OCP 준수 리팩토링: 단일 팩토리에 집중된 Config 생성 → 타입별 독립 구현으로 분리, 신규 타입 추가 시 기존 코드 무수정
DI 기반 전환: static 메서드 의존을 스프링 컴포넌트 주입으로 전면 교체 → 테스트 가능성 향상, 순환 의존 제거
서비스 경계 명확화: Config API 응답 객체를 slot-service에서 meta-service로 이관, 모듈 간 책임 재정립

6. 테스트 인프라 설계 및 커버리지 확보

단순 테스트 추가를 넘어 테스트 작성 자체가 쉬운 구조를 설계하는 데 집중

AbstractSlotTest<T> — 범용 슬롯 테스트 기반 클래스 설계

Generic 타입 파라미터 <T extends SlotExtra>로 각 슬롯 타입에 맞는 Extra 객체를 타입 안전하게 제공
@BeforeEach에서 슬롯 특성 자동 판별 후 필요한 초기화만 수행:
- requiresPersonalService() → PersonalData 자동 초기화
- requiresGlobalPersonalService() → GlobalPersonalData 자동 초기화
- requiresProgressiveJackpot() → Jackpot Pool 자동 초기화
buildParameter() 팩토리 메서드로 SpinResultParameter 일관된 생성, 각 테스트에서 필요한 부분만 오버라이드
doInTransactionWithoutResult() 헬퍼로 트랜잭션 범위 내 테스트를 간결하게 작성
정적 접근 제거: SlotStaticDataLoader.getSlotProduct() static 호출 → DI 주입 방식으로 전환, 테스트 격리성 확보

커버리지 범위 (총 테스트 파일 447개)

슬롯 스핀 비즈니스 로직 (각 슬롯 타입별 시나리오)
Kafka 이벤트 발행 (SlotLoggingPublisher 단위 테스트)
AOP 검증 (ValidateClientVersionAop, ValidateBalanceTypeAop 유닛 테스트)
Redis 잭팟 풀 (ProgressiveJackpotRedis 통합 테스트)
ReactiveSimulator 동작 검증
시나리오 기반 슬롯 테스트 (치트/시나리오 데이터 주입)

준비해야 할 질문 (면접관에게)

웰니스개발팀의 구체적인 도메인 범위가 어떻게 되나요?
현재 팀의 기술 부채나 레거시 현대화 과제는 어떤 것이 있나요?
온보딩 과정은 어떻게 진행되나요?

8. 기타 유의 사항

이력서: 프로젝트 상세 기술 필수 (파일 첨부)
수습기간: 합격 후 3개월
유닛 간 중복 지원 불가
CJ계열사 재직자 지원 제한
병역필 또는 면제 필요
국가보훈대상자 및 장애인 우대

CJ 올리브영 커머스플랫폼유닛 Back-End 개발 지원 자료

1. 채용 공고 상세

포지션

팀 소개

2. 담당 업무

3. 자격 요건 & 우대 사항

필수 자격 요건

우대 사항

4. 기술 스택 (공고 + 기술 블로그 종합)

언어 & 프레임워크

메시징 & 이벤트

데이터 & 캐싱

인프라 & 클라우드

모니터링 & 장애 대응

아키텍처 패턴

5. 올리브영 기술 블로그 핵심 글 요약

1) MSA 환경에서 도메인 데이터 연동 전략 (2026-03-18)

2) 대규모 트래픽 중 무중단 OAuth2 전환 (2025-10-28)

3) SQS 기반 알림톡 DB 커넥션 데드락 분석 (2025-12-30)

4) Spring 트랜잭션 동기화로 레거시 알림톡 발송 시스템 개선 (2026-02-23)

6. 전형 절차

7. 면접 준비 포인트

기술 면접 예상 주제

경력 기술 (이력서용)

1. MSA 환경에서의 멀티 서비스 개발 및 운영

2. Kafka 비동기 처리 — Transactional Outbox Pattern 설계

3. 다중 서버 인메모리 캐시 동기화 — 동시성 설계

4. 도메인 모델링 및 추상화 설계

5. 슬롯 아키텍처 점진적 개선

6. 테스트 인프라 설계 및 커버리지 확보

준비해야 할 질문 (면접관에게)

8. 기타 유의 사항

9. 참고 링크

댓글

CJ 올리브영 커머스플랫폼유닛 Back-End 개발 지원 자료

1. 채용 공고 상세

포지션

팀 소개

2. 담당 업무

3. 자격 요건 & 우대 사항

필수 자격 요건

우대 사항

4. 기술 스택 (공고 + 기술 블로그 종합)

언어 & 프레임워크

메시징 & 이벤트

데이터 & 캐싱

인프라 & 클라우드

모니터링 & 장애 대응

아키텍처 패턴

5. 올리브영 기술 블로그 핵심 글 요약

1) MSA 환경에서 도메인 데이터 연동 전략 (2026-03-18)

2) 대규모 트래픽 중 무중단 OAuth2 전환 (2025-10-28)

3) SQS 기반 알림톡 DB 커넥션 데드락 분석 (2025-12-30)

4) Spring 트랜잭션 동기화로 레거시 알림톡 발송 시스템 개선 (2026-02-23)

6. 전형 절차

7. 면접 준비 포인트

기술 면접 예상 주제

경력 기술 (이력서용)

1. MSA 환경에서의 멀티 서비스 개발 및 운영

2. Kafka 비동기 처리 — Transactional Outbox Pattern 설계

3. 다중 서버 인메모리 캐시 동기화 — 동시성 설계

4. 도메인 모델링 및 추상화 설계

5. 슬롯 아키텍처 점진적 개선

6. 테스트 인프라 설계 및 커버리지 확보

준비해야 할 질문 (면접관에게)

8. 기타 유의 사항

9. 참고 링크

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