Staff Database Engineer (Customer Success) at Coupang – Seoul | Jobyssey

[회사 소개]

쿠팡은 고객이 쿠팡앱을 열어보는 순간부터 상품을 문 앞에서 받아보는 순간까지, 고객 한 분 한 분에게 감동을 전달하기 위해 쇼핑 경험을 혁신하고 있습니다.

엔드투엔드(end-to-end) 이커머스 및 물류 네트워크와 고객 중심의 집요한 문화에 기반하여, 쿠팡은 속도, 상품 다양성, 가격 경쟁력 모두를 동시에 달성해 왔습니다. 신선식품을 포함한 수백만 개의 상품을 전국 어디든 단 몇 시간 내 배송하는 서비스를 연중무휴로 제공하며 커머스 시장의 새로운 기준을 만들어가고 있습니다.

급성장하는 한국 커머스 시장에서 쿠팡은 기술과 운영 혁신을 통해 고객 경험의 미래를 만들어가고 있습니다.

[팀 소개]

Customer Success 팀은 개발 및 애플리케이션 팀이 안정적으로 서비스를 운영할 수 있도록 고품질의 스토리지 인프라를 제공하는 조직입니다. 본 포지션은 대규모 트래픽을 처리하는 미션 크리티컬 환경에서 다양한 데이터베이스 플랫폼의 안정성과 성능을 확보하고, AI 기반 자동화를 통해 운영 효율성을 극대화하는 역할을 담당합니다.

Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, DocumentDB, DynamoDB, Cassandra, TiDB 등 다양한 데이터베이스를 대상으로 운영 자동화 및 플랫폼 최적화를 수행합니다.

팀을 조인하시면 다음의 경험을 장점으로 가져가실 수 있습니다:

세계 최대 규모 이커머스 플랫폼 중 하나에서 대규모 데이터베이스를 운영할 수 있는 기회

최신 AWS 데이터베이스 기술 및 클라우드 네이티브 아키텍처 경험

글로벌 구성원과 함께하는 협업적이고 다양한 팀 환경

지속적인 학습 및 전문성 개발 기회

[업무 내용]

AI 기반 자동화를 통해 데이터베이스 운영, 코드 및 설정 생성 프로세스를 효율화합니다.
Amazon Aurora MySQL 및 Aurora PostgreSQL 클러스터를 프로덕션 환경에서 운영 및 관리합니다.
버전 업그레이드(마이너/메이저), 패치, 파라미터 튜닝 등 데이터베이스 유지보수 작업을 수행합니다.
Blue/Green Deployment를 기반으로 최소 다운타임 환경에서 DB 업그레이드 및 마이그레이션을 수행합니다.
AWS CloudWatch, Performance Insights 등을 활용하여 데이터베이스 성능을 모니터링하고 분석합니다.
쿼리 최적화, 인덱스 튜닝, 설정 조정을 통해 성능 병목을 해결하고 확장 전략을 수립합니다.
사전 모니터링 및 장애 대응을 통해 데이터베이스의 가용성과 안정성을 확보합니다.
장애 대응(On-call 포함) 및 복구 전략 설계 및 검증을 수행합니다.
Python 기반의 자동화 스크립트 및 내부 툴을 개발하여 운영 효율성을 개선합니다.
데이터베이스 운영을 위한 표준 운영 절차(SOP)를 수립 및 관리합니다.
개발팀, 인프라팀, 보안팀과 협업하여 데이터베이스 아키텍처 및 관련 프로젝트를 수행합니다.

[자격 요건]

데이터베이스 엔지니어로서 10년 이상의 실무 경험을 보유하신 분
개인 또는 조직의 워크플로우, 스토리지, 코드 영역에서 AI 자동화 적용 경험 2년 이상 보유하신 분
Amazon Aurora MySQL 및/또는 Aurora PostgreSQL 운영 경험 5년 이상 보유하신 분
MySQL 8.0 이상에 대한 깊은 이해 (Replication, InnoDB internals, 쿼리 최적화, 트러블슈팅)
PostgreSQL 운영 경험 (확장 기능, vacuum, 메이저 버전 업그레이드)
AWS 데이터베이스 서비스(Aurora, RDS) 및 관련 서비스(CloudWatch, IAM, VPC 등)에 대한 높은 이해도
Python 또는 유사 언어를 활용한 자동화 개발 역량
초당 10,000 TPS 이상의 대규모 트래픽 환경에서의 데이터베이스 운영 경험

[우대 사항]

글로벌 환경에서 원활한 영어 커뮤니케이션 능력을 보유하신 분
Blue/Green Deployment 기반 DB 업그레이드 경험을 보유하신 분
Logical Replication, 스냅샷 기반 등 데이터베이스 마이그레이션 경험을 보유하신 분
인증, 암호화, 접근 제어 등 데이터베이스 보안 관련 전문성을 갖추신 분
Terraform, CloudFormation 등 Infrastructure as Code 경험을 보유하신 분
Grafana, Prometheus 등 모니터링 및 알림 도구 경험을 보유하신 분
CI/CD 및 GitOps 기반 운영 경험을 보유하신 분
이커머스 또는 유사한 고트래픽 환경에서 대규모 데이터베이스를 운영한 경험이 있으신 분
DocumentDB, DynamoDB, MongoDB 등 NoSQL 데이터베이스 운영 경험을 보유하신 분
TiDB, Spanner 등 NewSQL 데이터베이스 경험을 보유하신 분

[전형 절차 및 안내 사항]

전형 절차
- 서류전형 - 직무 적합성 인터뷰 - 핵심 역량 인터뷰 – 최종 합격
- 전형 절차는 직무 별로 다르게 운영될 수 있으며, 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다.
- 전형 일정 및 결과는 지원서에 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다.

참고 사항
- 본 공고는 모집 완료 시 조기 마감될 수 있습니다.
- 지원서 내용 중 허위사실이 있는 경우에는 합격이 취소될 수 있습니다.
- 보훈대상자 및 장애인 여부는 채용 과정에서 어떠한 불이익도 미치지 않습니다.
- 직급과 담당 업무 범위는 후보자의 전반적인 경력과 경험 등 제반 사정을 고려하여 변경될 수 있습니다. 이러한 변경이 필요할 경우, 최종 합격 통지 전 적절한 시기에 후보자와 커뮤니케이션 될 예정입니다.

개인정보 처리방침
- 쿠팡 그룹은 입사지원자 개인정보 처리방침(아래 링크)에 따라 귀하의 개인정보를 수집하여 처리합니다.

서류 반환 정책
- 본 고지는 『채용절차의 공정화에 관한 법률』 제11조 제6항에 따른 것입니다.
- 당사 채용에 응시한 구직자 중 최종 합격이 되지 못한 구직자는 『채용절차의 공정화에 관한 법률』에 따라 제출한 채용서류의 반환을 청구할 수 있음을 알려 드립니다. 다만, 홈페이지 또는 전자우편으로 제출된 경우나 구직자가 당사의 요구 없이 자발적으로 제출한 경우에는 그러하지 아니하며, 천재지변이나 그 밖에 당사에게 책임 없는 사유로 채용서류가 멸실된 경우에는 반환한 것으로 봅니다.
- 위 2항 본문에 따라 채용서류 반환 청구를 하는 구직자는 채용서류 반환청구서 [채용절차의 공정화에 관한 법률 시행규칙 별지 제3호 서식]를 작성하여 당사 채용팀 (서울시 송파구 송파대로 570 타워730 쿠팡채용팀) 으로 제출하면, 제출이 확인된 날로부터 14일 이내에 지정한 주소지로 등기우편을 통하여 발송해 드립니다. 이 경우 등기우편요금은 수신자 부담으로 하게 되오니 유념하시기 바랍니다.
- 당사는 위 2항 본문에 따른 구직자의 반환 청구에 대비하여 채용 여부가 확정된 날로부터 180일간 구직자가 제출한 채용서류 원본을 보관하게 되며, 그때까지 채용서류의 반환을 청구하지 아니할 경우에는 『개인정보 보호법』에 따라 지체 없이 채용서류 일체를 파기할 예정입니다.
- 채용 및 업무 수행과 관련하여 요구되는 법령상 자격이 갖추어지지 않은 경우 채용이 제한될 수 있습니다.

[Position Overview]

We are looking for a skilled and experienced Database Engineer with AI experience to join the Customer Success team at Coupang. The Customer Success team obsesses over the success of development and application teams by delivering high-quality storage infrastructure. In this role, you will be responsible for developing tools and automation (scripts, AI) for reliable operations of Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, DocumentDB, DynamoDB, Cassandra, and TiDB databases in a high-traffic, mission-critical e-commerce environment. You will work closely with development teams and application teams to ensure database reliability, performance, and availability while driving operational excellence through automation and best practices.

Opportunity to manage large-scale databases on one of the largest e-commerce platforms.
Exposure to cutting-edge AWS database technologies and cloud-native architectures.
A collaborative and diverse team environment with global colleagues.
Continuous learning and professional development opportunities.

[Key Responsibilities]

AI Automation

Generate AI Skills and Context prompts to automate storage engine and code and configuration generation across storage technologies.

Database Operations & Management

Manage and operate large-scale Amazon Aurora MySQL and Aurora PostgreSQL clusters in production environments.
Perform database maintenance tasks including version upgrades (minor/major), patching, and parameter tuning.
Execute Blue/Green Deployment (BGD) based upgrades and migrations with minimal downtime.

Performance Optimization

Monitor and analyze database performance using AWS CloudWatch, Performance Insights, and internal monitoring tools.
Identify and resolve performance bottlenecks through query optimization, index tuning, and configuration adjustments.
Conduct capacity planning and provide recommendations for scaling strategies.

Reliability & Availability

Ensure high availability and reliability of database services through proactive monitoring and incident response.
Participate in on-call rotations and respond to database-related incidents in a timely manner.
Design and implement failover strategies and validate recovery procedures.

Automation & Tooling

Develop and maintain automation scripts and tools (Python) for database operations, reducing manual intervention.
Create and maintain Standard Operating Procedures (SOPs) for all database operations.
Contribute to internal tooling and operational frameworks.

Collaboration

Partner with application development teams to provide database architecture guidance and support.
Collaborate with infrastructure and security teams on database-related projects (e.g., SPIRE-based DB authentication).
Participate in change management processes and conduct thorough reviews of database changes.

[Required Qualifications]

Experience: 10+ years of hands-on experience as a Database Engineer.
AI Automation: 2+ years of creating AI Automation for your own or company workflows, storage, or code.
Aurora / RDS: 5+ years of experience managing Amazon Aurora MySQL and/or Aurora PostgreSQL in production environments.
MySQL: Strong expertise in MySQL 8.0+ including replication, InnoDB internals, query optimization, and troubleshooting.
PostgreSQL: Working knowledge of PostgreSQL including extensions, vacuuming, and major version upgrade procedures.
AWS: Proficiency with AWS database services (Aurora, RDS) and related services (CloudWatch, IAM, VPC, Parameter Groups).
Scripting: Proficiency in Python or similar scripting languages for automation.
Operations: Experience with database operations in large-scale, high-traffic environments (10,000+ TPS).

[Preferred Qualifications]

Ability to communicate effectively in English (written and verbal) in a multinational team environment.
Experience with Blue/Green Deployment for database version upgrades.
Experience with database migration strategies (Logical Replication, snapshot-based migration).
Knowledge of database security best practices including authentication, encryption, and access control.
Experience with Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation).
Experience with monitoring and alerting tools (Grafana, Prometheus).
Experience with CI/CD pipelines and GitOps workflows.
Experience operating databases at scale in e-commerce or similar high-traffic industries.
Experience operating NoSQL databases (DocumentDB, DynamoDB, MongoDB).
Experience in NewSQL (TiDB, AWS DSQL, Spanner)

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