Fastview Product Engineer

고객의 문제에서 출발해, 기획부터 운영까지 제품을 직접 책임지고 그 효과를 숫자로 증명할 엔지니어를 찾습니다.

패스트뷰는 하루 1,500만 자의 콘텐츠를 AI로 번역·제작·유통하는 콘텐츠 테크 기업입니다. 연평균 270% 성장과 영업이익 흑자 전환을 만들었고, Microsoft(MSN), SmartNews 등 글로벌 플랫폼에 콘텐츠를 공급하며 최근 미국, 일본 법인 설립으로 글로벌 확장을 본격화하고 있습니다. 

우리가 중요하게 생각하는 것은 세 가지입니다.

1. Impact — 왜 그 문제를 선택했고, 실제로 어떤 변화를 만들었는가
2. Speed — 핵심 가설을 얼마나 작게, 빠르게 검증했는가
3. Transparency — 가정·판단 근거·실패까지 투명하게 공유하는가

어떤 도구를 썼는지보다 어떤 문제를 발견했고, 왜 그렇게 판단했으며, 무엇을 만들어 어떤 결과를 냈는지를 봅니다.

콘텐츠 생태계를 위한 제품을 만듭니다

• ShortUs (쇼더스) — 기사·대본·롱폼 영상을 넣으면 AI가 대본 재구성, 보이스, 자막, 장면 구성까지 자동으로 만들어 세로형 쇼츠로 완성합니다. 자동 품질 검증을 거친 쇼츠는 연결된 유튜브 채널에 바로 발행할 수 있습니다.
• TrendUs (트렌더스) — 커뮤니티·유튜브·뉴스에서 실시간 검색어에 오르기 전의 화제를 포착해, 지금 뜨는 소재와 그 확산 흐름을 보여주는 소재 발굴 서비스입니다.
• GuardUs (가더스) — AI 라이선싱 플랫폼. 콘텐츠를 AI 무단 크롤링으로부터 보호하고 수익화합니다.
• CreateUs (크리에이터스) — 콘텐츠계의 클로드를 넘어 수익화까지 제공하는 One-App. 패스트뷰의 모든 제품을 하나로 포괄하게 될 예정입니다. 콘텐츠의 소재 발굴부터 제작·유통·수익화까지를 한 앱에서 해결하는 것이 목표이며, 지금은 그 첫 유저를 만들고 수요를 검증하는 단계입니다.
• 그리고 계속 발굴 중인 새로운 기회들 — 다음 제품이 계속 나옵니다. 제품들의 첫 검증과 스케일업을 함께합니다.
  
  

이런 방식으로 일합니다

1. 만들기 전에 팝니다 (Pretotyping) 제품을 만들기 전에 수요부터 확인합니다. 가장 가벼운 방법으로 고객의 반응을 먼저 확인하고, 수요가 확인된 것부터 빠르게 만들어 고객에게 가치를 전달합니다.
2. 작게 만들고 빠르게 검증합니다 가장 중요한 가설 하나를 검증할 최소한의 제품을 만들고, 실제 사용자와 데이터에서 답을 찾습니다.
3. 검증된 것만 제대로 확장합니다 빠르게 만든 초기 구현과 장기 운영 시스템을 구분합니다. 가능성이 확인되면 안정성·비용·확장성을 갖춰 설계합니다.

참고) 쇼더스 이야기

합류하면 함께할 일

• 크리에이터스를 고객이 돈을 내고 쓰는 제품으로 만듭니다.
  • 수요를 확인할 가장 가벼운 버전부터 첫 제품, 운영 시스템까지 직접 만들고 배포합니다.
  • 백엔드·화면·배포를 나누지 않고, AI 코딩 에이전트를 활용해 한 기능을 끝까지 책임집니다.
  • 소재를 넣는 순간부터 쇼츠를 발행하기까지, 고객이 멈추거나 이탈하는 지점을 찾아 플로우를 최적화합니다.
  • 고객, 사업 담당자, 품질 담당자의 피드백을 빠르게 반영하고, Content Provider(콘텐츠 공급 파트너사)가 쓰는 제품까지 직접 만듭니다.
• 쇼츠 생성 파이프라인을 고도화합니다.
  • 글과 롱폼 영상을 쇼츠로 바꾸는 파이프라인(음성 인식, LLM 하이라이트 추출, TTS, 렌더링)의 품질과 처리 속도를 끌어올립니다.
  • 검증된 기능은 비용·안정성·확장성을 고려해 고도화합니다.
• 운영할 수 있는 시스템으로 만듭니다.
  • 배포 자동화, 모니터링, 장애 대응까지 적극적으로 챙깁니다. 성공한 것처럼 보이는 조용한 실패를 잡는 지표와 알림을 만듭니다.
• 숫자로 증명합니다.
  • 가설을 정량적·정성적 지표로 세우고, 로그와 데이터로 측정해 판단합니다.
    
    

이런 분을 찾습니다

• 사용자가 실제로 쓰는 제품 또는 기능을 직접 만들어 출시·운영하고, 그 변화를 숫자로 증명해 본 분
• 서버부터 화면, 배포까지 하나의 기능을 혼자 끝까지 만들어 본 분
• 애매한 문제를 로그와 데이터로 스스로 정의해 작고 빠르게 검증해 본 분
• AI 코딩 도구(Claude Code 등)로 개발 방식과 속도를 실제로 바꿔 본 분
• 판단 근거와 진행 상황을 — 실패까지 — 투명하게 공유하고, 피드백을 빠르게 반영하는 분
  
  

이런 경험이 있다면 더 좋습니다

• 초기 스타트업에서 신규 제품을 0→1로 출시해 본 경험

• 글로벌 시장을 대상으로 한 제품 또는 SOTA 수준의 기술 제품을 개발한 경험

• LLM 기능이나 대규모 트래픽 환경에서 품질·비용·지연 시간을 개선해 본 경험

채용 절차 안내

• 서류 전형 > 과제 전형 > 인터뷰 > 처우 협의 > 최종 합격
(경력 및 포트폴리오에 따라 일부 전형이 생략될 수 있습니다.)