프론트엔드 챕터 전체의 일하는 방식을
AI Agent로 새롭게 정의합니다.
: 이 가슴 뛰는 미션을 함께 할 Frontend Engineer를 찾습니다!
함께하게 될 팀을 소개해요 🚀
💁🏻 프론트엔드 챕터 (Frontend Chapter)
- 라포랩스의 모든 프론트엔드 엔지니어는 스쿼드에 소속되는 동시에 기술 성장에 몰입하는 Frontend Chapter에 매트릭스 구조로 속해 있어요. 비즈니스 임팩트와 기술적 깊이를 동시에 추구할 수 있는 환경이에요.
- 매주 금요일, 라포랩스의 기술 세미나 ‘퀄리티 데이(Quality Day)’에서 다양한 기술 아젠다를 자유롭게 제안하고 공유하며 기술 부채를 함께 해소하고 있어요.
- 우리는 AI를 단순한 생산성 도구로 쓰지 않아요. Claude Code 플러그인, 커스텀 skill, harness 규칙, agent 워크플로우를 직접 설계하고 팀에 배포하며, 엔지니어가 반복하던 일을 agent에게 넘기는 환경을 만들고 있어요. AI를 쓰는 조직이 아니라, AI-native로 다시 짜이는 조직을 지향해요.
🛠️ 프론트엔드 플랫폼 팀 (Frontend Platform Team)
- 라포랩스 프론트엔드 엔지니어의 일하는 방식 자체를 설계하는 팀이에요. 스쿼드가 비즈니스 임팩트를 만든다면, 플랫폼 팀은 그 임팩트를 만드는 속도와 안전성을 만들어요.
- 공통 컴포넌트, 빌드·배포 파이프라인, 개발 환경, 테스트 인프라, 모니터링 도구 등 챕터 전체가 매일 쓰는 것들을 만들고 고도화해요.
- 우리는 챕터 안에 머무르지 않아요. 디자인 → 개발 → 검증 → 배포 → 모니터링으로 이어지는 프로덕트 엔지니어링 전체에 관여해요. Harness Engineering, Claude 플러그인 마켓플레이스, E2E agent 파이프라인 같은 도구를 직접 만들어 배포해요.
- 만든 것이 실제로 동료의 일하는 방식을 바꿨는지를 가장 중요한 성과 지표로 봐요.
합류하시면 이런 일을 함께해요 🚀
- Harness Engineering을 고도화합니다 : agent가 스스로 코드를 짜고 검증하고 배포할 수 있으려면, 그 모든 단계에 사람 대신 판단할 가드레일이 필요해요. 단계별 가드레일을 설계하고, agent가 스스로 규칙을 발견하고 강화하는 루프로 확장해요.
- Agent-first 개발 환경을 설계합니다 : 브라우저 조작, 네트워크 디버깅, 콘솔 확인, 로컬 배포 등 사람이 하는 반복 작업을 agent가 안전하게 수행할 수 있도록 MCP·CLI·Skill 레이어를 설계해요.
- UI 재현 및 변경 검증 파이프라인을 구축합니다 : API 모킹, 시각 회귀, 로직 테스트를 하나의 PR 레벨 검증 파이프라인으로 엮어서, 사람 없이도 "이 변경이 안전한가"에 답하는 시스템을 만들어요.
- 배포 라이프사이클을 재설계합니다 : 빌드·캐시·파이프라인 병렬화부터 카나리·롤백 자동화까지, 엔지니어가 더 자주, 더 안전하게 배포할 수 있는 환경을 만들어요.
- Observability와 디버깅 방식을 재설계합니다 : session replay, 모바일 이슈 자동 수집, 웹뷰 디버거 등 이슈를 사람이 쫓아가지 않는 환경을 만들어요.
- 챕터 전체의 agent 역량 레버리지를 끌어올립니다 : 우리가 만든 도구와 워크플로우를 도입하는 데에서 멈추지 않고 동료의 일하는 방식이 실제로 바뀌도록 다듬고 공유하며, 퀄리티 데이에서 함께 실험해요.
라포랩스는 이런 분을 찾고 있어요 🚀
- 5년 이상의 프론트엔드 개발 경력 또는 그에 준하는 역량을 갖춘 분
- Agent와 함께 일하는 개발 환경을 스스로 설계하고 튜닝해 보신 분 (Claude Code/Cursor/MCP/custom command/자체 CLI 등)
- 공통 컴포넌트·아키텍처·빌드·배포 등 시스템 레이어에서 생산성을 개선해보신 분
- 문제의 본질을 파악하고, 임시방편이 아닌 시스템으로 재발을 막는 솔루션을 도출하시는 분
- 동료 엔지니어의 워크플로우를 바꾸는 일을 설득하고 전파하고 측정해보신 분
이런 경험을 가진 분이라면 더욱 좋아요! 🚀
- PR 단위로 UI·로직 변경의 영향을 자동으로 검증하는 파이프라인을 설계해 본 경험 (E2E, 시각 회귀, 로직 테스트 등)
- AI 개발 도구의 설정·규칙·워크플로우를 팀 단위로 표준화하고 배포해 본 경험 (Claude Code, Cursor, Copilot 등)
- 반복되는 코드 수정·마이그레이션을 수작업이 아닌 자동화된 방식으로 처리해 본 경험 (codemod, AST 기반 변환 등)
- CI/CD 파이프라인과 빌드 시스템(Nx, Turborepo, Webpack/SWC/Vite 등)을 최적화해 본 경험
- 프론트엔드 observability 스택(Sentry, Datadog RUM, session replay 등)을 운영 관점에서 다뤄본 경험
라포랩스의 개발 환경은요 💻
- Main Stack: TypeScript, React, React Native, Next.js
- 상태관리: React Query, Redux, Jotai
- 모노레포 & 빌드: NX, SWC, Webpack, Babel
- CI/CD: GitHub Actions, CircleCI
- Toolkit: Sentry, DataDog
라포랩스로의 합류 여정이에요 🚀
- 전형 프로세스 : 서류 전형 ＞ 과제 전형 > 1차 실무인터뷰(라이브코딩) > 2차 컬쳐인터뷰 > 처우 협의 > 최종 합격
- 1차 인터뷰 전 과제 전형이 진행됩니다. 과제는 개별 안내드립니다.
- 1차 인터뷰 당일 라이브 코딩이 함께 진행되며, 상세 내용은 전형 진행 시 별도로 안내드립니다.
- 프로세스는 일정과 상황에 따라 사전 안내 후 일부 변경 또는 추가될 수 있습니다.
- 정규직의 경우, 3개월의 수습기간이 적용됩니다. 이 기간 동안 급여는 100% 지급되며 평가에 따라 수습이 연장되거나 종료될 수 있습니다.
- 채용 진행 과정에서 제출한 이력서·증빙자료 등에서 사실과 다른 정보 및 허위 기재 사항이 발견될 시 합격이 취소될 수 있습니다.
