분석 기준: 채용공고 + 2026 전략 글 + Move-in 온보딩 프로그램
1. 이 팀이 왜 중요한가
- 오늘의집은 Content-Community-Commerce가 하나로 연결된 3C 모델로 운영됨
- 고객이 앱을 여는 순간부터 거의 모든 단계에서 검색·추천을 경험함
- S&R팀은 전체 고객 탐색 여정의 퀄리티를 책임지는 팀
2. 2026 전략과의 연결
- 오늘의집 2026 슬로건: "Build as one, All clear life events"
- 독립·이사·신혼 등 라이프이벤트 순간에 고객이 즐거운 고민만 할 수 있게 하는 것이 목표
- 4대 무기: 신뢰할 수 있는 오프라인 서비스 / 통합된 경험 / 독보적인 데이터 / 초개인화 추천
- S&R PO = 이 중 데이터 해자와 초개인화 추천을 실제로 쌓는 역할
- AI 시대 전략: 오프라인 실행력 + 주관적 취향 이해라는 "AI가 가장 나중에 도달할 영역"에서 격차 벌리기
- → 검색·추천의 초개인화가 이 전략의 핵심 실행 수단
3. 주요 업무 — 행간 읽기
| # | 명시된 업무 | 실질적 의미 |
|---|---|---|
| 1 | 고객 문제 발굴·정의 → 과업 발제 | 무엇을 풀지 스스로 선택하는 Problem Owner |
| 2 | 비전·전략 수립 + 지표 설정 | KPI를 직접 정의하고 책임짐 |
| 3 | 로드맵·실행안 작성 | 별도 PM 없이 혼자 경로를 그려야 함 |
| 4 | 개발팀 협업 + A/B Test 리드 | 가설 설계 → 실험 → 결과 해석까지 직접 이끔 |
| 5 | 비즈니스 이해관계자 파트너십 | 조율이 아니라 주도가 요구됨 |
4. 자격요건 — 실질적으로 검증하는 것
- 3년 이상 PO/PM 경험: 입사 즉시 독립적으로 프로젝트를 진척시킬 수 있는 수준
- 데이터 → 인사이트 → 가설 수립: SQL이 아니라 데이터로 이야기를 만드는 능력
- 크로스팀 프로젝트 주도: ML·백엔드·프론트·데이터·비즈니스 팀 모두와 접점
- 지표 설정 + 데이터 기반 의사결정: 본인이 설정한 지표로 스스로를 검증받는 구조
5. 우대사항 — 차별화 포인트
- 검색·추천 도메인 경험: 랭킹, 개인화, 쿼리 이해 등 도메인 특유의 문제 구조를 이미 아는 사람
- A/B Test 실험 역량: 최적 분기 조건 설정 + 복잡한 지표 비교 → winner 선정 경험
- 통계적 유의성, 가드레일 지표까지 챙긴 경험
- ML/LLM 경험: 사실상 준필수에 가까움
- 2026 킥오프에서 AI를 전사 최우선 과제로 선언
- ML 엔지니어가 이해하는 언어로 기획하고 모델 개선 방향을 함께 정의할 수 있어야 함
- 영어·일본어: 글로벌 확장 방향성 및 해외 사례 리서치와 연결
6. Move-in 프로그램 — 3개월 온보딩 준비
오늘의집의 수습 기간은 일방적 평가가 아닌 회사와 신규입사자 상호 검증 구조
| 시점 | 내용 | S&R PO 관점 준비 |
|---|---|---|
| 1주차 | Warm-up: 팀 히스토리 파악 | 현재 검색·추천 지표, 기존 실험 이력, 북극성 지표 내재화 |
| 2주차 | 미션 1~3개 확정 | 팀 목표 연결된 탐색 개선 과제를 스스로 제안할 수 있어야 함 |
| 6주차 | 1차 피드백 미팅 | 미션 중간 점검 + 팀과 일하는 방식 적응 여부 확인 |
| 11주차 | 2차 피드백 미팅 | 미션 마무리 + 강점 발현 여부 함께 회고 |
| 12~13주차 | 무브인 종료 | 공식 입주 완료 |
핵심: 빠르게 무언가를 보여줘야 한다는 부담보다, 3개월 동안 팀과 합을 맞추며 개인의 강점을 발현하는 것이 목적
7. 이 포지션에서 성과를 내기 위한 핵심 관점
-
검색·추천은 수단이 아니라 전략 그 자체
- 3C 모델에서 콘텐츠→커뮤니티→커머스 전환을 만드는 연결고리
- 단순 검색 품질 개선이 아닌, 라이프이벤트 여정 전체에서의 "압도적인 쾌감" 설계
-
ML팀과 대등한 파트너가 되어야 함
- 기술을 모르면 의사결정이 지연되는 구조
- ML 개선 방향을 함께 정의할 수 있는 수준 필요
-
지표를 직접 소유해야 함
- 단편 지표(CTR, 전환율)가 아닌 라이프이벤트 완결과 연결되는 상위 지표 정의 능력
-
팀 간 맥락을 연결하는 사람
- 슬로건 "Build as one" 그대로
- 각 팀의 목표를 이해하고 S&R이 그 목표에 기여하는 방식을 설명할 수 있어야 함
8. 면접 대비 예상 질문 방향
- 데이터로 문제를 정의하고, 실험을 설계해서 의사결정한 경험
- 검색·추천 관련 지표를 직접 설정하고 개선한 사례
- ML 엔지니어와 함께 프로덕트를 개선한 경험 (LLM 포함이면 우대)
- 크로스팀 프로젝트를 주도한 경험 — 특히 이해관계 충돌을 어떻게 해소했는지
- "지금 오늘의집 검색·추천에서 가장 개선이 필요한 것은 무엇이라고 생각하나" (사전 분석 필수)
내일배움캠프 PM 6기