3월 30일
라포랩스 직무 인터뷰 시리즈 Colon: Backend Chapter Leader
문성호 님이 라포랩스에서 Backend Chapter Leader로 팀 운영과 기술 기반 구축을 담당했습니다. 라포랩스는 Backend All Hands, Small Team, AI Native 전환 중심의 빠른 성장 환경을 제공합니다.

3월 30일
문성호 님이 라포랩스에서 Backend Chapter Leader로 팀 운영과 기술 기반 구축을 담당했습니다. 라포랩스는 Backend All Hands, Small Team, AI Native 전환 중심의 빠른 성장 환경을 제공합니다.
3월 30일
라포랩스는 4050 여성 맞춤 플랫폼으로 고객 리서치를 통해 홈쇼핑사 SK스토아를 인수했습니다. 현금 700억을 확보한 뒤 패션을 넘어 식품·리빙 등 고객 경험 확장합니다.
3월 24일
라포랩스 Server Engineer들이 치열한 논의로 합의 후 책임지는 문화를 유지했습니다. AI 도입과 개인화 고도화로 비즈니스 확장에 집중합니다.
3월 18일
라포랩스는 40~50대 특화 AI 커머스 플랫폼으로 개인화 추천을 강화했습니다. MAU 약 300만으로 패션·뷰티·리빙 등으로 사업을 확장합니다.
3월 11일
합류 초기에 MD가 세일즈 맵의 비효율을 발견하고 AI로 개선했습니다. 반복 작업은 AI에 위임하고 브랜드 판단과 관계 형성은 MD가 직접 합니다.
3월 3일
인터뷰에서 Scale Squad가 운영을 제품으로 전환해 커머스 확장 문제를 해결한다고 설명했습니다. 엔지니어는 PO와 초기부터 도메인과 자동화를 함께 설계한다고 했습니다.
2월 5일
Apps Script로 전사 구성원이 설치 없이 자동화와 도구를 빠르게 만들도록 지원했습니다. 그 결과 AI 활용 장벽이 낮아지고 현업의 문제를 직접 해결할 수 있게 되었습니다.
1월 22일
테스트 데이터 생성 자동화를 대시보드 버튼으로 구현한 사례를 공유했습니다. 버튼으로 다양한 주문 상태를 빠르게 만들 수 있어 QA 시간이 단축되었습니다.
1월 6일
추천시스템을 그래프 기반 retrieval과 세션별 reranking, negative feedback 반영, 의미 기반 초기화로 재설계했습니다. 그 결과 PDP 전환과 GMV, 상품·브랜드 다양성 지표가 개선되었습니다.
1월 5일
라포랩스가 전 직군 경력직 약 50명을 채용했습니다. 합류 인재에게 최대 2억 원 스톡옵션을 제공합니다.
12월 30일
기기 글자 크기 설정을 앱에 반영하도록 CSS 변수와 서버 사이드 Cookie 전달로 동적 타이포그래피를 구현했습니다. 그 결과 거래액과 탐색성 지표가 유의미하게 상승했습니다.
12월 29일
라포랩스는 AX팀을 창설해 전사적으로 AI 중심 업무 방식을 도입했습니다. 구성원이 직접 AI를 활용해 효용을 체감하도록 진입장벽을 낮추고 자동화를 확산했습니다.
12월 22일
퀸잇은 럭퀸세일로 역대 최고 거래액과 대규모 트래픽을 달성했습니다. 4050 세대의 다양해진 삶과 취향을 반영해 맞춤형 라이프스타일 플랫폼으로 도약합니다.
12월 12일
AX 팀에서 문제 발견부터 설계·구현·운영까지 Product Builder 경험을 쌓았습니다. 라포랩스는 빠르게 시도하고 인턴에게도 실전 기회를 주는 AI 친화적 조직입니다.
12월 4일
퀸잇이 인플루언서 마케팅 프로그램 '퀸잇 크리에이터'를 출시했습니다. 셀러와 크리에이터의 직접 매칭, 어필리에이트 연계, 원스톱 시스템으로 운영 효율과 수익 기회를 확대합니다
11월 27일
퀸잇이 2025 럭퀸세일로 역대 최대 거래액과 약 670만 방문자를 기록했습니다. 4050 고객 맞춤 큐레이션과 프로모션으로 판매량과 주문건수가 크게 증가했습니다
11월 25일
입사 2일차에 앱 기능을 배포하며 실무에서 직접 임팩트를 만들었습니다. 레거시 정리·모니터링 개선·신기술 검증으로 Frontend 인프라 개선에 기여했습니다.
11월 21일
E2E 테스트 구조를 통합·리팩토링해 하루 30회 배포를 지원했습니다. 배포 파이프라인과 AI 리포팅 연동으로 실패 원인 자동 분석을 제공합니다.
11월 13일
인턴이 BigQuery와 API 연동으로 광고 지급 자동화를 구현하며 업무 효율을 크게 개선했습니다. 라포랩스는 데이터 투명성과 심리적 안전감으로 빠른 성장과 도전을 지원합니다.
11월 10일
라포랩스 QA는 기획 단계부터 품질을 설계하고 자동화와 AI로 테스트 부담을 줄였습니다. 사람의 판단이 필요한 영역에만 리소스를 집중하는 구조를 지향합니다.
끝