백엔드 연차별 요구사항

- 시스템 아키텍처에 대한 관심(DBA) • 컴퓨터공학, 소프트웨어 등 관련 분야 전공 • 업무/업종 관련 자격증(정보처리기사, 전기기사 등) 보유 • 재생에너지, 전력시장 관련 개발 경험 • 스타트업 근무 경험 • 프로젝트, 팀 리딩 경험 • 적극적이고 원활한 커뮤니케이션 및 협업 능력

전력중개/입찰서비스 백엔드 개발 ㄴ 요구기능 분석, 데이터 및 연동규격 설계, 백엔드 로직 개발 • 자원관리, 통계, 정산관리 등 Admin 시스템 개발 • 모니터링 시스템 개발 • 외부 API 연동 및 내부 API 개발 • AWS 인프라 관리

- 대용량 아키텍처 및 플랫폼 E2E 구축 경험 • 중개 플랫폼 또는 커머스 서비스 개발 경험 • 대규모 트래픽 서비스, 데이터 운영 경험 • 이중화 및 장애 대응 설계 경험 • 기술 및 프로젝트 리딩 경험 • 성능 및 데이터 처리 경험 • Redis, RabbitMQ 등 캐시/메시지 설계 경험 • 부하 테스트 수행 경험 • 풀스택(Frontend 포함) 경험 • AWS 아키텍처를 깊게 다뤄본 경험 • AI Coding Agent를 활용한 개발 생산성 개선 경험 • 스타트업 환경에서 빠른 실행 경험

- Java / Spring 기반 API 설계 및 개발 • 통신사 외부 시스템 연동 (REST, JSON, OAuth) • 도메인 모델링 및 데이터베이스 설계 • Spring Batch 기반 정산/배치 시스템 설계 및 운영 • AWS 기반 인프라 구조 개선 및 운영 안정화 • Redis, RabbitMQ 등을 활용한 성능 개선 • 장애 대응 및 이중화 구조 개선 • React 기반 프론트엔드 영역 확장

- 자작 도구가 팀·커뮤니티 단위로 사용되는 흔적 (스타·다운로드·내부 N명 사용 정량) • 본인 부재 시에도 운영 중인 시스템 2건 이상 • 다중 시스템 통합에 정합성 검증 자작 (체크룰·alarm·diff) • MCP(Model Context Protocol) 서버를 직접 구축하거나 통합해본 경험 • Graphiti, LangChain, LlamaIndex 등 AI 에이전트 프레임워크 실무 경험 • 온톨로지 설계 또는 정보 아키텍처(IA) 경험 • AWS 인프라 운영 경험 • Notion, Slack 등 협업 도구의 API/자동화를 다뤄본 경험 • 물류, 포워딩, 수출입 도메인에 관심이 있거나 관련 경험이 있는 분 • 오픈소스 기여 또는 기술 블로그/발표 경험

1. Full-Stack Cycle Completion (풀스택 사이클 완주) • 현장 데이터 통합 프로토 운영 시스템 배포까지 1인 또는 소수 셀로 한 사이클을 완주합니다. • 분업·인계 의존을 최소화하고, 본인이 책임지는 사이클의 폭을 가능한 한 넓힙니다. • 사이클 단축·반복 속도 향상을 정량으로 측정하고, 지속 개선합니다. 2. Data Integration (데이터 통합) • 다중 시스템(운영 DB·정산 DB·외부 API·비표준 메일/PDF·메신저)을 정합성 검증 포함 통합합니다. • 체크룰·alarm·diff 등 정합성 검증 도구를 자작합니다. • 비표준 원천(첨부 PDF·이메일 본문·메신저 로그)을 구조화된 데이터로 끌어옵니다. 3. Productionization (production 운영) • 일선 사용자가 매일 쓰는 운영 시스템을 만들고, SLA·관측 가능성·장애 대응을 본인이 책임집니다. • dev/staging에서 끝나지 않습니다. 운영 환경에서 매일 발생하는 이슈를 본인이 직접 진단·해결합니다. • 운영 지표(SLA·에러율·처리량)를 본인이 정의하고 추적합니다. 4. Tool-Making (도구 제작) • 본인 작업뿐 아니라 셀·팀이 쓰는 도구를 자작합니다. • 본인 외 1명 사용이 최소선, 팀·커뮤니티 사용이 우대선입니다. • 자작 MCP·다단 에이전트로 작업 단위를 재설계하고, 그 자체를 도구 인프라화합니다. 5. Sustainable Hand-off (운영 인계) • 본인이 셀을 떠나도 운영이 지속되도록 시스템·문서를 인계합니다. • 인계 흔적이 곧 산출물의 일부입니다. • 본인 부재 시에도 굴러가는 시스템을 남기는 것이 본 포지션의 종료선입니다. 6. AI Native • AI를 도구가 아닌 작업 단위 재설계의 수단으로 사용합니다. • 자작 MCP·다단 에이전트 운용 + 검증 체계(환각 방어·범위 제한·정합성 룰)를 본인이 설계합니다.

- BigQuery Dataform 활용 및 Graph DB(Spanner Graph, Neo4j) 설계 경험 • GraphRAG, Vector Search, Tool Calling 기반 AI 백엔드 파이프라인 구축 경험 • GCP (Vertex AI, BigQuery, Firebase) 환경 설계 및 운영 경험

- 데이터 & 온톨로지 아키텍처 설계: 현장 데이터(출퇴근, 스케줄, Vision AI)를 표준화하는 BigQuery · Dataform 중심의 코어/확장 데이터 파이프라인 및 온톨로지 스키마 설계 총괄 • AI Agent & RAG 백엔드 아키텍처 구축: 온톨로지 지식 체계와 LLM(Gemini, OpenAI, Claude)을 연결하여 환각 없는 현장 분석 AI Agent API 구현 • 기술 리더십 & API 설계: 기존 프론트엔드/풀스택 팀원들이 효율적으로 연동할 수 있는 GraphQL · REST API 규격 정의 및 기술적 의사결정 주도

- OCR, NLP, LLM, VLM, RAG 등 문서 AI 기반 프로젝트 수행 경험이 있으신 분 • On-Premise 환경에서의 솔루션 개발 및 운영 경험이 있으신 분 • 고객사 및 파트너사를 대상으로 한 기술 커뮤니케이션 경험이 있으신 분

- AI/ML, 알고리즘 기반의 고객 문제해결 • AI 모델 학습 및 최적화 • AI 모델 전/후처리 알고리즘 및 텍스트·이미지 처리 로직 구현 • 다수의 모델/기능들의 처리 파이프라인 구축 • 모델 성능 향상을 위한 테스트 자동화 및 성능 최적화 • AI 관련 고객사 기술 이슈 대응 및 장애 처리 • AI 기술 문의 대응 및 데모 시연 등 고객/파트너 커뮤니케이션 관련 개발 스택 • ML : Pytorch, vLLM, triton server, huggingface • Backend : Python, FastAPI • Data : Pandas, PostgreSQL • Infra : Docker (Compose), MinIO, AWS S3

- AI/ML 모델 서빙 환경 운영 경험이 있으신 분 • DevOps 환경 구축 및 운영 경험이 있으신 분 • 어플리케이션 특성에 맞는 운영 및 장애 대응 경험을 보유하신 분 • 컨테이너 기반의 소프트웨어 배포 및 운영 경험이 있으신 분 • 보안/인프라 엔지니어 경험이 있으신 분 • 백엔드 개발 경험 또는 관련 개발자로서의 경험을 가지고 계신분

이번에 모집하는 “DevOps 엔지니어”는 로민의 AI 제품과 서비스가 안정적으로 개발 및 운영될 수 있도록 인프라를 설계·구축·운영·관리하는 역할을 담당합니다. DevOps 중심의 역할을 기반으로, 서비스 안정성과 확장성을 높이는 데 기여해주실 분을 찾습니다. • 온프레미스·클라우드 인프라 아키텍처 설계 및 기술 협의 지원 • AI 모델 서빙 환경(온프레미스·클라우드) 설계·구축 및 최적화 • Kubernetes 기반 환경 구축 및 운영 • AWS, 네이버클라우드 등 퍼블릭 클라우드 인프라 설계·구축·관리 • CI/CD 파이프라인 설계 및 운영, 배포 자동화 • 사내 서버·네트워크·엔드포인트 환경 운영 및 장애 대응 • 프로젝트별 인프라 이슈 대응 및 운영 체계 구축 • 서버·네트워크 보안 정책 수립 및 보안 관리 활동 수행 • 클라우드 및 인프라: AWS (S3, Lambda, ECS 등), Docker, Docker-Compose, Kubernetes, Istio, Helm, Triton • 주요 언어 및 프레임워크: Python, FastAPI • 데이터베이스: PostgreSQL, Redis • 기타: Git, CI/CD, 대용량 데이터 처리 기술, Kubernetes, Istio, Helm, Triton

- D3.js, Chart.js, OpenLayers 등 데이터 시각화 라이브러리 활용 경험 - 백엔드 개발 및 데이터베이스 경험 - Visual Studio, Eclipse, Rapid PHP 등 IDE 활용 경험 - MS SQL Server (SSMS/SSIS), MySQL (phpMyAdmin), MS Access, PostgreSQL 등 데이터베이스 경험 - Photoshop, Premiere 등 기본적인 그래픽·미디어 편집 능력 - OpenLayers, Web Services, GIS(지리정보시스템) 관련 프로젝트 경험 - 네트워크 및 통신 분야 지식 - 운전면허 소지자 (현장 출장이 필요할 수 있음)

[어떤 일을 하게 되나요?] 레이더 하드웨어를 '의미 있는 것'으로 만드는 소프트웨어 레이어를 구축하는 역할입니다. 공항 안전 담당자, 풍력 발전소 운영자, 보안 관제 팀이 실시간 레이더 데이터를 기반으로 즉각적인 판단을 내릴 수 있도록, 그 인터페이스를 설계하고 개발합니다. 단순 유지보수가 아닙니다. 신규 기능을 처음부터 설계하고, UI/UX 개선을 직접 제안하며, 제품의 방향에 실질적인 영향을 미칩니다. 국내 팀과의 협업뿐 아니라 북미 본사 엔지니어링 팀과도 긴밀하게 소통하며 일하게 됩니다. [주요 업무] - 레이더 모니터링 및 제어 시스템을 위한 웹 기반 사용자 인터페이스 설계 및 개발 - 실시간 레이더 데이터를 시각화하는 반응형 웹 애플리케이션 구축 - 브라우저를 통해 레이더 시스템을 제어·설정할 수 있는 기능 구현 - RESTful API를 통한 백엔드 및 외부 시스템 연동 - 안전한 인증 및 권한 관리 기능 설계·구현 - 다양한 브라우저 및 디바이스 환경에서의 성능 최적화 및 병목 진단 - 기존 웹 애플리케이션의 버그 분석, 디버깅 및 품질 개선 - 최신 웹 기술과 프레임워크 트렌드를 연구하고 서비스에 적용 - 사용자 피드백을 바탕으로 제품 사용성 개선 및 UI/UX 향상 제안 - 소프트웨어 엔지니어, UI/UX 디자이너, 프로덕트 매니저, 현장 팀과의 협업

- ERP, WMS, 그룹웨어 등 기업용 업무 시스템 개발 또는 운영 경험 • Cafe24, 이지어드민 등 커머스 플랫폼 연동 경험 • 다중 DataSource 환경에서의 개발, 시스템 운영 경험 • Redis, Flyway를 활용한 캐싱, 마이그레이션 경험 • 레거시 시스템 리팩터링 또는 시스템 통합 프로젝트 경험 • 운영 프로세스를 분석하고 시스템으로 개선한 경험 • AI 기반 개발 도구를 활용하여 개발 생산성을 향상시킨 경험

1. 사내 인트라넷 및 업무 시스템 개발 • 기존 업무 시스템 운영, 유지 · 보수 • 다양한 운영 부서에서 사용하는 관리 기능 및 백오피스 API 개발 • 전사 운영 업무 자동화 / 효율화를 위한 기능 개발 및 개선 2. 커머스 플랫폼, ERP 등 다양한 외부 시스템과의 API 연동 설계 및 구축 3. 스케줄러 기반 동기화 파이프라인 개발 4. 전사 업무 시스템 통합 및 고도화 프로젝트 진행

[이런 분을 우대합니다] - API 설계 및 마이크로서비스 아키텍처 구축 경험이 있으신 분 - AWS 클라우드 환경에서 애플리케이션 배포·운영 경험이 있으신 분 - 이벤트 기반·비동기 처리 시스템 설계 경험이 있으신 분 - 비즈니스 지표를 기반으로 성과를 주도적으로 추적·개선해 오신 분 [미소의 기술스택] • Mobile/Web Frontend : TypeScript, React Native, Next.js, React, Tanstack Query, Webpack, Jest, Storybook, FCM • Backend : Serverless Framework, NestJS • Infrastructure : AWS, Nginx, Terraform, Kubernetes (EKS), Lambda • Observability : Grafana, Prometheus, Loki stack • Database : PostgreSQL, DynamoDB • Data : AWS Athena, DMS, Spark, Iceberg, Superset • DevOps : GitHub Actions, Terraform, ArgoCD • Design : Figma

[Back-end Developer] 백엔드 개발자는 미소 서비스의 안정성과 확장성을 책임지는 핵심 엔진입니다. 서비스 아키텍처 설계, 대규모 트래픽 처리, 데이터 모델링, 서비스 로직 고도화까지. 미소의 서비스 품질, 운영 효율, 성장 속도를 결정하는 역할입니다. [미소에서 하게 될 업무는요] • 안정적이고 확장 가능한 API 서버 설계 및 구축 • 서비스의 핵심 데이터 구조와 비즈니스 로직 개발 • 서비스 확장을 위한 로깅·모니터링 체계 구축 및 성능 최적화

- 다양한 금융 투자 상품 및 외환에 대한 도메인 지식을 갖춘 분 • Java와 대용량 SQL을 활용한 개발에 능숙한 분 • 동료들과 유연하게 소통하며, 문제 해결을 위해 적극적으로 협업하는 분 [공통 우대 사항] · 국가유공자 및 장애인 등 취업보호대상자는 관계법령에 따라 우대합니다. (입사지원 시 증빙서류를 첨부하는 경우에 해당하며, 증빙서류는 포트폴리오 란에 첨부해주시길 바랍니다.)

- 시장리스크 일 배치 모니터링 및 장애 대응 • 표준 시나리오 산출 및 대내외 보고서 관리 • 계정계 및 연계 시스템 변경에 따른 시스템 대응 • 리스크 관리 요건 변화에 따른 신규 기능 개발 및 시스템 고도화 • 외부 엔진 패치 적용 시 시스템 반영 및 영향도 평가

- 컴퓨터 공학 및 관련 학과 전공자 • FFmpeg, MediaCodec 등 미디어 처리 기술 활용 경험이 있으신 분 • 비디오/오디오 코덱, 컨테이너 포맷, 스트리밍 프로토콜에 대한 이해도가 높으신 분 • DDEX(음원 유통 표준) 메타데이터 처리 경험이 있으신 분 • 메시지 브로커(Kafka, RabbitMQ, SQS 등) 기반의 비동기 이벤트 기반 아키텍처(EDA) 설계 및 개발 경험이 있으신 분 • AWS Cloud 기반 개발 환경에 익숙하신 분

- 미디어 자동 입수 파이프라인 시스템 구축: 미디어 데이터가 유입되는 첫 단계인 대용량 자동 수집(입수) 파이프라인 시스템을 설계하고 개발합니다. • 미디어 트랜스코딩 고도화: 수집된 다양한 원본 미디어 데이터를 표준 규격으로 통합(Unification)하고, 다양한 디바이스와 네트워크 환경에 맞춰 최적화하는 트랜스코딩 시스템을 고도화 합니다. • 스트리밍 서비스 연동: 최적화된 미디어 파일이 실제 유저에게 효율적으로 제공될 수 있도록 스트리밍 서비스를 제공 합니다. • 백오피스 개발 및 운영: 음원/음반 유통망 시스템, 콘텐츠 관리 시스템, 대규모 작업을 위한 운영 포털 시스템을 개발하고 운영합니다.

- 서비스 기획부터 개발, 런칭, 운영까지 End-to-End 경험 ㆍSupabase Realtime, Auth, Storage 활용 경험 ㆍMVP 개발 및 빠른 서비스 출시 경험 ㆍSI 프로젝트 수행 경험 ㆍAI 기반 개발 프로세스를 적극 활용해보신 분 ㆍGit 기반 협업 및 코드리뷰 경험이 있으신 분 ㆍCI/CD 환경 구축 및 운영 경험이 있으신 분

1. AI 기반 개발 ·Claude 등 AI 코딩 어시스턴트를 활용한 개발 ·AI를 활용한 코드 작성, 리팩토링 및 문서화 ·사내 AI개발 가이드에 따른 개발 프로세스 수행 2. PMS 시스템 개발 ·React · Spring Boot 기반 풀스택 개발 ·Database 설계 및 연동
 ·PMS 신규 기능 개발 및 고도화 3. 서비스 기획 및 협업 - 요구사항 분석 및 기능 설계 - Claude 등을 활용한 기획 문서 작성 - 기획, 디자인, 운영 부서 협업 4. 운영 및 유지보수 - 운영 이슈 대응 및 장애 처리 - 시스템 성능 개선 및 유지보수 - Agile 기반의 지속적인 기능 개선 및 배포

- 고객이나 현장 사용자 앞에서 문제를 정의하고 진행을 이끌어본 경험 • 여러 도메인을 빠르게 오가며 일해본 경험 (에이전시·스타트업·창업 등) • 0에서 1로 제품·서비스를 만들어본 경험 • RAG·AI 에이전트·업무 자동화를 실제로 구축한 경험 • 마케팅·커머스·제조·헬스케어 등 특정 산업 도메인 이해

- 고객사 현장(데이터·프로세스·조직)에 들어가 진짜 문제를 진단하고 정의합니다. • Claude Code·Cursor 같은 AI 코딩 도구와 LLM·에이전트로 며칠 만에 작동하는 프로토타입을 만들어 검증합니다. • 설계부터 구현·배포·운영까지 프로젝트를 끝까지 책임집니다. 웹 풀스택, 데이터, RAG·에이전트 등 필요한 스택은 가리지 않습니다. • 고객 미팅과 진행 보고에 직접 참여합니다. 기술을 모르는 실무자에게도 막힘없이 설명합니다. • 현장에서 만든 솔루션을 일회성으로 끝내지 않고 플레이북과 재사용 자산으로 정리해 다음 고객으로 확장합니다. [합류 후 4주] • 1주차: 사업 모델·서비스 범위 숙지, 개발 환경·AI Gateway·내부 도구 셋업 • 2주차: 진행 중 프로젝트 투입, 선임 FDE와 페어로 첫 산출물 • 3주차: 담당 영역 인수, 고객 미팅 동석 • 4주차: 독립 태스크 수행, Head of AX 1:1 리뷰

[이런 분이면 더 좋아요] • SLI, SLO 또는 Error Budget을 정의하고 실제 서비스 운영과 의사결정에 활용해 본 경험이 있으면 좋아요. • Incident Management, Post-mortem 또는 Reliability Review 체계를 만들거나 개선해 본 경험이 있으면 좋아요. • 클라이언트부터 서버와 외부 시스템까지 이어지는 엔드투엔드 흐름에서 장애를 분석하고 해결해 본 경험이 있으면 좋아요. • 결제처럼 장애나 데이터 정합성 문제가 고객과 비즈니스에 직접적인 영향을 주는 Mission-Critical 서비스를 운영해 본 경험이 있으면 좋아요. • Istio 등 Service Mesh 환경에서 서비스 간 트래픽 흐름과 장애 전파 경로를 분석하고 개선해 본 경험이 있으면 좋아요. • Fault Injection 실험이나 장애 복구 훈련을 설계하고, 시스템의 복원력을 검증, 개선해 본 경험이 있으면 좋아요. • Java/Kotlin과 Spring Ecosystem을 이용해 제품 또는 플랫폼 코드를 개발해 본 경험이 있으면 좋아요.

[합류하면 함께할 업무예요] • 토스플레이스의 주요 제품과 사용자 흐름을 파악하고 서비스 중요도를 분류해, 각 중요도에 맞는 신뢰성 기준을 정립해요. • 결제와 매장 운영에 중요한 사용자 흐름부터 가용성, 지연시간과 정확성 등 사용자 경험을 나타내는 SLI와 SLO를 정의하고, 관측 데이터를 바탕으로 지속적으로 개선해요. • Metric과 Log 등 관측 데이터를 엔드투엔드 흐름과 사용자 영향 중심으로 연결하고, 이상 징후와 장애 원인을 빠르게 파악할 수 있도록 Observability와 Alert 체계를 고도화해요. • 주요 장애의 대응을 조율하고 Post-mortem을 주도해요. 장애에서 얻은 학습을 코드, 자동화, 아키텍처와 프로세스 개선으로 연결해 반복 장애를 줄여요. • 서비스별 Alert와 Runbook의 소유권, 장애 등급, 1차 대응과 Escalation 기준을 정립하고 토스플레이스에 적합한 Incident Management 체계를 발전시켜요. • SPOF, 성능 병목, 용량 한계와 잠재적 실패 지점을 찾아 개선해요. 성능 테스트와 용량 계획, 안전하게 통제된 Fault Injection을 통해 장애 전파 경로와 시스템의 복구 방식을 검증해요. • 문제의 성격에 따라 제품팀과 함께 제품 코드를 개선하고, 공통 플랫폼에 필요한 기능과 진단, 복구 도구는 직접 개발해요. 반복적인 진단과 복구 작업은 자동화로 줄여 나가요.

- HL7 FHIR Certification 등 FHIR 관련 공식 인증을 보유하신 분 • FHIR Resource, Profile, Extension, Terminology Binding, Search Parameter, CapabilityStatement, Implementation Guide 등 FHIR 상세 규격에 대한 이해도가 높으신 분 • FHIR 기반 연계 규격을 단순 구현하는 것을 넘어, 실제 서비스 요구사항에 맞게 API, 데이터 모델, 검증 로직, 운영 구조까지 설계해본 경험이 있으신 분 • AI Coding Agent, LLM, 자동화 도구 등을 활용해 기획·설계·개발·테스트·문서화까지 생산성을 높이고, PoC 수준을 넘어 Product 레벨의 기능으로 완성해본 경험이 있으신 분 • FHIR, OMOP CDM, SNOMED CT, LOINC, RxNorm 등 의료 데이터 표준을 함께 이해하고, 서비스 목적에 맞게 조합해 적용할 수 있으신 분 • 백엔드 또는 데이터 엔지니어링 관점에서 안정성, 확장성, 운영성을 고려한 의료 데이터 연계 제품을 개발해본 경험이 있으신 분

- 카카오헬스케어의 다양한 서비스와 플랫폼에서 활용할 FHIR 기반 데이터 교류 기능을 설계하고 개발합니다. • EMR, CDW, 연구 데이터 등 의료 데이터를 FHIR Resource 구조로 분석·매핑하고, 서비스 요구사항에 맞는 FHIR Profile, Extension, ValueSet, CodeSystem 등을 정의합니다 • FHIR Server, FHIR API, 데이터 변환 파이프라인 등 의료 데이터 표준 구현에 필요한 백엔드 또는 데이터 엔지니어링 영역을 담당합니다 • HL7 FHIR, SNOMED CT, LOINC, RxNorm, UDM 등 의료 데이터 표준을 실제 제품과 서비스에 적용하기 위한 기술 검토와 구현을 수행합니다 • 사내 서비스(Pasta Connect Pro, AI Smart Home, AI native EHR 등)의 FHIR 연계 요구사항을 분석하고, 개발팀·기획자·도메인 전문가와 협업하여 표준 기반 연계 방안을 구체화합니다 • 의료기관 및 외부 파트너와의 데이터 연계 과정에서 발생하는 데이터 구조, 코드 체계, API 연동 이슈를 분석하고 해결합니다 • 표준기술팀에서 운영하는 표준용어 매핑·검증을 지원하는 사내 도구와 연계해 의료 데이터 품질을 높이는 기능을 개발합니다. • (주로 FHIR 관련 업무를 전담으로 수행하고, 나머지 업무는 지원합니다.)

- 컴퓨터공학·소프트웨어 등 관련 전공자 • 정보처리기사 자격 보유자 • Spring Batch, Docker, Linux 서버 운영 경험자 • 헬스케어·EMR 등 규제/데이터 민감 도메인 서비스 개발 경험자 • 대용량 트래픽 또는 다중 프로젝트 동시 운영 경험자

- Java, Spring Boot 기반 API 및 비즈니스 로직 개발 • 운영 중인 서비스(IntoPet, IntoVet 클라우드, IntoLink 등)의 유지보수 및 기능 개선 • 장애·문의 대응 및 데이터 정합성 관리 • 서버 인프라 관리 및 프로젝트 초기 세팅(Docker, Linux) • 배치 프로그램 개발·운영(Spring Batch) • DB 스키마 관리 및 쿼리 튜닝(MariaDB)

- 결제, 구독처럼 수익화와 직접 맞닿은 제품을 만들어 보신 분 • 데이터 분석과 실험 설계로 제품 의사결정을 이끌어 본 경험이 있으신 분 • 새로운 기술을 빠르게 도입해 실제 성과로 연결해 보신 분 • 개발 과정에 AI 도구를 적극 활용해 생산성을 높여 보신 분 • 교육, 에듀테크 도메인에 관심과 애정이 있으신 분

[이런 동료를 찾습니다] 전통적인 개발 방식에서 벗어나 개발자의 역할을 새롭게 정의하고 함께 만들어갈 동료를 찾습니다. 프론트엔드나 백엔드 같은 기술 스택의 경계에 얽매이지 않고, 오직 고객의 문제 해결에 몰입하실 수 있는 분과 함께하고 싶습니다. 만들고 싶은 것을 스스로 정의하고 끝까지 만들어내는 메이커를 원합니다. 다만, 우리는 AI 에이전트나 LLM 서비스 자체를 만드는 개발자를 찾는 것이 아닙니다. 어떤 기술을 다뤄봤는지보다, 새로운 기술을 얼마나 빠르게 학습해 우리 문제에 적용하는지, 그리고 그 기술이 고객의 문제를 어떻게 풀고 매출로 이어지는지를 이해하는지가 더 중요합니다. 기술은 목적이 아니라 문제를 푸는 도구입니다. 우리는 원팀으로 일합니다. 개발자 혼자 요구사항을 받아 구현만 하는 것이 아니라, 기획과 디자인이 한 팀으로 붙어 문제를 함께 정의하고 함께 풉니다. 그래서 소통하며 문제의 본질을 같이 찾아가는 자세, 그리고 팀과 함께 성장하려는 마음을 중요하게 봅니다. [주요 업무] 1. 온라인 비즈니스 모델을 제품으로 만듭니다 스택을 가리지 않고 수익화 제품을 직접 만듭니다. 결제와 구독, 전환 퍼널 등을 실험 기반으로 유저가 가치를 느끼고 지갑을 여는 흐름 전체를 설계하고 구현합니다. 2. 원팀으로 문제를 함께 정의하고 풉니다 기획, 디자인, 개발자가 한 팀으로 움직입니다. 요구사항을 그대로 받기보다 무엇을 왜 만드는지부터 같이 정의하고, 가장 빠르게 검증할 방법을 함께 찾습니다. 3. 필요한 기술을 빠르게 배워 적용합니다 문제를 푸는 데 새로운 기술이 필요하면 AI를 포함해 무엇이든 빠르게 학습해 적용합니다. 기술을 위한 기술이 아니라, 그 기술이 고객의 문제를 얼마나 잘 풀고 매출에 기여하는지를 기준으로 판단합니다. - 현재 개발 환경은 Next.js / Python / Flutter / GCP / PostgreSQL 등으로 구성되어 있습니다. 4. 데이터로 검증하고 매출로 연결합니다 만드는 것에서 끝내지 않고 지표로 검증합니다. 가설을 세우고 실험을 설계하고 결과를 읽어 다음 결정을 내리는 루프를 함께 돌립니다. [이런 분과 함께하고 싶습니다] • 특정 기술 스택에 얽매이지 않고, 문제 해결에 필요한 기술을 빠르게 학습해 적용하는 분 • 새로운 기술이 고객의 문제를 어떻게 풀고 매출로 이어지는지 연결해 사고하는 분 • 자신이 만든 것을 매출과 임팩트로 이어 생각하는 분 • 데이터로 판단하고, 감이 아니라 지표로 다음 행동을 정하는 분 • 복잡한 문제를 구조화해 단순하게 만드는 데 강한 분 • 팀 안에서 소통하며 문제를 함께 정의하고 풀어가는 분 • 팀과 함께 성장하려는 마음을 가진 분 • 우리의 미션과 비전에 공감하고, 메이커로서 주도적으로 움직이는 분

- Python pandas / spark 을 이용한 데이터 분석 및 처리 • Web Crawler 개발 경험 • OpenSearch, Elasticsearch, MongoDB Atlas Search 등 검색 시스템 개발 경험 • Semantic Search, Embedding, Reranker, Vector Search, Hybrid Search(text + vector + rankFusion) 경험 • AWS, Kubernetes, Helm 기반 서비스 운영 경험 • 차량, 음성 비서, 다국어/다지역 서비스 경험 • 기술 리딩, 설계 리뷰, 주니어 멘토링 경험

- 글로벌 데이터 연동 및 모델링: 날씨, 뉴스, 증권, 스포츠 등 다양한 도메인의 글로벌 데이터를 연동하고 데이터 특성에 맞게 모델링합니다. • 데이터 파이프라인 개발 및 운영: 대용량 데이터의 시·공간을 고려한 분산 처리와 AI를 활용한 데이터 정규화·정제 등 고도화된 데이터 파이프라인을 구축하고 운영합니다. • 대규모 데이터 서빙 및 API 운영: 대규모 트래픽과 글로벌 요청에 대해서도 가공된 데이터가 안정적으로 제공될 수 있도록 글로벌 대응 API 및 서빙 시스템을 개발하고 운영합니다. • 품질 지표 관리 및 모니터링: 운영 로그를 지속적으로 모니터링하고, 자동화된 품질 지표를 생성하여 데이터 품질과 시스템 안정성을 끊임없이 개선합니다. • 기술 리딩 및 시스템 개선: 팀 내 설계 리뷰와 기술 의사결정을 리딩하며, 직면한 복잡한 문제들을 재사용 가능하고 확장성 있는 시스템 개선으로 연결합니다.

- 소프트웨어 업데이트 시스템 관련 프로젝트 경험 • Linux 기반 개발 환경에 대한 이해 • 시스템 운용을 위한 back office tool 제작 경험 - 클라우드 서비스를 활용한 개발 및 운영 경험 - backend infrastructure 구성요소 (CI/CD, Gateway, rDB, kafra, redis, AWS S3 등)의 깊은 이해 보유 • 유관 직군(vehicle software, design, operation) 업무의 이해 • DevOps의 이해 및 유관 툴(CI/CD 툴, orchestration 툴) 사용 경험 • 다양한 관점을 조율하며, 효과적인 대화를 통해 문제 해결 능력 보유

- 소프트웨어 업데이트 시스템의 Platform (cloud 부분) 개발 및 유지보수 • 소프트웨어 업데이트 관련 서버 와 차량 간의 통신 프로토콜, 데이터 인터페이스 정의 및 구현 • 외부 업체(클라이언트)의 시스템과의 연계 및 연동 구현 • 다양한 제어기 상 소프트웨어 업데이트 테스트 및 이슈 대응

- OpenSearch, Elasticsearch, MongoDB Atlas Search 등 검색 시스템 개발 경험 • Semantic Search, Embedding, Reranker, Vector Search, Hybrid Search(text + vector + rankFusion) 경험 • ranking model, recommendation system, personalization 개발 경험 • nDCG, MRR, recall, CTR 등 검색/추천 품질 지표 설계 및 운영 경험 • AWS, Kubernetes, Helm 기반 서비스 운영 경험 • 차량, 음성 비서, 다국어/다지역 서비스 경험 • 기술 리딩, 설계 리뷰, 주니어 멘토링 경험

- 검색 서비스 구축 및 운영: 뉴스, 장소, 증권, 스포츠, 뮤직, 영화 등 다양한 도메인별 컬렉션 검색 서비스의 백엔드 시스템을 설계, 개발 및 운영합니다. • 아키텍처 설계 및 표준화: OpenSearch / MongoDB Atlas 기반의 검색 시스템과 인덱싱, retrieval 구조를 설계하며, 신규 컬렉션을 빠르게 확장할 수 있도록 검색 아키텍처를 표준화합니다. • 검색 품질 분석 및 지표 운영: 운영 로그와 nDCG, recall, MRR, CTR 등 온/오프라인 품질 지표를 기반으로 검색 정확도, latency, failure case를 분석하고 개선합니다. • 랭킹 모델 및 추천 로직 고도화: 데이터 특성에 맞는 ranking model, reranker, embedding, semantic search 및 추천 로직을 개발하고, top 1~3 정확도가 중요한 컬렉션을 정밀 튜닝합니다. • 프로덕션 운영 환경 구축: API contract, cache, config registry, admin API 등 안정적인 서비스 운영에 필요한 백엔드 기반을 탄탄하게 구축합니다. • 기술 리딩 및 문제 해결: 팀 내 설계 리뷰와 기술 의사결정을 리딩하며, 복잡한 문제를 재사용 가능한 시스템 개선으로 연결합니다.

· 대규모 트래픽 또는 실시간 서비스 인프라 운영 경험이 있으신 분 · 멀티 리전 또는 고가용성(HA) 아키텍처 설계/운영 경험이 있으신 분 · Observability(Prometheus, Grafana, ELK 등) 구축 및 고도화 경험이 있으신 분 · IaC(Terraform 등)를 활용한 인프라 표준화 및 자동화 경험이 있으신 분

· 실시간 스트리밍/채팅 서비스 인프라 아키텍처 설계 및 고도화 · 온프레미스 클라우드 전환 및 운영 표준 수립 · 트래픽 급증 대응을 위한 오토스케일링 및 분산 구조 설계 · Kubernetes 기반 서비스 실행 환경 구축 및 표준화 · CI/CD 파이프라인 구축 및 배포 자동화 체계 확립 · 모니터링/로깅/알림 체계 고도화 (Observability)

· 대규모 트래픽 또는 실시간 서비스 인프라 운영 경험이 있으신 분 · 멀티 리전 또는 고가용성(HA) 아키텍처 설계/운영 경험이 있으신 분 · Observability(Prometheus, Grafana, ELK 등) 구축 및 고도화 경험이 있으신 분 · IaC(Terraform 등)를 활용한 인프라 표준화 및 자동화 경험이 있으신 분

· 실시간 스트리밍/채팅 서비스 인프라 아키텍처 설계 및 고도화 · 온프레미스 클라우드 전환 및 운영 표준 수립 · 트래픽 급증 대응을 위한 오토스케일링 및 분산 구조 설계 · Kubernetes 기반 서비스 실행 환경 구축 및 표준화 · CI/CD 파이프라인 구축 및 배포 자동화 체계 확립 · 모니터링/로깅/알림 체계 고도화 (Observability)

- Python 기반 비동기 서버 또는 실시간 서비스 개발 경험 • LLM을 활용한 프로덕션 서비스 운영 경험 • AI 모델의 품질, 비용과 지연시간을 측정하고 개선한 경험 • 빠르게 성장하는 초기 서비스나 스타트업에서 일한 경험

- 크러쉬팝 API 서버와 핵심 도메인의 설계 및 개발 • LLM 파이프라인의 품질, 비용과 지연시간 개선 • 서비스 지표와 로그를 기반으로 한 병목 및 장애 원인 분석 및 재발 방지 • 배포, 모니터링과 운영 도구 개선 • 유저 피드백과 제품 데이터를 바탕으로 한 기능 개선

- Python 기반 데이터 분석, 자동화, 분석 워크플로우 경험 • 제품 분석, 이벤트 트래킹, 대시보드, BI 툴 관련 경험 • 챗봇, AI 에이전트, 고객지원툴, CRM, 내부 운영 시스템 개발 경험 • 메시징 플랫폼, 고객 커뮤니케이션 API, 웹훅 기반 시스템 연동 경험 • React, Next.js 또는 유사 프론트엔드 프레임워크 경험 • GCP, AWS, Azure, Vercel, Cloud Run, Docker 등 클라우드 배포 경험 • 관광, 호스피탈리티, 마켓플레이스, 여행, 고객지원 제품 관련 경험 • 소규모 엔지니어링 팀, 외부 개발자, 기술 프로젝트 리딩 경험 • 한국어, 영어, 일본어 등 다국어 제품 개발 경험

- AI 컨시어지 및 백엔드 개발 • KOncierge의 AI 기반 여행 컨시어지를 위한 백엔드 시스템 설계 및 개발 • LLM API를 활용한 AI 응답 생성, 의도 분류, 대화 라우팅, 상담원/운영자 전환 플로우 개발 • 내부 운영자가 대화를 모니터링하고, 개입하고, 필요 시 직접 응대할 수 있는 휴먼 인 더 루프 시스템 구축 • WhatsApp, 카카오톡, 웹챗 및 관련 API 등 고객 커뮤니케이션 채널 연동 • 유저 대화와 투어, 가이드, 예약, 서비스 운영을 연결하는 API 및 백엔드 로직 개발 • 실시간 고객 응대 시스템의 안정성, 응답 속도, 로깅, 오류 처리 개선 • AI, 자동화, 분석을 위한 Python 기반 서비스, 스크립트, 내부 툴 개발 및 유지보수 • 대화, 유저 의도, AI 응답, 운영자 액션, 예약, 결과 데이터를 분석 가능하도록 구조화 • 제품 사용량, 전환, 서비스 품질, 운영 병목을 파악할 수 있는 데이터 파이프라인 및 리포팅 시스템 구축 • 대화 현황, 유저 행동, 세일즈 핸드오프, AI 성능을 모니터링할 수 있는 대시보드 또는 내부 뷰 개발 • 그로스 및 운영 팀과 협업하여 제품 내 상호작용이 문의, 예약, 매출로 이어지는지 추적 • 데이터를 기반으로 자동화, 제품 개선, 서비스 최적화 기회 발굴 • 유저, 대화, 가이드, 투어, 예약 관리를 위한 내부 대시보드, 어드민 패널, 운영툴 개발 • 내부툴, 랜딩페이지, 예약 플로우, 간단한 제품 인터페이스 등 필요한 경우 프론트엔드 개발 지원 • 데이터베이스 설계, 백엔드 API, UI 구현, 배포까지 제품 스택 전반에서 개발 • 비기술 팀원의 운영 니즈를 빠르게 파악하고 실제로 사용할 수 있는 툴로 전환 • 초기 스타트업 환경에 맞게 개발 속도, 유지보수성, 제품 품질 사이의 균형을 잡아 개발 • KOncierge의 기술 아키텍처와 개발 우선순위 정의 • 인프라, 백엔드 프레임워크, 데이터베이스, AI 도구, 분석 스택, 배포 방식에 대한 실용적인 의사결정 • 엔지니어링 워크플로우, 문서화, 개발 기준, 기본 보안 체계 구축 • 외부 개발자, 계약 개발자, 인턴, 향후 엔지니어링 팀원과의 협업 또는 관리 • 비즈니스 및 운영 니즈를 기술 요구사항으로 전환 • 창업팀과 함께 제품의 기술 로드맵을 책임지고 실행

- B2B·엔터프라이즈 고객을 직접 대면하며 개발해 본 경험 (SI, 컨설팅, 고객사 파견 등) • LLM API·AI 에이전트를 활용한 기능/서비스 개발 경험 • React/TypeScript 프론트엔드 또는 Go 백엔드 개발 경험 • Kubernetes, GCP 등 클라우드 인프라 운영 경험 • 사내 도구·업무 자동화를 직접 만들어 조직의 일하는 방식을 바꿔 본 경험 • 교육·세미나·발표 등 기술을 쉽게 설명해 본 경험

- 고객사 밀착 AI 앱 구축 • 고객사에 상주하거나 밀착해 현업의 업무 프로세스를 파악하고, 자동화·AI 앱으로 풀 수 있는 문제를 발굴합니다. • Claude Code, Cursor 등 AI 코딩 도구를 활용해 앱을 빠르게 개발하고, AXHub로 배포·운영까지 책임집니다. • 고객 데이터·사내 시스템(SSO, DB, 사내 API)과의 연동을 설계하고 구현합니다. ■ 현장 온보딩 & 문제 해결 • 고객사의 AXHub 도입을 리드합니다 — 테넌트 셋업, SSO/조직도 연동, 권한 설계, 초기 앱 구축까지. • 현장에서 발생하는 기술 이슈를 최전선에서 해결하고, 고객이 스스로 앱을 만들 수 있도록 현업 개발자·시티즌 디벨로퍼를 지원합니다. ■ 제품 개선 피드백 루프 • 현장에서 발견한 요구사항과 마찰 지점을 정리해 제품팀에 전달하고, 로드맵 논의에 참여합니다. • 반복되는 패턴은 템플릿·가이드로 만들어 다음 고객사에서 재사용하고, 일부는 AXHub 제품 개선에 직접 기여합니다.

- 대규모 트랜잭션, 사용자 행동 로그 및 불균형 데이터 처리와 비즈니스 목적에 맞는 정교한 평가지표 설계 경험이 있으신 분 • 온라인/오프라인 실험(A/B 테스트) 설계, 시뮬레이션 및 데이터 기반의 서비스 인사이트 도출 경험이 있으신 분 • 데이터/인프라 유관 부서와의 원활한 협업을 위한 MLOps(MLflow, Airflow 등) 및 컨테이너(K8s) 환경에 대한 높은 이해도가 있으신 분 • RFP 분석, 국가 R&D 과제 계획서 작성 및 대형 프로젝트 테크 리딩을 주도적으로 수행한 경험이 있으신 분 • AI 분야 논문 게재 또는 글로벌 오픈소스 프로젝트 기여 경험이 있으신 분

- 다양한 비즈니스 도메인별 문제를 정의하고, ML/DL 모델을 설계·검증하는 전 과정을 주도 • 국내외 오픈소스·상용 LLM의 체계적인 벤치마크 평가 수행 (멀티모달·Vision 기술 연계 포함) • LLM·멀티모달 기반 핵심 모델의 엔터프라이즈 솔루션화 및 API 패키징 • 데이터 분석 인사이트를 기반으로 기술 제안서 작성 및 프로젝트 마일스톤 관리 • 데이터 엔지니어, 인프라 조직 및 비즈니스 유관 부서와 협업하여 확장 가능한 AI API 플랫폼 아키텍처와 기술 표준을 설계 • 모델 성능 모니터링, 데이터 변화에 따른 재학습 및 데이터 플라이휠 구축을 통한 안정적인 솔루션 운영

- 세무·회계·법률 등 규제 도메인 AI 경험이 있으신 분 - 한국어 토크나이저 튜닝 등 한국어 자연어처리 경험이 있으신 분 - 스타트업에서 01 조직·제품을 만들어보신 분 - 문서 전처리 경험(OCR·VLM, 예: PaddleOCR·Qwen2.5-VL 등)이 있으신 분 - RPA·브라우저자동화경험(Playwright·Selenium 등)이 있으신 분

- 세무 AI R&D 과제 총괄 -아키텍처 설계 및 기술 의사결정 - AI 개발 인력 1~2명 직접 채용 및 팀 빌딩 · 리딩 • 정부 R&D 과제 정량 성능지표 설계 및 달성 · 검증

- 대용량·다소스 데이터 시스템을 설계부터 운영까지 책임진 경험 • 데이터 · 모델/분석 · 제품을 잇는 end-to-end 설계 
또는 파이프라인·피처스토어·MLOps 등 데이터/ML 인프라 경험 • 시계열 예측 / 랭킹·스코어링·지수 설계 / NLP·LLM·에이전트 중 
하나 이상의 실무 경험 • 여러 스택이 공존하는 이기종 시스템의 통합·정리를 설계·주도한 경험 • 데이터 시각화 및 IR·대외 발표 수준의 표현력 • 엔터테인먼트·K-컬처·팬덤·커머스 등 도메인에 대한 관심과 이해 • 학계·연구기관 등 외부 파트너와의 공동 연구/개발 협업 경험

- 수집·정합·지수 산출·예측·서빙 전 계층을 아우르는 아키텍처 설계와 핵심 기술 의사결정 • 기존 파이프라인·지수 엔진 자산을 평가해 취사선택·리팩터링·확장·통합 방향 수립 및 설계 리드 • 외부 플랫폼(스트리밍·SNS·차트·뉴스) 수집의 안정성·정합성 설계 
- 정책 변경·차단에 견디는 구조 • 영향력 지수·흥행/수요 예측 모델의 설계·검증 기준 수립 및 구현 방향 리드 (직접 설계 + 협업 조율 병행) • 멀티테넌트 SaaS로의 운영화 설계 - 성능·비용·모니터링·데이터 신뢰성 • 아키텍처 문서화 및 대외 커뮤니케이션 지원 
- 기술 발표·평가·IR·연구 협업 참여

- Bachelor's degree in Computer Science, Engineering, Telecommunications, or a related field, or equivalent experience • Hands-on experience with AWS services (e.g., Amazon Connect, Lambda, Lex, Polly, Bedrock, DynamoDB, Kinesis, S3, CloudWatch) • AWS Certifications (e.g., Solutions Architect Associate, Machine Learning Specialty, or Amazon Connect Specialty badge) • Experience with Amazon Connect specific features: Contact Flows, Contact Lens, Customer Profiles, Tasks, Outbound Campaigns, or Customer AI (Agentic self-service) • Experience designing and implementing GenAI/Agentic AI solutions within contact center environments

- Collaborate with AWS field sales, pre-sales, training and support teams to help partners and customers learn how to build and move to production grade AWS environments that support Amazon Connect • Design and implement complex, scalable, and secure Amazon Connect solutions tailored to customer needs • Architect cloud-native contact center solutions leveraging Amazon Connect, Amazon Lex, and peripheral AWS services including Contact Lens, Transcribe, Comprehend, Translate, SageMaker, Lambda, and DynamoDB • Lead technical and design discussions with IT executives to help enterprises speed their adoption of new contact center technologies and practices • Define and deliver on-site Professional Services engagements with partners and customers, including participating in pre-sales on-site visits, understanding customer requirements, proposing and delivering packaged offerings • Deliver custom solution engagements specifically focused on call center organization, processes, tooling and integration • Provide guidance on the people, organizational, security and compliance aspects of transforming the contact center to the Cloud • Act as a trusted advisor to customers on contact center industry trends, emerging technologies, and innovative cloud solutions • Lead engagements that include short on-site projects proving the use of AWS services to support new distributed computing solutions that often span private cloud and public cloud services • Manage integration and adaptation of existing enterprise call centers into Amazon Connect • Set up and configure AWS services in-line with best practices for contact center operations • Coach customers and partner teams to be self-sufficient in managing their Amazon Connect environments • Create and apply frameworks, methods, best practices and artifacts specific to Amazon Connect implementations • Share knowledge within the organization through mentoring, training, and creating reusable contact center artifacts • Collaborate with AWS product teams to share customer insights and identify Amazon Connect feature gaps

- 이커머스/라이브커머스: 관련 도메인 플랫폼의 설계, 개발, 운영 경험 (OMS 포함) • 대규모 트래픽 및 분산 처리: 대용량 분산 처리(Redis, Kinesis 등) 설계 및 장애 대응 경험 • 실시간 통신: Socket.IO 등을 사용한 실시간 통신 서버 구축 경험 • 클라우드/인프라 심화: K8s 기반 클라우드 인프라 운영 경험 및 모니터링 시스템 구축 경험 • 보안: 인증/인가, 데이터 보호, 취약점 대응, ISMS 등 보안 관련 설계 및 대응 경험 • 기술 리더십: 개발팀의 기술 방향성을 이끌어본 경험

- 서비스 고도화 및 신규 서비스 백엔드 개발 • 대규모 트래픽에 대응하는 확장 가능한 시스템 설계 및 구현 • 서비스 안정성과 성능 최적화를 위한 지속적인 개선 • 데이터 기반 의사결정을 위한 데이터 시스템 설계 • 서비스 운영 품질 개선 및 장애 대응 체계 강화 • 코드 리뷰, 기술 공유 등 기술 문화 정립에 기여