ZETIC의 SaaS 를 받쳐주는 서비스를 직접 설계하고 운영할 Backend Engineer 를 모십니다. API server, 모델 변환/벤치마크 pipeline, 그리고 이것을 실제 device farm 과 연결하는 cloud infrastructure 까지 폭넓게 다루게 됩니다. 단순히 endpoint만 찍어내는 역할이 아닙니다. Auth, billing 부터 대규모 workload orchestration 까지, AI engineer들이 우리 플랫폼을 어떻게 경험할지를 직접 설계할 분을 찾습니다. • SaaS 제품을 받쳐주는 핵심 서비스를 설계하고 개발합니다. • Cloud infrastructure 와 실제 device farm 을 오가는 workload 를 오케스트레이션합니다. • 플랫폼이 커져도 안정적이고, 관측 가능하고, 빠르게 동작하도록 만듭니다. • ML 팀, infra 팀과 함께 시스템을 지탱하는 contract 를 정의합니다.

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☆회사정보27/604

3년 이상제틱에이아이

Backend Engineer (AI Infrastructure SaaS)

자격요건

모델 학습을 넘어 ML 추론 또는 성능 최적화 문제를 다뤄보신 분 • Production 서비스를 운영해 본 경험 3년 이상 의 backend engineer • Python 에 능숙하고, modern web framework 실무 경험 • 클라우드 환경 활용 및 운영 경험 • 실제 고객이 쓰는 REST API 를 설계하고 운영해 본 경험 • 테스트, 코드 리뷰, observability, 장애 대응 등 기본기

우대사항

주요업무

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☆회사정보28/604

5년 이상애드타입

AI Product Engineer / 풀스택 개발자

자격요건

- 백엔드 개발 또는 AI/데이터 기반 제품 개발 실무 경력 5년 이상이신 분 • 컴퓨터공학, 컴퓨터과학, 소프트웨어공학, 인공지능, 데이터사이언스 등 관련 전공 학사 이상이신 분 또는 이에 준하는 개발 역량과 컴퓨터 과학 기본기를 갖추신 분 • Node.js, NestJS 또는 Python 기반으로 API 서버와 비즈니스 로직을 설계·개발해본 경험이 있으신 분 • PostgreSQL, MySQL 등 관계형 데이터베이스를 활용해 데이터 모델을 설계하고 SQL을 작성해본 경험이 있으신 분 • LLM, AI Agent, RAG, Function Calling, Tool Use 등 AI 애플리케이션 개발 개념을 이해하고 직접 구현해본 경험이 있으신 분 • LLM을 단순 호출하는 것을 넘어, 외부 도구·데이터·API를 연결해 실제 업무 흐름을 수행하는 Agent Workflow에 관심이 있으신 분 • 기획 요구사항을 기술적 구조와 동작하는 MVP로 바꿔본 경험이 있으신 분 • 기획자, 사업 담당자와 제품 요구사항을 함께 정리하고 구현 방향을 논의할 수 있으신 분 ※ 지원하신 직군과 관련된 포트폴리오, GitHub, 기술 블로그, 배포 URL, 데모 영상 등이 있으시다면 함께 제출 필요

우대사항

- AI Agent 기반 제품 기능을 기획부터 개발, 배포, 운영까지 직접 구현해본 경험이 있으신 분 • RAG, Agent Workflow, Multi-Agent, Function Calling, Tool Use, MCP 등을 활용해 실제 동작하는 시스템을 만들어본 경험이 있으신 분 • LangChain, LlamaIndex, LangGraph, CrewAI 등 LLM/Agent 애플리케이션 프레임워크를 활용해본 경험이 있으신 분 • OpenAI, Anthropic, Gemini 등 LLM API를 활용해 실제 기능 또는 자동화 도구를 만들어본 경험이 있으신 분 • RAG 파이프라인, 벡터 DB, 검색 리랭킹, 임베딩 전략, 문서 인덱싱 구조를 직접 설계하거나 구현해본 경험이 있으신 분 • 온톨로지, 지식 그래프, 카테고리 체계, 데이터 스키마 설계 등 비정형 데이터를 지식 구조로 바꿔본 경험이 있으신 분 • Docker, AWS/GCP, CI/CD, 모니터링 등 기본적인 서비스 배포·운영 환경에 대한 이해가 있으신 분 • Next.js, React, TypeScript 기반의 프론트엔드 개발 경험이 있으신 분 [이런 분과 함께하고 싶습니다] • AI를 단순 개발 보조 도구가 아니라, 제품과 업무 시스템을 바꾸는 기술로 바라보는 분 • LLM 모델 자체보다, LLM을 활용해 실제 업무를 수행하는 AI Agent 시스템에 관심이 있는 분 • 빠른 프로토타입을 좋아하지만, 동시에 운영 가능한 제품 구조와 유지보수성을 중요하게 생각하는 분 • 프론트엔드 화면 구현보다 백엔드 구조, 데이터 모델, API, AI Agent 워크플로우, 시스템 안정화에 더 강점이 있는 분 • 기획자가 만든 프로토타입을 비판적으로 바라보되, 그 속도를 죽이지 않고 제품 구조로 받아낼 수 있는 분 • 비정형 데이터를 LLM과 AI Agent가 이해하고 분석할 수 있는 지식 구조로 바꾸는 일에 관심이 있는 분 • 불완전한 요구사항 속에서도 핵심 문제를 파악하고, 동작하는 결과물로 빠르게 검증하는 방식을 선호하는 분 • 광고, 마케팅, 리서치, 공간 데이터처럼 낯선 도메인을 배우고, 이를 제품 구조와 데이터 구조로 바꾸는 일에 흥미가 있는 분 [합류 후 경험하게 될 일] (합류 후 2주) • 애드타입의 주요 사업, 고객군, 서비스, 캠페인 사례, 인텔리전스 제품군의 구조를 학습합니다. • 서베이레이더, 리뷰레이더, 애드맵, 페르소나 AI, 시뮬레이터가 각각 어떤 문제를 풀고 있는지 파악합니다. • 브랜드·캠페인·타겟·공간·매체·리포트 데이터가 어떻게 연결되어야 하는지 함께 정리합니다. • 기획자들이 Codex, Claude Code 등을 활용해 구현한 프론트 프로토타입과 내부 도구를 살펴봅니다. • 기존 코드베이스, API, 데이터베이스, 배포 환경에 익숙해지고 작은 단위의 개선 작업부터 수행합니다. (합류 후 1개월) • 애드타입 인텔리전스 제품군 중 하나 이상의 기능을 맡아 백엔드 중심으로 개선하거나 신규 구현합니다. • 서베이 응답 데이터 구조화, 리뷰 데이터 분석 파이프라인, 애드맵의 공간·매체 데이터 연결 구조, 페르소나 AI의 LLM 분석 워크플로우 등 실제 제품 기능을 직접 다룹니다. • API, 데이터 모델, LLM 호출 구조, 결과 저장 방식, 에러 처리, 로깅, 비용 관리까지 고려하며 기능을 구현합니다. • 리뷰, 설문, 검색, 공간, 매체 데이터를 LLM과 AI Agent가 활용할 수 있는 지식 베이스와 RAG 구조로 정리하는 작업에 참여합니다. • 기획자가 만든 프론트 프로토타입과 연결될 수 있도록 API 스펙을 정의하고, 필요한 경우 Next.js 기반 화면 구현도 함께 보완합니다. (합류 후 3개월) • 애드타입 인텔리전스의 핵심 제품 또는 내부 AI 업무 시스템 중 하나를 독립적으로 책임지고 개선해봅니다. • 개별 도구들이 따로 작동하는 수준을 넘어, 브랜드·캠페인·타겟·공간·매체·리포트 데이터가 하나의 제품 흐름 안에서 연결되도록 백엔드 구조를 고도화합니다. • 온톨로지, 스키마, 지식 베이스, RAG 파이프라인, AI Agent 실행 구조 등 LLM 기반 분석 시스템의 핵심 구조를 실제 제품에 맞게 설계하고 개선합니다. • 이후 애드타입 인텔리전스의 개발 속도와 제품 품질을 함께 높이는 핵심 엔지니어로 역할이 확장될 수 있습니다.

주요업무

1. 애드타입 인텔리전스 제품군 백엔드 개발 • 서베이레이더, 리뷰레이더, 애드맵, 페르소나 AI, 시뮬레이터 등 애드타입 인텔리전스 제품군의 백엔드 기능을 설계하고 개발합니다. • 브랜드, 제품, 캠페인, 타겟, 공간, 매체, 리포트 데이터를 어떻게 구조화하고 연결할지 함께 설계합니다. • 기획자가 AI 코딩 도구로 구현한 프로토타입을 기반으로 API, 데이터 구조, 인증·권한, 배포 구조를 정리하고 실제 제품 구조로 전환합니다. 2. AI Agent 시스템 설계 및 워크플로우 구현 • LLM을 기반으로 리서치, 분석, 요약, 리포트 생성, 제안 자동화 등 실제 업무 흐름을 수행하는 AI Agent 기능을 구현합니다. • RAG, Function Calling, Tool Use, MCP, Agent Workflow 등 필요한 기술을 활용해 AI가 내부 데이터와 도구를 호출하고, 결과를 조합하고, 다음 행동을 이어갈 수 있는 구조를 설계합니다. • 리뷰레이더, 서베이레이더, 애드맵, 페르소나 AI 등 애드타입 인텔리전스 도구들이 AI Agent와 연결될 수 있는 API 및 실행 구조를 함께 설계합니다. • 단순 챗봇이나 데모가 아니라, 실제 제품과 내부 업무에서 반복적으로 사용할 수 있는 Agentic AI 시스템으로 구현합니다. 3. LLM 기반 지식 베이스 구축 및 RAG 파이프라인 설계 • 리뷰, 검색, 커뮤니티, 서베이, 공간, 매체 데이터 등 다양한 비정형·정형 데이터를 LLM과 AI Agent가 읽고 분석할 수 있는 형태로 정제하고 구조화합니다. • 청킹, 메타데이터 설계, 임베딩, 벡터 인덱싱, 검색 구조를 설계해 AI Agent가 필요한 정보를 검색하고 참조할 수 있도록 만듭니다. • 필요한 경우 온톨로지, 스키마, 카테고리 체계, 개념 간 관계 구조를 설계해 애드타입 인텔리전스가 활용할 수 있는 지식 베이스를 구축합니다.

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☆회사정보29/604

주니어에이더엑스

주니어 소프트웨어 엔지니어

자격요건

# 태도와 문화 • 스스로 높은 기준을 세우고, 만족할 때까지 파고드는 집요함이 있는 분 • AI 도구를 능숙하게 쓰는 것을 넘어, AI가 내놓은 답을 그대로 받아들이지 않고 스스로 검증하며 더 나은 판단을 내리려는 분 • 빠르게 만드는 것에 그치지 않고, 왜 그렇게 만들어야 하는지를 끝까지 고민하는 분 • 동료로부터 배우려는 열린 마음과 겸손함을 가진 분, 그리고 자신이 배운 것을 다시 동료와 나누는 분 • 빠른 실행 속에서도 본질적인 학습과 성장을 놓치지 않는 분 • 아무리 뛰어나도 동료를 존중하지 않는 사람과는 함께하지 않습니다. # 기술과 능력 • 복잡하고 큰 시스템을 두려워하지 않고 오히려 흥미로워하는 분 • 컴퓨터 과학(자료구조, 알고리즘, 운영체제, 네트워크 등)의 탄탄한 기초지식을 갖춘 분 • 하나 이상의 프로그래밍 언어를 깊이 있게 다루며, 그 경험을 직접 보여줄 수 있는 분 (GitHub 등) • 복잡한 문제를 논리적으로 분해하고, 합리적인 해결책을 설계하는 분 • 자신의 아이디어를 명확한 글과 논리로 전달하고 동료를 설득할 수 있는 분

우대사항

주요업무

# 주요 업무 • 광고·추천·검색 기능을 하나의 플랫폼에서 통합합니다 • 온프렘과 클라우드 모두에서 유연하게 동작하도록 구현합니다 • 실시간 AI 의사결정으로 성과와 수익성 동시 최적화합니다 • 구축 기간과 비용을 혁신적으로 절감합니다 • 장기적으로 업계 표준이 될 기초 프레임워크 지향합니다 # 사용 기술 - Backend : Rust, Python, C++ - Frontend : Vue.js, React - Infra : Kubernetes, Docker, Multi-Cloud(AWS, GCP, Azure) # 이 팀에 합류하면 얻게 되는 것 - 수십억 건 규모의 실전 시스템을 직접 다룹니다. - 단순한 API 개발을 넘어, 실시간으로 최적의 결과를 제공하는 추천·광고 엔진의 코어 아키텍처를 설계하고 운영합니다. - 흔하지 않은 기술의 기여자가 됩니다. - 흔한 오픈소스 조합이 아닌, 광고와 추천 기술의 근간이 되는 원천 기술과 이 분야의 표준이 될 기술에 기여자로 참여하게 됩니다. - ‘Why’를 이해하는 엔지니어로 성장합니다. - 단순히 기능을 만드는 것을 넘어 비즈니스에 미치는 영향과 고객의 문제 해결 과정을 함께 고민하며, 기술적 깊이와 제품을 성공시키는 감각을 동시에 갖춘 인재로 성장합니다.

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☆회사정보30/604

시니어에이더엑스

시니어 소프트웨어 엔지니어

자격요건

# 태도와 문화 • 스스로 높은 기준을 세우고, 만족할 때까지 파고드는 집요함이 있는 분 • AI 도구를 능숙하게 쓰는 것을 넘어, AI가 내놓은 답을 그대로 받아들이지 않고 스스로 검증하며 더 나은 판단을 내리는 분 • 빠르게 만드는 것에 그치지 않고, 왜 그렇게 만들어야 하는지를 끝까지 파고드는 분 • 기술적 의사결정에 책임감을 갖고, 자신의 판단을 결과로 증명하는 분 • 동료의 성장을 자신의 성과만큼 중요하게 여기고, 자신의 경험을 팀의 자산으로 만드는 분 • 아무리 뛰어나도 동료를 존중하지 않는 사람과는 함께하지 않습니다. 혼자 빛나는 사람보다, 팀을 함께 강하게 만드는 사람을 택합니다 # 기술과 능력 • 복잡하고 큰 시스템을 두려워하지 않고 오히려 흥미로워하는 분 • 컴퓨터 과학(자료구조, 알고리즘, 운영체제, 네트워크 등)의 탄탄한 기초지식을 갖춘 분 • 하나 이상의 프로그래밍 언어를 깊이 있게 다루며, 그 경험을 직접 보여줄 수 있는 분 (GitHub 등) • 코드뿐 아니라 글과 대화로도 기술적 맥락을 팀과 공유할 수 있는 분 • 복잡한 문제를 구조화하고, 장기적으로 유지 가능한 해결책을 설계하는 분

우대사항

주요업무

- 수십억 건 규모의 실시간 광고·추천 엔진의 코어 아키텍처를 설계하고, 성능·안정성·확장성을 책임집니다 • 자체 설계한 행동 예측 원천 기술의 핵심 컴포넌트를 직접 만들고 발전시킵니다 • 온프렘과 멀티클라우드를 아우르는 분산 시스템의 본질적 난제(지연시간, 처리량, 일관성)를 해결합니다 • 기술 스택, 아키텍처 방향, 시스템 설계 원칙 등 팀의 중요한 기술 의사결정을 주도하고, 그 Why를 동료와 합의해 나갑니다 • 코드 리뷰·기술 토론·멘토링을 통해 팀 전체의 기술 수준을 끌어올립니다 • 비즈니스와 제품 맥락을 이해하고, 단기 속도와 장기적으로 유지 가능한 설계 사이의 균형을 잡습니다

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