AI Solution Engineer

소개

디피니트는 DARVIS를 기반으로,
제조·유통 기업이 SAP·MES·SCM 등 다양한 운영 데이터를 자연어로 이해하고 활용해
실제 의사결정에 연결할 수 있도록 돕는 회사입니다. 우리는 단순히 AI 기능을 붙이는 것이 아니라,
고객의 운영 데이터와 업무 구조를 이해하고
AI가 실제 비즈니스 임팩트를 낼 수 있는 방식으로 설계하고 구현합니다. 현재 다양한 제조·유통 기업을 대상으로
재고, 생산, 운영 데이터 분석 및 의사결정 지원 PoC를 진행하고 있으며,
PoC를 본계약과 실제 운영 단계로 전환하는 것을 목표로 하고 있습니다. 디피니트의 AI 엔지니어는
앞단에서 정의된 비즈니스 목표와 기술 설계를 바탕으로,
이를 실제 고객 데이터와 환경 위에서 작동 가능한 형태로 구현하고 검증하는 역할을 맡습니다. 단순히 모델을 붙이는 역할이 아니라,
설계된 구조가 현장에서 실제로 동작하는지 확인하고,
문제가 생기면 원인을 구분하고 개선 방향을 도출하는 역할까지 포함합니다.

주요업무

* 비즈니스 요구사항과 기술 설계를 바탕으로 AI 기능을 실제 구현 가능한 형태로 구체화 * 고객사 데이터 기반으로 실험 루프 운영
(가설 설정 구현 검증 수정 안정화) * 자연어 질의, 데이터 해석, AI 응답 로직 등을 구현하고 검증 * 현재 모델과 환경에서 가능한지 빠르게 스파이크하고 Go/No-Go를 판단 * 입력/출력 기준, 실패 조건, 케이스별 통과 기준 등 검증 체계를 설계하고 실행 * 온프레미스 및 고객 환경의 제약을 파악하고 설계 방향에 반영 * Claude Code 등 AI 코딩 도구를 활용해 개발 생산성을 높이고 빠르게 반복

자격요건

* LLM 기반 서비스 개발 경험 * Python 백엔드 개발 경험 (FastAPI 등) * SQL 및 데이터베이스 연동 경험 * 다른 사람이 설계한 구조를 받아 실제 데이터와 환경에서 구현·검증해본 경험 * 기능 구현에 그치지 않고, 결과를 보고 개선까지 이어간 경험

우대사항

* Text2SQL 구현 경험 * 온톨로지 또는 그래프 기반 데이터 구조 이해 * 온프레미스 LLM 환경 경험 (Qwen, LLaMA, Mistral 등) * RAG, Agent, 오케스트레이션 구현 경험 * PostgreSQL 및 데이터 모델링 경험 * Docker 기반 배포 경험 [이런 경험이 있으면 강점입니다] * AI가 실제로 적용 가능한지 여부를 데이터 기반으로 판단해본 경험 * AI 로직의 실패 가능성을 사전에 정의하고 검증 케이스를 설계해본 경험 * 처음 설계한 방식이 잘 작동하지 않았을 때,
원인을 모델 / 데이터 / 시스템 / 설계 관점에서 구분해본 경험 * 고객 환경이나 운영 제약 때문에 설계를 조정하거나 에스컬레이션해본 경험 [이런 분은 저희와 맞지 않습니다] * 매 단계마다 상세한 지시가 있어야 움직일 수 있는 분 * 구현과 검증을 분리해서 생각하는 분 * 실제 작동 여부를 확인하기보다 구현 자체에만 집중하는 분 * 문제를 빠르게 실험하고 판단하기보다, 시작 전에 가능/불가능만 단정하는 분

혜택 및 복지

• 서울 창업 허브 (공덕) 근무 • 수요일 재택근무 • 유연출근제 (8~10시 사이 출근) • 간식 제공 (드롱기 커피머신, 과자, 탄산수, 콜라) • 뛰어난 동료와의 협업 (10년차 AI 개발자 3인을 중심으로 구성된 11인) • 사내 스터디 지원 • 업무 관련 도서, 강의, 세미나 참석비 지원