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Forward Deployed Engineer(FDE) 채용

에코마케팅|2026. 9. 16. 게시|
162

공고 요약

경력20년 이하
채용 유형계약직
학력학사
지역서울
마감일D-38
출처그룹바이

담당업무

  • 광고 운영 업무를 Agent가 호출할 수 있는 Tool 단위로 설계·개발

  • 예산 점검, 소재 성과 대조, 매체 상태 확인, 이상치 탐지 자동화

  • 매체 API 연동, 데이터 수집·정규화, 리포팅·알림 파이프라인 구축

  • 운영 로직을 재사용 가능한 Skill로 구조화

  • 마케터의 판단 기준을 관찰해 자동화 과제로 정의

  • 광고 성과·예산·운영 맥락 데이터와 Agent 실행 구조 연결

  • Agent 해석과 마케터 판단의 차이를 평가하고 Tool 단위로 개선

자격요건

  • Python 활용 경험

  • FastAPI·Django 등 백엔드 프레임워크 경험

  • Python 기반 데이터 처리 또는 자동화 경험

  • LLM·AI 트렌드 연구 및 관련 API 활용 경험

  • 문제 정의와 해결 과정에 대한 높은 관심

  • 현업 마케터의 니즈를 기술 언어로 풀어내는 브릿지형 사고

  • 복잡한 문제를 구조화하고 명확히 커뮤니케이션하는 역량

기술스택

  • Python, FastAPI, Django

  • MySQL, PostgreSQL, MongoDB, DynamoDB 등 데이터베이스

  • OpenAI API, LangChain, LangGraph 기반 LLM 연동

  • Selenium, RPA, 크롤링 자동화

  • AWS EC2, Lambda, S3, RDS, EKS 및 Docker

  • Jira, Confluence, Notion, Slack, MS-Teams

우대사항

  • 컴퓨터공학 또는 관련 학과 전공

  • Tool Calling·Function Calling 직접 구현 경험

  • 광고·마케팅 데이터, 매체 API, 리포팅 자동화 및 성과 데이터 가공 경험

  • LangChain·LangGraph 기반 Agent 실행 흐름 구축 경험

  • Google Apps Script, 스프레드시트 자동화, 크롤링·스크래핑 경험

  • FastAPI 등으로 API를 직접 개발해 서비스한 경험

  • AI 기술과 연구 동향을 실제 문제에 적용한 경험

  • 사내 툴, 동아리, 오픈소스 등 제작물을 다른 사람이 사용하게 한 경험

  • 현업 사용자와 대화하며 요구사항을 정리한 경험

보상

  • 신입 초봉 5,000만원

  • 정규직 전환 시 적용

  • 수습기간 3개월간 별도 급여 적용

전형절차

  1. 서류 전형

  2. 면접 전형: PT 발표 및 포트폴리오 리뷰 포함

  3. 최종 합격

접수방법

  • 이력서 필수 제출

  • 포트폴리오 필수 제출

  • 최종 제출 후 지원서 수정 불가

  • 전체 모집 기간 중 세 차례 서류 검토 및 전형 안내

  • 적합한 지원자는 서류 접수 기간 중 면접 진행 가능

마감기한

2026년 10월 28일 23:59까지

에코마케팅 지원하기 전 이력서 Check

시간이 없다면 AI와 한번에 수정해보세요

공고 원문

주요업무

마케터는 수많은 매체와 데이터를 관리·운용해야 하는 만큼, 반복적인 업무 속에서도 높은 수준의 정교함이 요구됩니다. FDE는 이러한 반복적인 운영성 업무를 AI와 자동화 기술로 혁신하여 마케터가 ‘전략’에 더 집중할 수 있는 환경을 만드는 것을 목표로 합니다. 이런 분의 활약을 기다리고 있습니다 문제를 정의하고 해결하는 과정 자체를 즐기는 분 현업(마케터)의 니즈를 기술 언어로 풀어낼 수 있는 ‘브릿지형’ 사고를 가진 분 새로운 기술과 AI 트렌드에 대해 지속적으로 학습하고 실험하는 분 광고/마케팅 도메인 관련 자동화 경험이 있는 분 AI 솔루션을 직접 만들어본 경험이 있는 분 복잡한 문제를 구조화하고, 동료들과 명확히 커뮤니케이션할 수 있는 분 광고 운영 업무를 Agent가 호출할 수 있는 Tool로 만듭니다 마케터가 손으로 하던 작업(예산 점검, 소재 성과 대조, 매체 상태 확인, 이상치 탐지)을 Agent가 함수 단위로 실행할 수 있게 설계·개발합니다. 매체 API 연동, 데이터 수집·정규화, 리포팅·알림 파이프라인이 여기에 포함됩니다. 검증된 운영 로직을 재사용 가능한 Skill로 구조화합니다 한 계정에서 통한 판단 로직을 그 질문에만 쓰이는 프롬프트로 남기지 않고, 다른 어카운트와 다른 업무에서도 그대로 쓸 수 있는 형태로 정리합니다. 조직 내 AI 활용 범위가 넓어지는 속도는 대체로 이 작업의 품질에 달려 있습니다. 마케터의 판단 기준을 관찰해 자동화 과제로 정의합니다 실무 옆에서 마케터가 예산·성과·매체 상태를 실제로 어떤 기준으로 판단하는지 파악하고, 그중 Agent가 대신 볼 수 있는 부분을 과제로 만듭니다. 우선순위 기준은 하나입니다. 줄어드는 실무 리소스와 드는 개발 리소스를 함께 봅니다. 자동화를 위한 자동화는 하지 않습니다. 데이터 소스와 실행 구조를 연결합니다 광고 성과, 예산, 운영 맥락 데이터가 하나의 Agent 안에서 함께 쓰일 수 있도록 데이터 소스와 Tool 실행 구조를 잇습니다. 만든 것이 실제 판단과 맞는지 검증하고 고칩니다 Agent의 해석이 마케터의 판단과 어긋난 케이스를 모아 평가 기준을 만들고, Tool 단위로 개선합니다. 만들고 끝나는 일이 아니라, 쓰이는지 확인하고 다시 고치는 것까지가 한 사이클입니다. 기술 스택 및 협업 환경 개발 언어: Python(FastAPI, Django 등 활용 경험 우대) DB: MySQL, PostgreSQL, NoSQL(MongoDB, DynamoDB 등) AI 활용: OpenAI API, LangChain/LangGraph 기반 LLM 연동 자동화: Selenium, RPA, 크롤링 등 Infra: AWS(EC2, Lambda, S3, RDS 등), Docker, EKS 협업 도구: Jira, Confluence, Notion, Slack, MS-Teams

자격요건

국내외 4년제 대학 졸업(예정)인 분 백엔드 프레임워크 경험이 있으신 분 Python을 활용한 데이터 처리 또는 자동화 경험이 있는 분 LLM(AI) 트렌드 연구 및 관련 API 활용 경험이 있는 분

우대사항

컴퓨터공학 또는 관련 학과를 전공한 분 Tool Calling/Function Calling을 직접 구현해 본 경험 광고·마케팅 데이터를 다뤄 본 경험(매체 API, 리포팅 자동화, 성과 데이터 가공 등) LangChain·LangGraph 등으로 Agent 실행 흐름을 만들어 본 경험 Google Apps Script, 스프레드시트 자동화, 크롤링·스크래핑 경험 FastAPI 등으로 API를 직접 만들어 서비스해 본 경험 새로운 AI 기술과 연구 동향을 빠르게 학습하고 실제 문제에 적용해본 경험이 있는 분 만든 것을 다른 사람이 쓰게 해 본 경험—사내 툴, 동아리, 오픈소스 무엇이든 현업 사용자와 대화하며 요구사항을 정리해 본 경험

기술스택

Python, Django, FastAPI, AWS-DynamoDB, MongoDB, MySQL, PostgreSQL, Docker, AWS-RDS, AWS-EC2, AWS-S3, Notion, NoSQL, AWS-Lambda, Confluence, Slack, AWS-EKS, LLM, LangChain, Google Apps Script, Selenium, OpenAI, Tool Calling, LangGraph, RPA

채용절차

서류 전형 → 면접 전형(PT 발표/포트폴리오 리뷰 포함) → 최종 합격 지원 서류: 이력서(필수), 포트폴리오(필수) 본 채용은 2026년 하반기 집중 채용으로 전체 모집 기간(6주) 내 세 번에 걸쳐 서류 검토 및 전형 안내 예정입니다. 적합한 지원자 발생 시 서류 접수 기간 중 면접이 진행될 수 있습니다. 입사 지원서 최종 제출 후, 수정이 불가하오니 신중하게 검토하신 후 제출해 주시기 바랍니다. 전형 구분 신입: 국내외 4년제 대학을 졸업하신 분(졸업예정자/유예자 포함) 1년 이상의 유관 경력을 보유한 자 급여 사항 신입: 초봉 5,000만원(정규직 전환 시 적용/수습기간 3개월간은 별도 급여 적용) 근무 조건 고용형태: 신입 3개월 계약 중 근무 평가를 통해 정규직 전환

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