AI Native 개발리드 (IoT·Edge·Computer Vision)

주요업무

온라인에는 Google Analytics가 있습니다. 우리는 오프라인에서 사람이 어디에 가고, 무엇을 경험하고, 누구와 만나고, 그 만남이 어떤 성과로 이어지는지를 이해하는 Event OS를 만듭니다. 온라인이 아닌 현실 세계의 행동 데이터를 수집하고 이해하는 Event OS를 만듭니다. 콩콩프렌즈는 행사 전·중·후의 등록, 체크인, 세션, 네트워킹, 인터랙션, 행동 데이터, 성과 분석을 하나의 시스템으로 연결하고 있습니다. 개발리드는 웹 서비스뿐 아니라 Physical World → Sensor → Edge → PostgreSQL → AI를 연결하는 전체 기술 구조를 설계하고 직접 구현합니다. 주요 업무 Supabase·PostgreSQL 기반 Event OS 아키텍처 설계 및 개발 Vercel·Next.js·TypeScript 기반 참가자/운영자 서비스 개발 BLE Beacon·Gateway·RFID·Camera·IoT Sensor 등 Physical Device 연동 Raspberry Pi·Embedded Linux 등 Edge/Gateway 시스템 개발 BLE RSSI, 센서, 카메라 등 Raw Data를 의미 있는 Behavior Event로 변환 참가자의 입장·퇴장, 공간 이동, 체류시간, 세션/부스 방문 등의 행동 데이터 수집 Device → Edge → Server 데이터 Ingestion Pipeline 설계 Offline-first, Local Buffering, Retry, Deduplication, Store-and-Forward 구현 Device Heartbeat·Provisioning·Monitoring·Remote Configuration 체계 구축 PostgreSQL 기반 대용량 Behavior Event Data Architecture 설계 참가자·공간·시간·행동·관계·성과를 연결하는 Data Model 설계 Computer Vision을 활용한 People Counting, Occupancy, Movement, Queue 등 실험 및 제품화 AI Agent·LLM을 Event OS와 연결하여 운영 자동화 및 행동 데이터 분석 새로운 Sensor·Device·Open Source 기술을 빠르게 Prototype하고 현장에서 검증 개발팀 Architecture Decision, Code Review 및 기술 방향 리딩 관리만 하는 개발리드가 아니라 직접 설계하고, 코딩하고, 장비를 연결하고, 현장에서 검증하는 Hands-on Technical Lead를 찾습니다.

자격요건

이런 분을 찾습니다 5년 이상의 개발 경험 또는 이에 준하는 실전 개발 역량 Web/Cloud와 Physical Device를 연결하는 시스템에 대한 높은 관심과 이해 PostgreSQL 기반 데이터 모델링 및 Backend 개발 경험 API, Realtime, Event-driven Architecture에 대한 이해 TypeScript / JavaScript 또는 Python을 이용한 실제 서비스 개발 경험 새로운 Hardware·Protocol·Open Source를 빠르게 이해하고 Prototype할 수 있는 분 장애가 발생하는 실제 현장을 고려하여 Reliability를 설계할 수 있는 분 Architecture만 제안하는 것이 아니라 핵심 기능을 직접 구현할 수 있는 분 Git 기반 협업과 Code Review가 가능한 분 AI Coding Agent를 적극적으로 활용하거나 AI Native Development 방식에 관심이 높은 분 가장 중요하게 보는 경험 다음 분야 중 한 가지 이상을 실제 Production 환경에서 경험한 분을 적극적으로 찾습니다. IoT SaaS 스마트팩토리 리테일테크 스마트빌딩 공간분석 / Indoor Location Robotics Computer Vision BLE / Beacon / RTLS Embedded / Edge Computing Event/MICE 경험은 필요하지 않습니다. 스마트팩토리에서 Machine → Sensor → Gateway → Cloud를 연결했거나, 리테일에서 방문 → 체류 → 구매를 분석했거나, 스마트빌딩에서 사람과 공간의 데이터를 다뤄봤다면 그 경험을 Event OS에 적용할 수 있습니다.

우대사항

BLE Beacon / Gateway / RSSI / Proximity / RTLS 실서비스 경험 MQTT / WebSocket 등 IoT Messaging Protocol 경험 Raspberry Pi / ESP32 / Embedded Linux 개발 경험 Camera / OpenCV / YOLO 등 Computer Vision 프로젝트 경험 People Counting / Tracking / Occupancy / Queue / 공간분석 경험 RFID / NFC / UHF Reader 연동 경험 Sensor → Gateway → Cloud 전체 Pipeline을 직접 구축한 경험 인터넷이 불안정한 환경에서 Offline-first 시스템을 구축한 경험 Device Fleet Management, OTA, Heartbeat, Remote Monitoring 경험 PostgreSQL Partitioning, Indexing, Query Optimization 등 대용량 데이터 처리 경험 Supabase / Vercel / Next.js Production 경험 pgvector 또는 Vector Search 경험 LLM / AI Agent / Workflow Automation 제품 개발 경험 스마트팩토리·리테일테크·스마트빌딩·로보틱스 관련 제품을 처음부터 구축해본 경험 GitHub에 직접 만든 Hardware / IoT / AI / Open Source 프로젝트가 있는 분 기술을 설명하는 것보다 직접 연결하고 만들어서 검증하는 것을 좋아하는 Builder

기술스택

TypeScript, PostgreSQL, Human Tracking, Vercel, Computer Vision, Supabase, Vision ML, Workflow Automation, IoT, WebSocket, MQTT, Raspberry Pi

채용절차

서류 검토 → 1차 인터뷰 → Technical Deep Dive → 실무 Prototype → CEO/CTO 최종 인터뷰 → 처우 협의 Technical Deep Dive 지원자가 실제로 구축했던 시스템 하나를 선택하여 Architecture를 함께 봅니다. 특히 다음을 확인합니다. Sensor/Device에서 데이터가 어떻게 들어왔는가 Network 장애를 어떻게 처리했는가 데이터 중복/유실을 어떻게 해결했는가 Edge와 Cloud의 역할을 어떻게 나눴는가 DB Schema를 왜 그렇게 설계했는가 본인이 직접 개발한 부분은 무엇인가 Prototype 전형적인 알고리즘 코딩테스트보다는 실제 업무와 가까운 작은 Prototype을 진행합니다. 예: BLE/Sensor Event → Edge → API → PostgreSQL → Dashboard 전체 또는 일부를 설계·구현하고 Architecture 선택 이유를 설명합니다. 과제 범위와 시간은 지원자의 현재 상황을 고려해 협의합니다.