FDE (AI Engineering)

담당업무

• 고객 문제 정의부터 해결까지 End-to-End 수행

• 고객 요구사항의 정량 지표화 및 문제 해결 전략·실행 계획 수립

• 비정형·반정형 데이터 처리·마이닝·통계 분석 및 데이터 구조화

• 이기종 DB·스키마·데이터 통합과 파이프라인 자동화·표준화

• 도메인 특화 다운스트림 태스크 해결

• 데이터 탐색·피처 생성·모델링·평가 및 문제 유형별 기법 조합

• 필요 시 모델 직접 설계·학습 및 PoC 결과의 운영 형태 전환

• 재사용 가능한 모듈·매핑룰·피처 자산화

• 구조화 데이터·모델의 SAIP 의사결정 OS 연계

필요 역량

• 문제를 지표로 정의하고 원인을 설명 가능하게 만들며 개선을 제어하는 문제 해결 역량

• 문제 해결 방향에 대한 적극적인 소통과 논의 역량

• 자료구조·알고리즘·DB·OS·네트워크 등 CS 기초

• Python 기반 데이터 처리·분석·모델링 및 재현 가능한 실험 수행

• 데이터 정제·통합과 스키마·정합성·누락 등 데이터 품질 점검

• Linux·CLI 기반 서버·컨테이너 환경 개발 역량

• 전처리·피처 설계·실험·모델 선택·학습·튜닝·평가를 포함한 AI 문제 해결 전 과정 수행

• LLM 기반 에이전트의 tool-calling·RAG·agent loop·세션 관리 설계·개발 또는 LLM 운영 경험

• Python, FastAPI, pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch, Hugging Face Transformers, OpenCV 활용

• PostgreSQL, OpenSearch, S3·MinIO, DuckDB, Parquet, Iceberg, neo4j, Jena 활용

• Temporal, Apache Airflow, Spark, kubeflow 기반 워크플로 오케스트레이션

• Docker, Kubernetes·Helm, GitHub Actions CI 활용

우대사항

• 고객 현장에서 요구사항을 태스크로 정의하고 분석 결과를 의사결정·업무에 연결한 경험

• Rule Engine·RBS, 확률 모델, 그래프 모델, 시계열 모델의 문제별 선택·적용 경험

• 온톨로지·지식그래프 기반 도메인 구조화·자산화 경험

• Spark, Hadoop, Kafka, Flink 기반 대규모·스트리밍 데이터 처리·분석 경험

• Airflow·Temporal·Prefect·Argo 기반 데이터·ML 파이프라인 구축·자동화·운영 경험

• OCR·문서 파싱·요약·정보 추출 기반 문서 AI 경험

• MLflow·모델 레지스트리·서빙·모니터링·드리프트 탐지 등 MLOps 경험

복리후생

• 업무용 장비 예산 지원 및 3년 후 교체

• 업무 관련 교육·서적 구매 지원

• 내부 스터디·세미나 운영

• 점심·저녁 식사, 간식, 커피 지원

• 매년 자기개발비 240만원 지원

• 1:1 영어 회화 프로그램 지원

• 매년 종합건강검진 지원

• 입사 1년 이상 구성원 대상 1,000만원 한도 무이자 사내 대출

근무환경

• 완전 자율출근제

• 재택근무

• 수평적 커뮤니케이션

• NABC 기반 의사결정 문화

전형절차

1. 서류 전형

2. 사전 과제 평가

3. 직무 인터뷰

4. 컬처 핏 인터뷰

5. 처우 협의 및 입사

마감기한

2026년 9월 12일 08:59까지