FDE (AI Platform Engineering)

주요업무

의사결정 OS 플랫폼의 백엔드 코어 설계·구현 온톨로지 스토어, 데이터 파이프라인, 워크플로우 오케스트레이션, 에이전트 런타임, 샌드박스 실행을 레이어드 아키텍처로 구성하고, 각 레이어의 경계(SSoT·Import 경계·계약)를 직접 정의하여 장기 유지보수가 가능한 형태로 만듭니다. 에이전틱 시스템(Agentic Runtime) 설계·개발 에이전틱 기반의 의사결정 / 빌더 / 실행 에이전트를 설계하고, 세션·SSE·툴 호출·관측(Langfuse) 등 공용 런타임을 구축합니다. LAM (Large Action Model)에 대한 철학 등 의사결정 시스템을 지원하기 위해 데이터 위에서 동작하는 핵심 AI 에이전트를 구축합니다. 온톨로지·데이터 모델링 및 End-to-End 데이터 / 실행 파이프라인 구현 도메인 데이터를 정형화된 모델(Ontology / 지식 그래프 / 구조화 스키마)로 설계하고, 수집 → 정제 → 인덱싱 → 실행까지 이어지는 파이프라인을 구축합니다. 플랫폼 공통 서비스 레이어(API·SDK·Contracts) 및 운영 구조 표준화 패키지 경계를 따라 공용 API / 계약을 설계하고, 온프레미스·폐쇄망·보안 환경에서도 안정 동작하는 배포·운영 구조를 표준화합니다. 고객환경에 맞는 시스템 패키징 및 구축 고객 환경에 맞춰 패키지 및 서비스를 튜닝하고 맞춤형 구축을 수행합니다. 전체적인 업무는 SAIP의 핵심 코어 시스템을 함께 설계하고 개발하는 업무를 수행합니다.

자격요건

시스템에서 발생하는 문제를 끝까지 추적하여 해결하고, 표준화·자동화·재현성을 통해 시스템 품질을 개선하려는 태도를 보유한 분 업무를 왜 해야하는지 보다 어떻게 해결해야할지에 대해 적극적인 소통과 논의 할 수 있는 태도를 보유한 분 Linux 환경 및 CLI 기반으로 시스템을 운영하고 문제를 진단·해결할 수있으며, 문제 해결을 위해 필요한 도구나 기능을 직접 구현할 수 있는 개발 역량이 있는 분 Python 기반의 시스템을 설계·구현·운영해 봤으며, 도메인을 레이어/패키지/계약으로 분해하여 설계/개발할 수 있는 역량이 있는 분 데이터·워크플로우·실행 환경 중 하나 이상을 실제 서비스 수준으로 설계·운영해 본 경험 (Airflow / Temporal / Prefect / Argo Workflows / Spark 등 워크플로우 엔진과, RDB·검색·객체 저장소 등 멀티 스토리지를 함께 다뤄본 경험)이 있는 분 에이전트 또는 LLM 기반 시스템 설계·개발·운영 경험 — agentic workflow, RAG, agent loop, prompt·세션 관리, 토큰·비용·관측(latency·trace) 등 LLM 시스템의 실제 운영 이슈를 다뤄본 경험이 있는 분

우대사항

온톨로지·지식 그래프·도메인 DSL 등 구조화 모델링 경험 — 비정형/반정형 데이터를 정형 모델로 환원하거나, 도메인 전문가의 암묵지를 시스템·룰·DSL로 자산화해 본 경험이 있는 분 컨테이너·Kubernetes 기반 분산 환경에서 서비스 배포·운영과 CI/CD·IaC(Terraform / Helm 등)를 자동화한 경험이 있는 분 메트릭·로그·트레이싱 기반 관측성(OpenTelemetry / Prometheus / Grafana / Langfuse 등)으로 운영 환경의 문제를 분석·해결한 경험이 있는 분 MLOps / LLMOps 경험 — 모델·프롬프트·에이전트의 평가·배포·운영 라이프사이클을 다뤄본 경험이 있는 분 대규모 데이터 처리·스트리밍(Kafka / Flink / Spark / Iceberg 등)과 다양한 저장소(RDB · NoSQL · 검색 · 그래프 · OLAP 등)로 파이프라인·서비스를 설계·운영해 본 경험이 있는 분 온프레미스·폐쇄망·규제 환경 등 제약 조건이 있는 환경에서 시스템을 설계·운영해 본 경험이 있는 분 고객 또는 실제 서비스 환경에서 발생한 문제를 정의하고, 기술적으로 해결해 본 경험이 있는 분 Palantir Foundry / AIP, Databricks, ServiceNow, LangGraph, Temporal, Airflow, Splunk, Spark 등 유사 플랫폼·프레임워크 경험이 있는 분

기술스택

Python, ViewModel, SSO, Obviously AI, Langfuse

채용절차

서류 전형 : 협업 리더/ 실무진과 HR에서 함께 제출하신 내용을 검토합니다. 최대한 빠르게 피드백 드리기 위해 노력하고 있어요! 사전 과제 : 보다 깊이 있는 직무 인터뷰 진행을 위해, 서류 전형 합격자를 대상으로 사전 과제 평가를 진행합니다. 사전 과제 수행 기간은 직군에 따라 1~2주일이며, 당락이 있습니다. 직무 인터뷰 : 이력서를 바탕으로 직무 담당 리더 및 실무진과 약 1시간 가량의 인터뷰를 진행합니다. 컬처 핏 인터뷰 : S2W의 인사 담당 리더와 진행하는 약 1시간 가량의 인터뷰 입니다. 회사와 지원자가 지향하는 비전과 가치가 잘 맞는지, 함께 성장할 수 있을지 판단하기 위해 진솔한 대화를 나누는 시간입니다. 직군/경력에 따라 CEO 인터뷰가 추가될 수 있습니다. 처우 협의 및 입사 : 정식 오퍼 메일을 통해 처우 협의와 입사일을 조율하고, 모든 과정이 완료되면 저희 팀에 합류하시게 됩니다.