Artificial Intelligence Engineer

담당업무

• AI/ML 애플리케이션과 솔루션 설계·개발·제품화·프로덕션 배포

• 에이전트 기반 AI 솔루션 개발 및 확장 가능한 비즈니스 애플리케이션에 AI 기능 통합

• Python과 SQL을 활용한 애플리케이션 및 데이터 솔루션 구축, 여러 시스템의 데이터 수집·처리

• 데이터 과학자·분석가·AI 엔지니어·비즈니스 팀과 개념검증, 실험 및 프로덕션 솔루션 개발

• 머신러닝 모델을 IT 솔루션과 비즈니스 프로세스에 운영 적용

• 데이터 모델 설계, 데이터 품질 검사 및 분석 솔루션의 확장성·성능 최적화

• Google Cloud Platform 기반 솔루션 개발·지원: BigQuery, GKE, Composer, Kubeflow 등

• 테스트, 코드 품질, 유지보수성, 재사용 가능한 설계 패턴 및 소스 관리 등 소프트웨어 엔지니어링 관행 적용

• GitHub Actions와 Jira 등을 활용한 DevOps 및 CI/CD 수행

• AI/ML 애플리케이션과 클라우드 인프라 모니터링 및 문제 해결

• 신규 AI 기능의 개념검증·프로토타입 개발 및 아키텍처·엔지니어링 개선안 제안

• 미디어 비용 최적화, 소비자 도달률 및 디지털 광고 효과 개선을 위한 미디어·기술 팀 협업

필수 역량

• Python으로 프로덕션 품질 애플리케이션을 개발한 실무 경험과 프로그래밍 역량

• AI 에이전트 또는 에이전트 기반 AI 솔루션 개발·활용 경험 및 애플리케이션 통합 경험

• Google Cloud Platform에서 솔루션을 개발하거나 배포한 경험

• 실험 단계의 AI/ML 솔루션을 프로덕션에 배포한 경험

• 확장 가능한 애플리케이션 개발, 테스트, 버전 관리, 유지보수성 및 재사용 가능한 코드에 대한 이해

• 복잡한 클라우드 환경에서의 문제 해결 역량

• 영어 문서 및 구두 커뮤니케이션 역량

우대사항

• 생성형 AI, LLM 또는 에이전트 AI 프레임워크 경험

• Kubeflow 또는 기타 ML 오케스트레이션·파이프라인 기술 경험

• BigQuery, GKE, Composer 등 추가 GCP 서비스 지식

• Azure ML, Databricks, AKS, Azure Data Factory 등 Azure 기술 경험

• GitHub Actions, Jira 등을 활용한 CI/CD 및 DevOps 경험

• PyTest, 모킹, SonarQube 등 자동 테스트·정적 분석 도구 경험

• GitHub를 활용한 소스 관리 및 협업 개발 경험

• 로드 밸런싱, 오토스케일링, 인증, 네트워킹·방화벽 등 클라우드 인프라 이해

• 프로덕션 애플리케이션 로깅·모니터링 및 사전적 인시던트 감지 경험

• ML 파이프라인 또는 MLOps 워크플로 구축·지원 경험

• 미디어, AdTech, 디지털 광고 또는 미디어 최적화 업무 경험

제공 내용

• 입사 초기부터 프로젝트 책임과 구체적인 업무 부여

• 관리자의 일상 멘토링 및 정기 교육

• 역동적이고 지원적인 업무 환경

• 업무와 생활의 균형 및 개인별 일정 조정 지원

• 경쟁력 있는 급여 및 복리후생 패키지

근무환경

• 사무실 하이브리드 근무 일정 수행 가능

지원 안내

• 평가 또는 채용 과정에서 장애 관련 편의가 필요한 경우 지원 시 필요한 내용을 간략히 기재

• 편의 제공을 위해 회사가 연락하기 전까지 평가는 진행하지 않도록 안내

마감기한

상시채용