AI 엔지니어

소개

1. 허들러스를 소개합니다. 허들러스는 AI와 데이터 기술을 활용해 기업이 일하는 방식을 바꾸는 팀입니다. 우리는 단순히 자동화나 반복 업무의 효율화를 넘어서, 실제 문제를 정의하고, 기술로 실현하며, 조직이 더 빠르게 성장할 수 있는 구조를 만드는 것을 목표로 합니다. 우리는 이런 변화의 과정을 AX(AI Transformation)라고 부릅니다. 그리고, 우리는 그것을 단지 제안하지 않고, 직접 실현합니다. 허들러스의 창업 초기엔 그로스 마케팅 컨설팅에서 출발했지만, 지금은 다양한 도메인에서 데이터, AI, 자동화 기술을 도구로 삼아 성과와 변화를 만드는 파트너로 진화했습니다. • 웹사이트 : https://hurdlers.kr/ • 사무실 주소 : 서울 광진구 아차산로51길 65, 2층

주요업무

AX 파트너 허들러스에서 AI 엔지니어가 실제로 하게 될 업무는 단순 모델 개발을 넘어서, 실제 문제 정의부터 기술 구현, MVP 제작까지 폭넓게 관여하는 실행형 역할이 핵심입니다. 한개의 SaaS나 프로덕트를 만드는 일만 하는것이 아닌, 다양한 도메인에서의 AI-Based 프로젝트를 경험해볼 수 있습니다. 실무자가 겪는 문제를 AI와 자동화 기술로 구조화하고 해결 방안을 설계합니다. 반복적인 리서치, 보고서 작성, 수작업을 LLM, Open Source 등 AI와 크롤링·자동화 도구로 대체합니다. OpenAI API, Claude API, LangChain, MCP, Multi Agent Architecture 등을 활용해 업무에 바로 쓰이는 AI 기반 도구를 개발합니다. 고객사 내부 데이터를 연결해 AI 기반 대화형 분석, 보고서 자동 생성 기능을 구현합니다. GA4, CRM, BigQuery 등 다양한 데이터 소스를 AI 모델과 결합해 통찰을 도출합니다. AI를 활용한 업무용 API 서버, 백엔드 서비스, 간단한 프론트엔드까지 직접 구현합니다. 크롤러로 외부 데이터를 수집하고, AI를 활용해 실시간 분석·요약·추천 시스템을 구축합니다. 고객사 요청에 따라 빠르게 AI 기반 MVP를 만들어 시연하고 개선합니다. 팀원들과 함께 문제를 정의하고, AI를 적용한 실행 가능한 해결책을 빠르게 반복합니다. 다양한 도메인(마케팅, 커머스, 부동산 등)에서의 실무 문제를 이해하고 AI로 풀어냅니다.

자격요건

1. AI 도구 활용 경험 ChatGPT, Claude, Gemini 등 생성형 AI를 실무에 활용해본 경험 프롬프트를 단순히 쓰는 수준이 아니라 문제 해결/자동화/데이터 분석 등에 접목해본 경험 2. AI + 코드 결합 능력 OpenAI API, Anthropic API 등 API 기반 AI 호출 경험 LangChain, LlamaIndex 같은 프레임워크를 활용해 간단한 PoC나 도구를 구현해본 경험 Python, JS 등에서 AI API와 외부 데이터/서비스를 연결해본 경험 3. 데이터 & AI 이해 텍스트/이미지/영상 등 다양한 데이터 타입에 대한 AI 활용 경험 데이터 전처리, 크롤링, 간단한 임베딩/벡터 검색 등 AI가 잘 작동하도록 환경을 세팅할 수 있는 능력 “이 문제는 AI로 풀 수 있다/없다”를 감각적으로 판단할 수 있는 능력 4. 업무 자동화 적용 AI를 활용해 리서치, 보고서 요약, 문서 작성, 번역, 코드 생성 등을 자동화한 경험 Slack, Notion, Google Sheets 같은 협업 툴과 AI 연동 자동화를 만들어본 경험 5. MVP 실행력 완벽한 모델 구현보다는, 빠르게 작동하는 AI 기반 프로토타입을 만들어본 경험 "문제를 구조화 AI로 시도 실패/성공 경험"을 해본 사람

우대사항

Node.js 혹은 Python을 활용해 실제 운영되는 서비스나 자동화 시스템을 구축/운영해본 경험 Next.js, React 기반으로 웹 애플리케이션을 배포해본 경험 Streamlit, Gradio 외에도 FastAPI, Flask + React 등으로 커스터마이징된 대시보드/UI를 만들어본 경험 Flask 또는 FastAPI 기반으로 외부 고객사에 제공되는 API 서버를 제작해본 경험 GPT Prompt Engineering을 넘어서, 프롬프트 체인 설계·Few-shot Prompting·RAG 설계 경험 벡터 데이터베이스와 연동하여 RAG 기반 검색·QA 시스템을 구현해본 경험 LoRA/QLoRA 등 경량 파인튜닝 기법으로 모델을 커스터마이징해본 경험 HuggingFace, LangChain 등을 활용해 맞춤형 모델 파이프라인을 설계/배포해본 경험 오픈소스 LLM(Llama, Mistral 등)을 활용해 사내 데이터셋으로 모델을 최적화해본 경험 텍스트뿐만 아니라 이미지/음성 등 멀티모달 AI 모델 응용 경험 여러 AI 도구와 기능을 조합해 복잡한 문제를 자동으로 해결하는 구조를 설계할 수 있는 능력 예를 들어 “데이터 수집 분석 리포트 생성” 과정을 에이전트 간 협업 구조로 설계해본 경험 LangGraph, CrewAI, MCP 등 멀티 에이전트 프레임워크를 실험하거나 이해한 경험 단일 모델 활용을 넘어, AI가 역할을 분담하며 작동하는 시스템을 구상할 수 있는 사람

혜택 및 복지

실제 문제 해결에 참여하며 직접 결과물이 나오는 프로젝트 경험 최신 AI 기술을 실무에서 다뤄볼 수 있는 기회 크롤링, 자동화, 데이터 분석, 인터페이스 설계까지 풀스택에 가까운 업무 흐름 경험 속도 중심의 조직 문화에서 작동하는 프로토타입을 직접 만들고 개선하는 루틴 피그마, 노션, 슬랙, 구글 워크스페이스, Jira 등 모던 툴셋 기반의 협업 환경 매주 금요일 진행되는 AI Session을 통해 최신 트렌드를 학습 멤버들이 자발적으로 운영하는 업무외 시간 자체 스터디 문화 속에서 함께 성장 다양한 산업 도메인에서 개발 역량을 기를 수 있는 기회 가장 빠른 속도로 AI 트렌드를 실무에 적용하고 실험할 수 있는 환경 필요 시 외부 교육비 및 학습 도서비 지원, 외부 AI 행사 참여 지원 실제 유저 피드백 기반으로 자신이 만든 기능이 바로 사용되는 경험 새로운 기술 도입과 실험에 대한 높은 자율성과 권한 부여 수직적 보고보다 파트너십 중심의 팀 문화 상여 중심 보상 체계(발생 매출 쉐어)