Safe & Fun AI 즐겁고 안전하게 AI를 활용하는 세상을 만들기 위해 노력합니다. What we do • 휴먼 AI기술(비전, 음성)을 활용한 상호작용 플랫폼 개발 및 운영 • AI(비전, 음성, LLM 등)를 연구하여 치안 관련 문제 해결 • 위 기술들을 활용하여 쉽고 빠르게 IP를 제작할 수 있는 솔루션 제공

1. API 및 서비스 설계 - AI 연구팀이 제공하는 API 명세서를 기반으로 백엔드 서비스의 설계 및 구현 - RESTful API 또는 gRPC 서비스 개발 및 클라이언트와의 통신 최적화 - 모델 입력/출력 처리 로직을 구현하여 안정적인 AI 모델 서빙 환경 제공 2. 서비스 아키텍처 구축 및 최적화 - 고가용성(High Availability) 및 확장성(Scalability)을 고려한 백엔드 아키텍처 설계 - 비동기 처리(Asynchronous Processing)와 대기열 시스템(RabbitMQ, Kafka 등)을 활용하여 효율적인 요청 처리 구조 개발 - CI/CD 파이프라인을 구축하여 빠르고 안정적인 서비스 배포 환경 제공 3. AI 모델 서빙 및 운영 - AI 모델을 효율적으로 서빙하기 위한 서빙 프레임워크(TorchServe, FastAPI 등) 활용 - 배포된 모델의 실시간 성능 모니터링 및 로깅 시스템 구축(Logstash, Elasticsearch 등) - 모델 요청/응답 시간 최적화를 위한 캐싱(Cache) 및 병렬 처리 기술 도입 4. 데이터 파이프라인 및 저장소 관리 - AI 모델이 사용하는 데이터의 저장 및 조회를 위한 데이터베이스 설계 및 최적화 - Blob Storage(S3 등)와의 연동 및 대규모 데이터 전송 최적화 - 요청 데이터를 기반으로 발생하는 로그, 결과물 및 통계 데이터 관리 시스템 구현 5. 클라우드 환경 기반 서비스화 - 클라우드(AWS, GCP, Azure) 환경에서 AI 서비스 배포 및 운영 - 컨테이너 오케스트레이션 도구(Docker, Kubernetes)를 활용한 서비스 배포 및 관리 - Auto-scaling 및 로드밸런싱을 통해 사용자 요청 증가에 대비한 확장 가능한 서비스 제공 6. 보안 및 사용자 인증 - AI API의 인증(Authentication) 및 권한 관리(Authorization) 구현 - HTTPS 및 API Key, OAuth 등 보안 프로토콜 적용 - 요청 데이터 및 결과물의 암호화 처리 및 데이터 유출 방지 대책 수립 7. 서비스 성능 및 안정성 개선 - AI 모델 연동 서비스의 성능 병목 현상을 분석하고 최적화 - 장애 대응 및 복구를 위한 모니터링 및 알림 시스템 구축(Prometheus, Grafana 등) - 대규모 요청을 안정적으로 처리하기 위한 Rate Limiting 및 Throttling 구현 8. 협업 및 문서화 - AI 연구·개발팀 및 프론트엔드 팀과 협업하여 통합적인 서비스 제공 - API 명세서(Swagger, OpenAPI) 작성 및 유지보수 - 개발된 서비스의 기술 문서화 및 운영 가이드 제공 9. 백오피스 툴 제작 - 다른 팀을 위해 DB 조작, 인공지능 데모, 결과 생성 등 기타 기능 지원 - 외부 프로그램 관련 업무

- 컴퓨터공학, 전기전자공학, 데이터사이언스 등 관련 전공 학사 이상 학위 소지자 또는 이에 준하는 경력 보유자 - Python, Go, Node.js 등 하나 이상의 백엔드 프로그래밍 언어에 능숙한 자 - RESTful API 및 gRPC 서비스 설계 및 구현 경험 - 데이터베이스 설계 및 최적화 경험(SQL, NoSQL) - AWS, GCP, Azure 등 주요 클라우드 플랫폼에서 서비스 배포 및 운영 경험 - Docker 및 Kubernetes를 활용한 컨테이너 기반 서비스 구축 경험 - CI/CD 파이프라인 구축 및 운영 경험 - 모니터링 및 로깅 시스템(Prometheus, Grafana, Elasticsearch 등) 구축 경험 - API 인증(Authentication) 및 권한 관리(Authorization) 구현 경험 - HTTPS 및 보안 프로토콜 적용 경험 - 데이터 암호화 및 보안 정책 수립 경험 - API 명세(Swagger, OpenAPI 등) 작성 및 유지보수 경험 - 여러 팀과 협업하여 서비스를 개발한 경험, 기술 문서화 및 운영 가이드 작성 능력

- AI 모델 서빙 및 백엔드 서비스 개발 경험 2년 이상 - 생성형 AI 또는 영상·이미지 분석 AI 모델 서빙 경험 - 비동기 처리 및 대기열 시스템(RabbitMQ, Kafka 등) 활용 경험 - 대규모 요청 처리 및 성능 병목 문제 해결 경험 - Redis, Memcached 등 캐싱 시스템 경험 - 대규모 데이터 저장소(Blob Storage, S3 등) 및 전송 최적화 경험 - MLOps 파이프라인 설계 및 운영 경험 - Auto-scaling 및 로드밸런싱 설정 경험, 대규모 요청 처리에 대한 Rate Limiting 및 Throttling 구현 경험 - 최신 AI 모델 서빙 및 백엔드 기술 트렌드에 대한 관심과 학습 능력 - AI 연구팀과 원활한 커뮤니케이션을 위한 AI 모델 기본 이해 - 대규모 사용자 대상의 상용 서비스 운영 경험, 장애 대응 및 복구 시나리오 설계 경험

서류 전형 - 1차 면접(실무) - 2차 면접(임원) - 합격

단독 사옥,자유로운 연차(반반차, 시차 사용 가능), 시차출퇴근제 운영, 자유로운 복장, 야근 교통비 지원, 고사양 장비 지원, 사내 동아리, 간식 및 음료 제공, 리프레시 휴가(3,5,7년 지급)