오믈렛(

Omelet.ai

)이 추구하는 AI 엔지니어는 기술로 복잡계 산업의 난제를 해결하는 '풀사이클 기술 리더'입니다. 우리는 단순히 모델을 학습시키는 역할을 넘어, 제품의 기획부터 배포, 운영, 그리고 개선에 이르는 전체 사이클(Full-cycle)을 주도하며, Operational Intelligence Platform를 통해 산업 현장의 비효율을 혁신할 엔지니어를 찾습니다.

-백엔드 중심 에이전트 시스템 및 아키텍처 설계: 산업 문제(라우팅, 스케줄링, 최적화 등)를 해결하기 위한 Agentic AI 아키텍처 설계에 협업하고 구현합니다. 고객의 본질적인 문제를 파악하여 기술적 해법을 함께 제시합니다. -지속 가능한 기술 파이프라인 구축 및 운영: 대규모 산업 현장 데이터를 효율적으로 처리하고, LLM, RAG, TAG 등 Agent 기반 데이터 엔지니어링 파이프라인 구축 및 운영에 협업합니다. -엔드투엔드 오너십과 실행: 기획, 개발, 배포, 운영에 이르기까지 제품의 전체 생애주기에 오너십을 갖습니다. 신속한 실험과 배포를 통해 명확한 성과(Output)를 창출하며, 제품의 품질에 대해 타협하지 않는 최고 기준을 고수합니다. -기술/제품 개발 협업: 기획, 디자인, 운영 등 유관 부서와 밀접하게 협업하여 기술적 요구사항을 제품 가치로 치환합니다. 제품의 성공을 위해 동료와 기술적 논쟁을 두려워하지 않으며, 팀 전체의 기술 역량 상승에 기여 합니다. -건강한 조직 성장에 기여: 기술과 비즈니스 사이의 간극을 메우는 소통 능력을 발휘합니다. 동료와 기술적 논쟁을 두려워하지 않되, 결정된 방향에는 전적으로 헌신하며 팀의 역량을 함께 끌어올립니다. -고객 직접 소통 업무 업무 수행: 고객 현장에 직접 방문하여 기술적 요구사항을 현장에서 직접 파악하고, 제품의 실제 배포 및 최적화 과정을 수행합니다. 고객과 직접 소통하며 현장의 페인 포인트를 기술적으로 해결합니다.

- 5년 이상의 풀사이클 엔지니어링 경험: 설계, 개발, 배포, 운영까지 서비스의 전체 라이프사이클을 주도적으로 경험해 본 분 - 전산학 기반의 탁월한 시스템 아키텍팅 역량: 자료 구조, 알고리즘, 분산 시스템, 병행 처리(Concurrency) 등 전산학 기초 이론에 대한 깊은 이해를 바탕으로, 확장성과 안정성을 갖춘 시스템 구조를 설계할 수 있는 역량 - 제품 중심의 백엔드 시스템 설계: Coding Agent(AI 코딩 도구)를 활용하여 트래픽 관리, 데이터베이스 모델링, API 디자인, 기본 테스팅 등 제품의 사용자 경험을 지탱하는 백엔드 아키텍처를 직접 설계/검증하고 운영 - AI 도구 기반 코드 리뷰 및 고도화: Coding Agent(AI 코딩 도구)의 산출물을 전문적인 엔지니어링 식견으로 평가하고, 잠재적 위험을 식별하며, 비즈니스 맥락에 맞춰 프로덕션 수준으로 정제하여 적용할 수 있는 능력 - 고객 지향적 기술 커뮤니케이션: 고객의 비즈니스 현장에서 직접 요구사항을 청취하고, 이를 기술적인 해결책(Solution)으로 번역하여 제안/설득할 수 있는 탁월한 커뮤니케이션 역량 - AI/ML 전문성 및 프로덕션 적용 능력: 생성형 AI, LLM, 에이전트 프레임워크에 대한 깊은 지식과 더불어, 빠르게 변하는 기술을 실제 프로덕션 환경에 성공적으로 통합해 본 경험 - 비즈니스 가치 중심의 문제 해결 및 소신 있는 협업: 기술 그 자체가 아닌 고객의 비즈니스 목표 달성을 최우선으로 하며, 애자일 환경에서 건강한 갈등을 통해 더 나은 결과를 만들어낼 수 있는 태도

- 에이전트 기반 솔루션 운영 경험: AI 에이전트를 상용 서비스나 대규모 POC에 도입하여 정량적 성과를 낸 경험 - 백엔드 시스템 아키텍처 및 확장성 전문가: 대규모 트래픽을 처리하는 분산 백엔드 시스템을 설계하고 운영하며, 시스템 안정성, 확장성, 성능 최적화를 성공적으로 수행해 본 경험 - 복잡계 도메인 통찰: 물류, 제조, 모빌리티 등 복잡한 산업 현장의 비즈니스 메커니즘을 이해하고, 이를 데이터 기반의 의사결정 시스템으로 구현해 본 경험 - MLOps 및 운영 자동화 경험: AI 모델 업데이트와 서비스 배포를 자동화 파이프라인에 통합하고 관리해 본 경험 - 데이터 인프라 및 검색 시스템: 대규모 비정형 데이터 처리 및 벡터 DB 등을 활용한 RAG 시스템을 설계/운영해 본 경험 - 제품에 대한 강력한 오너십: 단순 기능 구현에 만족하지 않고, 제품 지표(Metric) 개선을 위해 끊임없이 데이터와 씨름하며 개선안을 도출해 본 경험 - 물리적 현장 IoT 시스템 연계 경험: 물리적 현장의 장비, 로봇와 연동되는 IoT 시스템을 설계하고 운영해 본 경험

• 서류전형-1차면접(직무 적합성)-2차면접(조직 적합성)-최종합격 • 면접은 온라인/오프라인으로 진행될 수 있습니다.

• 주2회 재택근무 가능 • 식대 제공 • 고사양 PC 제공 및 환경 제공