향후 10년, 전 산업의 밸류체인은 AI Agent와 사람이 협업하는 형태로 재정의될 것입니다. Applied AI 프로젝트는 이러한 변화를 실현하기 위한 'AI Agent Build'와, 구축된 Agent를 지속적으로 진화시키는 'Ops'로 구성됩니다. Forward Deployment Engineer(FDE)는 이 전 과정의 최전선(Forward)에서 비즈니스 문제와 기술의 간극을 뛰어넘는 End-to-End 해결사입니다. 고객의 추상적인 비즈니스 요구사항을 명확한 기술 스펙으로 구체화하고, 최신 LLM/RAG, 검색 파이프라인(Knowledge Graph, Text2SQL)부터 안정적인 프론트엔드·백엔드 서비스 구현, 프로덕션 배포까지 직접 이끌어냅니다. 단순한 기능 개발을 넘어, 실제 고객 환경에서 가치 있게 작동하는 AI Agent 시스템을 최전선에서 고도화하고 완성해나갈 엔지니어 분을 기다립니다.

AI 솔루션 설계 및 아키텍처 • 고객사 비즈니스 요구사항 분석 및 LLM, RAG, NLP 기반 맞춤형 AI 솔루션 아키텍처 설계 • 자연어 검색, Knowledge Graph / Ontology, Text2SQL 기술을 활용한 지식 기반 데이터 파이프라인 설계 및 구축 • 온프레미스(On-Premise) 및 클라우드 환경에 맞춘 최적의 배포 구조 수립 풀스택 시스템 구현 및 통합 • 백엔드(Server), 프론트엔드(Web/App), 클라우드 인프라를 아우르는 전방위적인 개발을 통해 유연하고 안정적인 서비스를 구현 • 사용자 경험(UX) 최적화를 위해 Feature 운영 및 모니터링 도구를 설계 • 서비스 및 시스템의 관리/운영 효율화를 위한 내부 도구를 개발하고 도입 현장 배포 및 운영 지원 • 고객사 환경 현장 배포, QA, 안정화 지원 • 배포 이후 성능 모니터링 및 지속적인 이슈 대응

이런 분을 찾습니다 • Engineering Foundation: 컴퓨터공학 관련 학위 또는 이에 준하는 실무 개발 경력을 보유하신 분 • Implementation Skills: Python, TypeScript 등 백엔드 개발 능력과 Langgraph, Prompting 등 LLM 오케스트레이션 구현 역량을 보유하신 분 • RAG & Search: ＞ Elasticsearch, Vector DB 등을 활용한 검색 시스템 및 RAG 아키텍처 구축 경험이 있는 분 ＞ 자연어 검색 및 지식 기반 검색 파이프라인(Knowledge Graph, Ontology 등)에 대한 이해와 실무 활용 경험이 있으신 분 • Active Communication: PM 및 비즈니스 담당자와 긴밀히 소통하며, 기술적인 제약 사항이나 대안을 명확하게 설명할 수 있는 분 • Field Work: 고객사 파견 업무를 수행하여 현장의 문제를 직접 해결할 수 있는 분

이런 분이면 더 좋겠어요 • AI를 활용해 코드를 작성하고 대규모 Code Base를 분석해본 경험이 있는 분 • Kubernetes, MLFlow, Spark 등 대용량 데이터 처리 및 MLOps 환경 구축 경험이 있는 분 • 상용 서비스를 기획부터 론칭, 운영까지 전체 사이클을 경험해보신 분 • MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis 등 다양한 DB 시스템을 목적에 맞게 능숙하게 활용할 수 있는 분 • 고객사 파견 업무나 B2B 솔루션 딜리버리 프로젝트에 참여해 본 경험이 있는 분

서류 전형 면접 전형 1차 Online Interview ＞ Google Docs와 Google Meet을 활용한 알고리즘 및 시스템 설계 라이브 코딩 테스트 2차 경영진 문화 면접 (Culture Fit) ＞ 회사의 비전(Applied AI)과 문화에 대한 적합성 확인 최종 합격

Skelterlabs만의 복지가 다양합니다 - 입사 1주년 기념 보상연차 및 생일휴가 제공 - 출근한 스켈티를 위한 점심식대 지원 - 복지포인트 - 명절보너스 - 입사 3, 5, 7, 10주년 장기근속 포상금