"Empowering AI, Elice." 엘리스는 AI 인프라부터 교육 솔루션까지 제공하여 모두가 AI 시대의 주역이 되도록 돕는 글로벌 AI 기업입니다. /*AI 인프라 혁신을 통한 AI 에코시스템 구축*/ • 최신 GPU(B200·H100) 및 국산 NPU를 탑재한 AI PMDC 통해 고성능 AI 인프라 구축 및 서비스 제공 • 국내 최고 수준의 전력 효율로 자체 구축한 AI 전용 데이터센터와 'AI 인프라-플랫폼-모델-콘텐츠' 통합 AI 생태계를 조성 • 정부 및 공공기관에 안정적인 클라우드 환경 제공이 가능한 보안인증(CSAP) 획득 /*한국어 특화 AI 모델로 교육 혁신을 선도*/ • AI SaaS 솔루션 '엘리스LXP'로 6,200여 기업·기관과 280만 명 학습자 지원 • 자체 개발한 한국어 특화 생성형 AI 모델 라이브러리로 목적별 맞춤 모델 제공 • 전국 초중고 AI 디지털교과서(AIDT)의 인프라·콘텐츠·플랫폼을 통합 공급 /*엘리스 Backend 팀을 소개합니다.*/ Backend 팀은 엘리스 플랫폼의 모든 기능과 학습자가 매일 사용하는 AI 에이전트·챗봇이 안정적으로 작동할 수 있도록 기술적 기반을 만드는 조직입니다. 비즈니스 요구사항을 구현하는 데 그치지 않고, 기술이 필요한 이유를 고민하며 시스템의 신뢰성과 확장성을 높이는 데 집중합니다. Backend 팀은 AI를 활용하는 동시에 AI 기능을 직접 개발하는 조직입니다. AI 에이전트를 개발 워크플로우에 적용하여 생산성과 코드 품질을 높이고, 견고한 데이터 스키마 설계와 효율적인 트래픽 분산을 통해 AI 기능을 안정적인 서비스로 구현합니다. 복잡한 기술적 문제를 함께 해결하며 사용자에게 안정적인 서비스 경험을 제공하고, 백엔드 기술을 통해 교육의 미래를 만들어갈 동료를 기다립니다. /*엘리스 백엔드 엔지니어는 어떤 역할을 하나요?*/ 엘리스 백엔드 엔지니어는 AI 에이전트, AI 챗봇, 인터랙티브 실습이 결합된 LXP(Learning Experience Platform)를 뒷받침하는 고가용성 분산 시스템과 실시간 클라우드 아키텍처를 설계하는 역할입니다. 260만 명의 학습자가 실습하고 AI와 상호작용하는 환경에서 복잡한 비즈니스 로직을 견고한 데이터 모델과 API, 마이크로서비스(MSA)로 구현합니다. 단순한 API 개발을 넘어 분산 시스템과 AI 기능이 유기적으로 결합된 SaaS의 핵심을 만들어갑니다. 탄탄한 백엔드 엔지니어링 역량을 바탕으로 AI를 시스템과 개발 워크플로우에 직접 적용하며, 더욱 효율적이고 안정적인 서비스 구조를 함께 만들어갈 분을 찾습니다. /*성장 기회*/ • AI 에이전트·챗봇·인터랙티브 실습이 결합된 대규모 분산 시스템을 직접 설계하고 운영하는 시스템 아키텍처 및 기술 리더십 경험 • AI 기능을 실제 프로덕션 서비스로 개발·운영하며 쌓는 백엔드 및 AI 서비스 엔지니어링 전문성 • 자체 데이터센터 인프라와 연계된 환경에서 데이터 정합성과 시스템 확장성을 책임지는 핵심 서비스 아키텍처 설계 경험 • AI 도구를 개발 워크플로우에 적용하여 생산성과 품질을 개선하는 AI 기반 엔지니어링 및 자동화 경험

1. DB/API 설계 및 고가용성 MSA 구축 - 도메인 경계를 기준으로 서비스를 분리하고, RabbitMQ·Kafka 기반 비동기 메시징을 통해 서비스 간 결합도를 낮추며 분산 환경의 데이터 정합성을 보장합니다. - PostgreSQL·Redis·TimescaleDB 등 다양한 저장소의 역할을 구분하여 학습 로그, AI 사용량 및 과금 데이터를 설계하고, REST/gRPC API 규격과 무중단 스키마 마이그레이션을 운영합니다. 2. 실시간 실습 환경 및 AI 에이전트·챗봇 백엔드 개발 - Kubernetes 환경에서 라이브 코딩 및 컨테이너 기반 실습 세션의 생성·스케줄링·회수 구조를 설계하고, WebSocket/SSE 기반 실시간 통신과 학습자 간 리소스 격리를 안정적으로 운영합니다. - AI 에이전트와 챗봇의 대화·세션 데이터 모델을 설계하고, LLM 연동부에 Timeout·Retry·Circuit Breaker·Rate Limit 및 토큰 사용량 미터링을 적용합니다. 3. 대규모 트래픽 처리 및 성능 최적화 - 수업 시작이나 시험 등 동시 접속이 급증하는 상황에 대비하여 오토스케일링(HPA/KEDA), 실습 환경 사전 프로비저닝(Warm Pool), 큐 기반 부하 평준화 전략을 설계합니다. - 실행 계획 분석을 통한 쿼리 최적화, 시계열 파티셔닝, Read Replica 및 다층 캐싱으로 DB 부하를 분산하고, 부하 테스트를 통해 p95/p99 지연시간 개선 효과를 정량적으로 검증합니다. 4. AI 기반 엔지니어링 표준화 및 자동화 - GitLab CI와 Argo CD 기반 GitOps 파이프라인에 카나리 배포와 자동 롤백을 적용하고, OpenTelemetry·Prometheus·Grafana를 활용하여 SLI/SLO 기반 관측 체계를 고도화합니다. - AI 코딩 에이전트를 개발 워크플로우에 도입하여 코드 리뷰, 테스트 생성, 문서화 및 마이그레이션을 자동화하고, AI가 작성한 코드의 품질 가드레일을 설정합니다.

• 컴퓨터공학 전공 지식을 바탕으로 자료구조·알고리즘·네트워크·운영체제(OS) 등 탄탄한 엔지니어링 기본기를 갖추신 분 • RDBMS(PostgreSQL 등) 및 NoSQL 설계 역량을 갖추고, 쿼리 최적화와 데이터 모델링을 주도한 경험이 있으신 분 • REST API를 설계·개발하고 서비스 간 인터페이스를 정의한 경험이 있으신 분 • AI 도구(코딩 에이전트 등)를 활용하여 코드 작성·리뷰·테스트·문서화 등 개발 생산성을 개선한 경험이 있으신 분

• MSA(Microservice Architecture) 기반 시스템 개발 및 RabbitMQ·Kafka 등 메시지 큐 활용 경험이 있으신 분 • Docker·Kubernetes 환경에서 서비스를 운영하고 인프라를 최적화한 경험이 있으신 분 • 대규모 실시간 트래픽(Traffic Spikes) 처리 및 대용량 데이터베이스 샤딩·파티셔닝 경험이 있으신 분 • LLM API를 연동한 AI 에이전트·챗봇 서비스의 백엔드를 개발하거나 운영한 경험이 있으신 분 • AI 기능의 사용량 미터링, 응답 지연시간 및 비용 최적화 등 운영 이슈를 다룬 경험이 있으신 분

[전형 절차] 서류 전형 ＞ 폰 스크리닝 ＞ 미니 프로젝트 및 대면 인터뷰 (1회) ＞ 평판 조회 ＞ 처우 협의 ＞ 최종 합격 ◦ 폰 스크리닝 전형은 지원자의 경험을 토대로, 지원자와 엘리스가 서로 일하는 방식을 알아보는 과정입니다. ◦ 미니 프로젝트 전형은 직무 적합성을 확인하기 위한 전형으로, 실제 업무와 유사한 과제를 통해 서로의 업무 방식을 이해하는 과정입니다. ◦ 평판 조회는 경력 지원자에 한해 진행합니다. • 안내 사항 - 지원서 내용이 사실과 다를 경우, 합격이 취소될 수 있습니다. - 국가보훈·취업지원 대상자 및 장애인은 관련 법령에 따라 우대합니다. - 정규직 포지션의 경우 입사 후 6개월의 시용기간이 적용되며, 해당 기간 동안의 근무 평가를 통해 상호간의 적합성을 확인합니다.

1. 엘리서가 일잘러로 성장할 수 있도록 적극 지원합니다. • 웰컴키트와 업무 몰입을 위한 최신형 디바이스, 모션 데스크 제공 • 생산성 극대화를 위한 클로드코드 지원 • 전자도서관 서비스를 통한 도서 무제한 지원 • 엘리스 강의 무료 수강 및 직무 역량 교육 지원 • 사내 식당을 통한 점심 식사 제공 • 저녁 식대 및 야근 택시비 지원 • 웰빙 간식 제공 2. 엘리서는 동료를 존중하며 수평적이고 투명하게 소통합니다. • 엘리스의 사업 방향과 팀 현황을 공유하는 전사 미팅 진행(게더링) • 빠르고 투명한 정보 공유(M365/Teams/Outlook) • 의미있는 피드백을 위한 팀 스크럼 운영 • 편안한 자율 복장과 수평적인 '님' 호칭 사용 3. 엘리서의 노력에 보답하기 위해 끊임없이 고민합니다. • 성과 기반 인센티브 지급 및 월별 베스트 엘리서 선정 • 팀워크 강화를 위한 팀 디너 지원 • 경조사에 따른 화환 및 휴가 지원 • 백신 접종 및 건강검진을 위한 휴가 제공 4. 팀 커뮤니케이션 활성화를 지원합니다. • 팀 간 교류로 유대감을 강화하는 점심 소통 프로그램 운영(밍글런치) • 신규 입사자 온보딩을 위한 버디 프로그램 운영 • 팀 내 소통 강화를 위한 리더비 지원