포브스 선정 2025 국내 AI기업

1. 전략적 IR 및 NDR 운영
- 국내외 기관 투자자, 애널리스트 대상 IR 전략 수립 및 실행
- 정기/비정기 NDR 및 투자 설명회 기획 및 운영
- 기업 가치 극대화를 위한 에퀴티 스토리(Equity Story) 개발 및 고도화

2. 투자자 관계 관리 및 시장 대응
- 기존 및 잠재적 투자자와의 네트워크 구축 및 밀착 관리
- 시장 컨센서스 관리 및 주가 변동 요인 분석을 통한 주가 방어 전략 수립
- 애널리스트 대응, 애널리스트 리포트 작성 지원, 보고서 분석 및 시장 피드백의 경영진 보고

3. 시장 동향 분석 및 인사이트 도출
- 산업 및 AI/테크 시장 트렌드, 경쟁사 IR 전략 분석
- 자본 시장의 관점에서 본 회사 전략 조정 및 실행 방안 제안
- 주요 컨퍼런스 및 이벤트를 통한 투자 시장 정보 발굴

4. 의사결정 지원 및 커뮤니케이션
- 투자자 대응을 위한 데이터 기반 리서치 및 보고 자료 제작 (IR자료, 주주총회 자료 등)
- C-level의 대외 발표 자료 및 주주 서한 작성/관리
- 전사적 우선순위에 따른 부문별 업무 조율 및 시장 커뮤니케이션 정합성 확보

[CoS] IR Manager

- 데이터를 분석하고 풀어야 할 문제를 정의합니다.
- 동료들과 더 나은 LLM 기술에 대해 논의하고 연구합니다.
- Agent 연구개발을 통해 산업현장의 문제를 해결합니다. 
- RAG, Fine tuning 등을 이용해 LLM 모델의 성능을 향상 시킵니다.
- 제조·산업 데이터(설비 로그, 이미지, 문서 등)를 기반으로 LLM/VLM을 활용한 지능형 분석 및 자동화 시스템을 개발합니다.
- LLM 실적용 성공 사례를 지속적으로 늘려나가고 전체 수행 과정 효율을 개선할 수 있는 체계를 함께 고민하여 반영합니다.

Forward Deployed Engineer - LLM (창원)

Forward Deployed Engineer - LLM

- 제조 및 물류 도메인에서 예측, 이상탐지, 최적화 과제를 수행합니다.
- 산업 데이터를 분석하여 머신러닝 모델을 구현하고 성능을 평가합니다.
- 시나리오 기반 시뮬레이션을 개발하고 이를 활용하여 모델을 검증하며 운영 최적화 문제를 수행합니다.
- 서비스 운영 환경에서 모델의 성능과 안정성을 모니터링하고 개선 작업을 수행합니다.

Forward Deployed Engineer - ML/DS (Junior)

- 제조 및 물류 도메인에서 예측, 이상탐지, 최적화 과제를 정의하고 수행합니다.
- 산업 데이터를 분석하여 머신러닝 모델과 시스템 구조를 설계하고 성능을 평가하며 개선 방향을 결정합니다.
- 시나리오 기반 시뮬레이션을 설계하고 이를 활용하여 운영 최적화 문제를 정의하고 해결합니다.
- 서비스 운영 환경에서 모델의 성능과 안정성을 책임지고 지속적인 고도화를 수행합니다.
- 프로젝트를 리딩하며 협업과 커뮤니케이션을 주도합니다.

Forward Deployed Engineer - ML/DS

- AI 서비스를 위한 시스템 아키텍쳐를 설계하고 구축합니다.
- 데이터 수집·정제·가공을 포함한 데이터 파이프라인을 개발하고 운영합니다.
- 모델 학습·성능 모니터링·재학습을 위한 모델 관리 파이프라인을 구축합니다.
- 모델 패키징 및 서빙 환경을 구축합니다.
- 고객 산업 현장에 AI 서비스를 안정적으로 제공할 수 있도록 배포와 운영을 책임집니다.

Forward Deployed Engineer - MLOps

- 최신 LLM(Large Language Model)을 On-Device NPU 환경에 탑재하기 위한 모델 개발, 변환 및 검증 작업을 수행합니다.
- 다양한 구조의 LLM 모델에 대한 개발 업무 및 양자화(Quantization) 기술을 연구하고 실제 모델에 적용합니다.
- 새로운 모델 최적화 기법에 대한 선행 연구를 수행하고, 논문 작성 및 특허 출원을 적극 장려합니다.
- PyTorch, HuggingFace, TFLite, ONNX, AIMET 등 다양한 딥러닝 프레임워크 및 툴을 활용하여 모델 성능을 정량적으로 분석하고 개선합니다.
- 효율적인 협업을 위해 팀 내외부와의 기술 공유 및 코드 리뷰, 실험 결과에 대한 자유로운 토론을 적극적으로 진행합니다.

Forward Deployed Engineer - LLM Quantization

- 다양한 AI 모델 및 AI Agent 를 사용자가 쉽게 활용할 수 있도록 하는 AI 애플리케이션의 백엔드를 구현합니다.
- REST API·DB 스키마를 설계하고 구현하며 성능을 최적화합니다.
- 마키나락스의 플랫폼(Kubernetes 기반)에서의 서비스 배포 및 운영을 지원합니다.
- 효율적인 협업을 위해 팀 내외부와의 기술 공유·코드 리뷰·아키텍처 토론에 적극 참여합니다
- LLM 실적용 성공 사례를 지속적으로 늘려나가고 전체 수행 과정 효율을 개선할 수 있는 체계를 함께 고민하여 반영합니다.

✔️개발 환경
Python, Golang
Kubernetes, Github/Gitea, Keycloak

Forward Deployed Software Engineer

- 엔지니어링 문서를 이해하는 AI 시스템을 정의하고, 이를 검증하기 위한 벤치마크와 평가 체계를 설계하고 구현합니다.
- 인식 결과를 구조적, 의미적 형태로 표현하기 위한 데이터 모델과 출력 형식을 설계하고 관리합니다.
- 내부에서 개발한 모델과 외부 공개 모델 및 솔루션을 동일한 기준에서 비교·분석하고, 기술 선택을 위한 근거를 만듭니다.
- 연구 아이디어를 실험 가능한 코드와 프로토타입으로 구현하고, 이를 제품 및 서비스에 적용 가능한 구성요소로 발전시킵니다.

AI Research Engineer

- Agentic Workflow 설계 및 구현: "이 도면에서 변경점을 찾아 견적에 반영해줘" — 이처럼 복잡한 사용자의 요청을 Agent가 스스로 단계를 분해하고 데이터를 참조하여 결과를 도출하는 워크플로우를 만듭니다. 
✔️주요 기술: LangGraph 등 Agent 프레임워크 활용

- 멀티 소스 참조 기반 LLM/VLM 시스템 개발: 도면 이미지, 기술 문서, DB 테이블 등 이질적인 데이터 소스를 하나의 파이프라인에서 처리합니다. 비정형 도면과 텍스트가 혼재된 산업 데이터를 VLM이 정확하게 이해할 수 있도록 프롬프트 엔지니어링 및 입력 구조를 설계합니다.

- 공통 로직 추상화 및 시스템 구조 설계: 도면 비교, 변경 검토, 원가 분석 등 개별 워크플로우에서 반복되는 패턴을 찾아냅니다. 팀원들과 함께 Agent가 공유하는 도구, 메모리, 판단 체인을 추상화하여 확장성 높은 시스템 구조를 만들어 갑니다.

- Agentic 검색 설계 및 최적화: Agent가 정확한 판단을 내리기 위해 필요한 정보를 스스로 찾아오는 체계를 만듭니다. 백엔드 엔지니어와 협업하여 도면·문서에 대한 최적의 검색 전략(Agentic Retrieve, Vector DB, Hybrid Search 등)을 수립하고, Agent가 쿼리 생성부터 결과 판단, 재검색까지 자율적으로 수행하는 과정을 구현합니다.

AI Agent Application Engineer

- AI Agent 및 모델 컴포넌트를 서비스 환경에 연동하여, 사용자가 안정적으로 활용할 수 있는 서빙 구조를 구현합니다.
- 서비스 요구사항을 바탕으로 백엔드 API와 데이터 모델을 설계·구현하고, 데이터베이스 구조를 구축합니다.
- 배포 자동화와 운영 환경을 구축하고, 성능 및 안정성 개선을 주도합니다.
- 시스템 모니터링 및 장애 대응을 통해 안정적인 서비스 운영을 지원합니다.
- 효율적인 협업을 위해 팀 내외부와의 기술 공유·코드 리뷰·아키텍처 토론에 적극 참여합니다.

✔️개발 환경
Python
Docker, Github/Gitea, Keycloak

Backend Engineer (AI Agent Application)

- 다양한 AI 플랫폼 기능을 사용자가 쉽게 활용할 수 있도록 어플리케이션 형태로 구현합니다.
- REST API·DB 스키마 설계 및 구현하며 성능을 최적화합니다.
- OIDC/OAuth2 기반 인증·인가 연동 및 보안 정책을 적용합니다.
- 마키나락스의 플랫폼(Kubernetes 기반) 환경에서 동작하는 서비스를 설계하고 개발합니다.
- 효율적인 협업을 위해 팀 내외부와의 기술 공유·코드 리뷰·아키텍처 토론에 적극 참여합니다.

✔️개발 환경
Python, Golang
Kubernetes, Github/Gitea, Keycloak

Backend Engineer (AI Platform Application)

• LLM학습 과정의 효율 향상 : PLM 또는 Fine-tuned LLM의 Direct Alignment Algorithm / PPO, GRPO, DPO 등을 이용한 학습 과정의 전반적인 효율 향상
• 생성 결과의 전반적인 정확성과 안정성 향상 : 생성 결과의 품질 향상을 위하여 Reward Hacking을 방지하고, Self-Refine이 가능한 학습 구조 설계
• 외부 지식 및 API와 연동 가능한 기초 모델 개발 : 지시의 종류에 따라 스스로 필요한 외부 연동 Tool을 선택하는 LLM 학습

LLM Engineer (Reinforcement Learning)

• Partnership Development
- 앱 개발사 및 콘텐츠 제공업체를 발굴, 평가, 확보하여 App Market의 콘텐츠 및 서비스 포트폴리오를 확장합니다.

• Strategic Alignment
- 파트너십이 Pleos App Market의 글로벌 비전과 일관성을 유지하면서, 각 지역 시장의 요구사항에 부합하도록 관리합니다.

• Negotiation & Agreements
- 계약 협상을 주도하고, 비즈니스 조건을 정의하며, 상호 성장을 촉진하는 협력 모델을 설계 및 체결합니다.

• Cross-Functional Collaboration
- 제품, 상업 운영, GTM 팀 등과 협력하여 파트너 솔루션의 기술 및 비즈니스 통합을 지원하고 성공적인 시장 출시를 추진합니다.

• Relationship Management
- 주요 파트너사와의 신뢰 기반의 장기적 관계를 구축과 유지하며, 전략적 계정의 핵심 창구 역할을 수행합니다.

• Innovation & Ecosystem Growth
- 신규 카테고리 및 서비스 트렌드를 발굴하고, Pleos App Market의 가치 제안을 강화합니다.

• Performance Monitoring
- 파트너십 성과를 KPI 기준으로 모니터링하고, 분석을 통해 최적화 방향과 개선 전략을 제시합니다.

Senior Strategic Partnerships Manager

• AI 모델과 타겟 하드웨어(NPU, GPU, CPU 등) 간의 불일치를 분석하고, 원인을 추적하여 해결
• Graph-level optimization pass 설계 및 구현 (op fusion, folding, decomposition, replacement 등)
• 모델 구조와 하드웨어 특성을 함께 고려한 최적화 기회 탐색 및 실험
• ExecuTorch, ONNX, PyTorch 등 다양한 프레임워크 기반 모델 변환 및 최적화
• AI 에이전트 기반 자동화 워크플로우 설계 및 활용

[NetsPresso] AI Inference Optimization Engineer

1) 근무부서 : MX(Market Intelligence and Execution) Division
2) 목표: 금융 시장에서 대량의 주문을 집행할 때 거래비용을 최소화하는 자동화된 최적 주문집행 서비스 제공
3) L3 틱데이터 기반 강화학습(PPO 등) 기반 주문집행 에이전트의 연구·개발·고도화
4) 다양한 글로벌 시장(KRX 주식/선물, HKEX, TWSE, TPEX, CME Futures 등)에서 벤치마크(VWAP, TWAP 등) 대비 우수한 실행 성과 달성
5) Data Engineering → Feature Engineering → Modeling → Evaluation → Production에 이르는 end-to-end 파이프라인 구축 및 운영
6) 국내 유일 강화학습 기반 주문집행 프로덕션 시스템의 지속적 개선 및 신규 시장 확장

강화학습 기반 주문집행 알고리즘 연구 및 개발 (MX)

• 사내 협업툴 전환 과정에서 사용자 안내 및 지원
• 사용자 문의 1차 응대 및 관련 부서 전달
• FAQ, 공지사항, 가이드 등 운영 문서 작성 및 업데이트
• 협업툴(메일, 메신저, 문서 등) 사용 방법 안내 콘텐츠 제작
• 전환 과정에서 발생하는 이슈 및 테스트 체크리스트 관리

협업플랫폼 전환 운영 담당자 (6개월 계약직)

📋주요업무
1. 내부통제 체계 기획 등
• 법규를 준수하며 법률 리스크를 사전 예방할 수 있는 내부통제 체계를 수립하고 관리합니다.
• 핀다 구성원이 관련 법규를 준수할 수 있도록 내부 규정을 제, 개정하고 모니터링을 진행합니다.
• 모니터링 결과를 바탕으로 개선 방안을 마련한 뒤 전사 대상 교육 및 피드백을 제공합니다.
• 준법감시인을 보좌하고 업무를 지원합니다.

2. 내부통제 점검
• 점검이 필요한 업무 프로세스를 도출하고, 점검 가이드라인을 설계하여 테마 점검을 직접 기획하고 실행합니다.
• 업무 검토와 모니터링 중 확인된 이슈의 발생 배경을 분석하고, 구체적인 개선안을 마련하여 재발 방지 프로세스를 마련합니다.

3.금융소비자보호 업무
• 금융소비자보호를 위해 광고 심의를 담당하며, 광고, 마케팅 등 유관부서와 긴밀하게 소통합니다.
• 금융소비자보호법 관련 소비자 보호를 위한 내부통제 업무, 성과평가 등을 계획하고 수행합니다.

4. 대외기관 소통 등
• 핀다의 서비스가 안정적으로 제공될 수 있도록 라이선스 관련 신고/보고 등 제반 업무를 수행합니다.
• 대외기관(금융당국 등) 대상 각종 보고, 요청 등 대응 등 대외기관(금융당국) 과의 커뮤니케이션 및 대관 업무를 담당하며, 회사 내 유관부서와 긴밀하게 소통합니다.
• 금융소비자보호를 위해 광고 심의를 담당하며, 광고, 마케팅 등 유관부서와 긴밀하게 소통합니다.
• 금융소비자보호법 관련 소비자 보호를 위한 내부통제 업무를 계획하고 수행합니다.

Compliance Manager

1. Payroll
•월 급여 정산, 4대보험·원천세·연말정산·퇴직연금 단독 운영
•상여·인센티브·스톡옵션 지급 프로세스 관리
•보상 데이터 정합성 검증 및 마감 주기 통제
•임금명세서·원천징수영수증 발급 및 문의 대응
•Global Payroll
2. 정부과제 인건비 관리
•정부과제(IITP, NIPA 등) 참여연구원 인건비 계상·정산
•과제별 참여율·인건비 매트릭스 관리
•증빙·감사 대응 및 과제 PM ↔ 인사팀 간 데이터 흐름 통제
•인사팀 단독 관리 체계 운영 (보안성·정확성 확보)
3. HRIS 담당
•HRIS(Flex 등) 메인 오너십 — 운영, 권한 관리, 마스터 데이터 무결성
•입·퇴사, 발령, 조직변경 데이터 적시 반영률 SLA 관리
•시스템 고도화 프로젝트 리드 (모듈 추가, 외부 시스템 연동)
•HR Dashboard 데이터 소스 운영 및 데이터 추출 지원

HR Operation Manager

• 해외 현지 고객 및 파트너와의 기술 미팅에 참여하여 고객 환경, 업무 프로세스, 시스템 제약사항, 기술 요구사항을 파악하고 이를 실행 가능한 개발 과제로 구체화
• 당사 제품과 해외 고객 요구사항 간의 차이를 분석하고, CV/VLM 기반 AI 기능, 백엔드, 프런트엔드, 배포 환경을 종합적으로 고려한 MVP 및 PoC 솔루션을 설계·구현
• 글로벌 비즈니스 현장에서 CV 및 VLM 모델을 활용한 비전 솔루션을 직접 구축하고, 현지 환경에 맞는 데모와 프로토타입을 제공하여 고객의 기술 검토 및 의사결정을 지원
• 고객이 실제 사용 환경을 체감할 수 있도록 AI 모델 연동, API 설계, 데이터 흐름, UI/UX, 운영 시나리오를 포함한 엔드투엔드 데모 및 초기 서비스 형태의 솔루션 개발
• Edge, Server, On-premise, Cloud 등 다양한 고객 환경에서 AI 응용 시스템이 안정적으로 동작할 수 있도록 구성 방안을 검토하고, 필요한 기술적 개선안을 제안
• 현장에서 발생하는 기술적 이슈를 분석하고, 로그·데이터·시스템 구조를 기반으로 원인을 파악하여 단기 대응과 중장기 개선 방향을 함께 도출
• 해외 고객의 로컬라이제이션 요구사항, 산업별 특수 요구사항, 운영 환경상의 제약을 구조화하여 국내 Product, AI, Backend/Frontend Engineering 팀과 공유하고 제품 개선에 반영
• AI Native 개발 도구와 워크플로우를 활용하여 빠른 프로토타이핑, 기능 개발, 리팩토링, 문서화, 고객 대응 자료 작성의 생산성을 높임
• PoC 또는 데모 단계에서 확인된 기술을 반복 가능하고 유지보수 가능한 형태로 발전시키기 위해 제품 팀과 협업하고, 상용화 가능성을 고려한 기술적 피드백 제공

[Solution] Global Software Engineer

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