Full Stack Engineer (FSE)

포지션 상세 정보

기술스택

Django
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Next.js
Python
React
REST API
NoSql
AI/인공지능
Etl
MES

주요업무

1. AI Application · Agent · Workflow 개발

AI Platform이 제공하는 Knowledge Graph, Agent 프레임워크, Ontology 모델을 활용하여 
고객사 업무 요구사항을 충족하는 신규 기능을 엔드-투-엔드로 개발합니다.

• 고객사 도메인 특화 AI Application 신규 개발 — 설비 이상 분석, 공정 최적화, 예측정비, 품질 관리 등 
  제조 현장 업무에 직접 연결되는 기능 구현
• AI Agent 구현 — Tool 정의, Reasoning 흐름 설계, Human-in-the-loop 승인 로직 개발
• 고객사 업무 프로세스를 반영한 Workflow 자동화 구현 — 이벤트 트리거, 조건 분기, 에스컬레이션 로직 포함
• AI 응답의 정확성·안정성 검증을 위한 테스트 시나리오 설계 및 평가 루프 구현
• 설계 담당자와 긴밀히 협업하여 시스템 요구사항을 구현 가능한 기술 스펙으로 구체화하고, 개발 완료 후 고객사 현장 검증 참여

2. Integration Layer 개발 (Ontology 구축 Pipeline 포함)

설계된 Ontology 모델을 Knowledge Graph에 실제로 적재하고, 고객사의 이기종 시스템 데이터를 AI Platform이 이해할 수 있는 형태로 지속적으로 공급하는 파이프라인과 Integration 레이어를 구축합니다.

• Ontology 구축 Pipeline 개발 — 고객사 원천 데이터(SAP ERP, MES, SCADA, historians 등)를 설계된 Ontology 스키마에 맞게 변환·적재하는 ETL/ELT 파이프라인 구현
• 실시간 및 배치 데이터 동기화 파이프라인 개발 — 이벤트 기반 스트리밍(Kafka, MQTT)과 배치 처리를 혼합한 아키텍처 구현
• AI Platform과 고객사 시스템 간 RESTful API / GraphQL 기반 Integration Gateway 설계 및 구현
• 데이터 품질 검증 로직, 오류 감지, 재처리 메커니즘 구현 — Ontology 무결성을 유지하기 위한 Validation rule 적용
• 고객사 시스템 변경(스키마 변경, API 버전업 등)에 유연하게 대응하는 Integration 구조 설계

3. UI/UX 커스터마이징

AI Agent의 추론 결과와 Workflow 상태를 고객사 현장 사용자가 직관적으로 활용할 수 있도록 프론트엔드를 설계하고 구현합니다.

• React / Next.js 기반 고객사 맞춤형 웹 애플리케이션 개발 — 고객사 브랜드 가이드라인 및 UX 요구사항 반영
• AI 추론 근거 시각화 — "왜 이런 판단을 했는지" 현장 사용자가 즉시 이해할 수 있는 UI 설계
• 실시간 모니터링 화면 구현 — WebSocket / SSE 기반 라이브 데이터 스트림 처리
• Human-in-the-loop 인터페이스 개발 — AI 권고 액션에 대한 승인·수정·거절 워크플로우 화면
• 현장 환경 최적화 — 공장 현장 PC, 태블릿, 대형 모니터 등 다양한 디바이스 대응

4. Integration Level S/W 품질 최적화

개별 컴포넌트의 기능 완성을 넘어, AI Platform-Integration Layer-고객사 시스템이 하나의 시스템으로서 Production 환경에서 요구되는 품질 수준을 충족하도록 최적화합니다.

• 성능 최적화 — DB 쿼리 튜닝, API 응답시간 개선, 프론트엔드 렌더링 최적화, 캐싱 전략 설계
• 사용성 개선 — 현장 엔지니어 대상 사용성 테스트(UT) 진행, 피드백 기반 UX 반복 개선
• 확장성 설계 — 데이터 규모 증가, 사용자 수 증가, 신규 설비·공정 추가에 대응하는 아키텍처 구현
• 운영 안정성 확보 — 고가용성(HA) 설계, 장애 감지·복구 메커니즘, 운영 모니터링(Prometheus, Grafana 등) 구축
• 보안 및 배포 — 고객사 보안 정책 준수(SSO/LDAP 연동, RBAC, 감사 로그), 온프레미스 또는 Private Cloud 배포 자동화(Docker / Kubernetes / CI/CD)

자격요건

• 학력무관
• 3년 이상의 Full Stack 개발 경험 (Frontend + Backend 모두 실무 경험)
• React / Next.js 등 현대적 프론트엔드 프레임워크 실무 역량
• Python (FastAPI / Django) 또는 Node.js 기반 백엔드 API 개발 경험
• REST API 설계 및 외부 시스템 Integration 구현 경험
• ETL / 데이터 파이프라인 개발 경험 (배치 또는 스트리밍)
• SQL 및 관계형 DB 실무 경험; NoSQL (Graph DB, Document DB) 기본 이해
• Docker 기반 컨테이너화 및 CI/CD 파이프라인 구성 경험
• 성능, 사용성, 확장성 관점에서 코드와 아키텍처를 개선한 경험
• 기업 고객과 직접 소통하며 요구사항을 기술 스펙으로 전환한 경험

우대사항

• 제조 도메인 (반도체, 철강, 조선, 배터리) 고객사 프로젝트 납품 경험
• MES, ERP (SAP), SCADA, historian (OSIsoft PI 등) 시스템 연동 경험
• Graph DB (Neo4j 등) 사용 경험; Cypher 또는 유사 쿼리 언어 작성 가능
• Kafka, MQTT 등 이벤트 스트리밍 기반 실시간 데이터 처리 구현 경험
• LLM API 또는 AI Agent 프레임워크 활용 경험
• Kubernetes / Helm 기반 운영 환경 구성 및 온프레미스 엔터프라이즈 배포 경험
• SSO / LDAP 연동, RBAC 설계 등 엔터프라이즈 보안 요건 대응 경험
• SI 프로젝트 또는 엔터프라이즈 AI 솔루션 납품 경험

**What Makes You Successful**

• 설계된 Ontology와 Agent 구조를 코드로 정확하게 구현할 수 있는 분 — 설계 의도를 꿰뚫어 불필요한 재설계 없이 구현하는 분
• "작동하는 코드"와 "Production에서 살아남는 코드"의 차이를 아는 분 — 성능, 장애 복구, 데이터 정합성을 처음부터 고려하는 분
• 고객사 현장 엔지니어가 매일 쓰고 싶어하는 화면을 만드는 분 — 기능 완성만큼 UX와 현장 맥락을 중요하게 생각하는 분
• Integration 과정에서 발생하는 예상치 못한 데이터 문제, 시스템 제약, 보안 이슈를 현장에서 스스로 해결하는 분
• 설계 담당자, BD, 고객사 IT팀 사이에서 기술적 번역자 역할을 하며, 개발 완료가 아닌 고객사의 가치 창출을 목표로 삼는 분

복지 및 혜택

• 수평적 조직문화 (영어호칭, 님/닉네임 문화)
• 자유로운 분위기 (복장 자유, 유연근무제/재택근무, 눈치보지 않는 연차)
• 건강한 조직문화 (종합검진, 백신휴가 지원)
• 경조사 지원 (결혼, 출산, 돌, 자녀수능격려, 회갑/칠순, 상 지원 등)
• 선택적 복지제도 (매월 5만원, 개인건강 및 자기개발 지원)
• 장기근속포상 (포상휴가 및 포상금, 최대 500만원/7일)
• 사업부포상 (매월 우수사원 포상)
• 리프레쉬 휴가 (생일/기념일 특별휴가, 프로젝트 종료휴가)
• 사내 동호회 (구성원들과 함께 관심사를 즐길 수 있도록 지원합니다.)

채용절차 및 기타 지원 유의사항

• 전형절차 : 서류전형 → 1차면접 → 2차면접 → 최종합격
• 입사지원 서류에 허위사실이 발견될 경우, 채용확정 이후라도 채용이 취소될 수 있습니다.