[엑셈] Forward Deployed Engineer 채용 (FDE, 2년 이상)

[모집기간]

채용 시 마감

[담당업무]

-고객 환경 AI 솔루션 배포 및 운영 : 고객의 폐쇄망 환경에 사내 AI 제품군을 최적화하여 배포하고, 원격 접근이 제한된 환경에서 안정적인 서비스 운영

-폐쇄망(On-premise) 배포 아키텍처 설계 : 모델·이미지·의존성의 오프라인 번들링, 컨테이너 레지스트리 기반 반입 체계 및 고객사 보안 절차를 고려한 배포 파이프라인 설계·구축  

-LLM 기반 RAG/Agent 시스템 현장 구현 : 검색(Retrieval), 임베딩, 평가, 추론 프로세스를 포함한 시스템을 고객 데이터 및 도메인 특성에 맞춰 설계·구현  

-로컬 오픈웨이트 모델 운영 : 외부 API가 불가한 환경에서의 오픈웨이트 모델 선정·벤치마킹, 양자화 트레이드오프 판단 및 GPU 자원 최적화를 통한 성능 향상

-FastAPI 기반 AI 백엔드 개발 : 확장성 있는 AI 서비스 백엔드 및 API 개발

-현장 인사이트의 제품 환류 : 고객 환경에서 도출된 문제를 일회성 패치가 아닌 재사용 자산, 플레이북 및 제품 요구사항으로 정리하여 제품팀에 전달

[자격요건]

-경력 : 2년 이상

-학력 : 컴퓨터공학, 인공지능, 소프트웨어공학 관련 전공 학사 이상 또는 그에 준하는 경력

-설계 역량 : AI 시스템 설계 및 복잡한 기술적 문제를 명확한 명세 없이 스스로 정의하고 해결하는 능력

-ML/DL 숙련도 : Python 기반의 AI/ML 모델 학습 및 평가 실무 경험

-LLM 실무 : LLM 서비스 또는 RAG / Agent 시스템 구축 및 배포 경험

-백엔드 개발 : REST API 기반 서비스 개발 경험 (FastAPI, Flask, Django 등)

-인프라 이해 : Linux 기반 서버 환경 및 GPU 연산 환경에 대한 깊은 이해

-고객 커뮤니케이션 : 기술 비전문가인 고객 이해관계자와 문제를 정의하고 진행 상황을 조율할 수 있는 커뮤니케이션 역량

[우대사항]

-On-premise 배포 경험 : 폐쇄망(air-gapped)·망분리 환경에서의 솔루션 배포 또는 오프라인 환경 운영 경험

-Vector DB : Milvus, Pinecone, Weaviate 등을 활용한 Retrieval 시스템 구축 경험

-Serving 최적화 : vLLM, Triton, TensorRT-LLM 등을 이용한 대규모 모델 서빙 및 추론 최적화 경험

-DevOps/Infra : Docker / Kubernetes 기반 서비스 배포 및 운영 경험, 컨테이너 레지스트리 운영 경험

-Data & Search : PostgreSQL, ClickHouse, ElasticSearch, Redis 등 데이터베이스 및 검색 시스템 활용 능력

-MLOps/LLMOps : MLflow, Kubeflow, AutoRAG 등을 활용한 파이프라인 구축 경험

-System Architecture : 클라우드 또는 온프레미스 AI 인프라 구축 및 대규모 데이터 처리/분산 시스템 개발 경험

-도메인 경험 : 금융·공공 등 규제 산업 고객 환경에서의 프로젝트 수행 경험

-현장 PoC 경험 : 고객사 현장에서 AI 솔루션의 기술 검증(PoC)을 직접 기획하고 수행한 경험

-납품 후 안정화 : 솔루션 납품 이후 운영 안정화를 지원하고, 고객사 내부팀에 운영 노하우를 이전한 경험

[채용공고]