1.  부서 소개

합류하실 ​팀과 ​함께 ​일하실 동료들을 ​소개합니다.

• AI 엔지니어링 팀은 SAIP ​제품 ​실 산하 ​조직으로 데이터분석/AI/리서치 등을 ​통해 산업의 ​문제를 ​푸는 역할을 ​수행하고 ​있습니다.
• 다양한 ​산업군의 고객이 풀고자하는 ​문제를 ​정의하고, 회사가 다년간 ​쌓아온 ​온프레미스 ​기반 빅데이터 처리 ​기술, 온톨로지 ​기반 ​교차분석 기술, ​특화 문제를 ​해결에 ​대한 노하우를 통해 ​고객의 실제 ​문제를 수행합니다.
• 팀 구성원은 열정이 넘치는 주니어부터 각종 프로젝트를 주도적으로 수행하는 시니어 멤버까지 다양하게 구성되어 있습니다. 컴퓨터공학 분야에서 석/박사 학위를 받은 구성원도 있어 개발과 연구 모두 가능한 멤버 구성입니다. 각 구성원은 데이터베이스, ETL 파이프라인, 소프트웨어 설계, 백엔드, 프론트, devOps 등 다양한 파트의 업무를 수행할 수 있는 역량을 갖추고 있습니다.
• 현재 팀의 기술적인 목표는 회사의 근간 기술인 온톨로지 기반 교차분석 기술과 해당 기술을 기반으로 실제 산업의 문제를 푸는 다양한 기술(최적화, 수치 해석, 데이터 정형화, 데이터 구조화 등)을 적극적으로 학습하고 적용하는 것 입니다.
• SRI International의 연구와 산업계 사이의 데스 밸리(death of valley)의 간극을 채우는 방향으로 팀을 운영하고 있습니다.

2.  주요 업무

합류하시면 이런 일들을 함께 하시게 됩니다.

• 고객의 “핵심 문제”를 정의하고 해결하는 End-to-End 프로젝트를 수행합니다.
• 고객 요구사항을 정량 지표로 정의하고, 목표 달성을 위한 문제 해결 전략과 실행 계획을 수립합니다.
• 문제를 이해하고 데이터 구조화를 수행합니다. 이기종 DB/스키마/데이터 형태를 공통 문제 모델로 매핑하며 데이터 파이프라인 자동화/표준화를 수행합니다.
• 데이터 탐색 → 피처 생성 → 모델링/추론 → 성능 평가까지 유연하게 실험·개발하며, 문제 유형에 맞는 기법(최적화, 추론 등)을 조합합니다.
• 결과를 실제 업무에 적용하기 위해 고객 특화 UI(결과 조회, 근거 시각화, 케이스 관리/승인, 피드백 루프) 설계·개발에 참여합니다.
• 연구/PoC 결과를 운영 가능한 형태로 전환하여 운영 품질을 확보합니다.
• 프로젝트 종료 후 재사용 가능한 모듈/설정/매핑/룰/피처를 자산화하여, 다음 프로젝트의 공수 절감과 납품 효율을 지속적으로 개선합니다.

3.  필수 역량

이런 경험과 역량을 갖고 계신 분을 모시고 있습니다.

• 컴퓨터공학 전공 또는 이에 준하는 CS 기초 역량을 보유한 분 (자료구조/알고리즘/DB/OS/네트워크 등)
• Python 기반으로 데이터 처리/분석/모델링 코드를 작성하고, 재현 가능한 형태로 실험을 수행할 수 있는 분
• 리눅스 환경 및 CLI 사용에 익숙하고, 서버/컨테이너 기반 개발 환경에서 협업이 가능한 분
• Docker 및 배포 자동화/운영 환경에 대한 이해가 있으며, 개발 산출물을 운영 가능한 형태로 패키징/전달해본 경험이 있는 분
• 다양한 형태의 데이터를 정제/통합하여 분석 가능한 구조로 가공하고, 품질(스키마/정합성/누락/범위)을 점검하는 역량을 보유한 분
• 문제를 지표로 정의하고(Measure), 원인을 설명 가능하게 만들고(Explain), 개선을 반복(Control)하는 방식의 문제 해결 태도를 가진 분

4.  우대 사항

이런 것도 있으시면 금상첨화 입니다!

• 온톨로지/지식그래프 기반 모델링(TBox/ABox, 스키마 설계, 매핑 레이어) 또는 그래프 데이터 처리 경험
• 규칙 기반 시스템(Rule Engine/RBPS), 확률 모델(PGM/BN), 그래프 모델(GNN), 시계열 모델(HMM) 등 “문제별 최적 기법 선택” 경험
• 대규모 데이터 처리/분산 처리 경험(Spark, Hadoop, Kafka, Flink 등) 및 배치/스트리밍 파이프라인 설계 경험
• MLOps 경험(MLflow, 모델 레지스트리, 서빙/모니터링, 드리프트 탐지 등) 또는 운영 환경에서 모델/로직을 안정적으로 관리해본 경험
• 고객 현장에서 요구사항을 구체화하고, 빠른 피드백 루프로 개선해나가는 FDE 스타일의 프로젝트 수행 경험
• 제품/서비스 관점에서 고객 특화 UI 또는 내부 분석 도구를 설계·개발하며 사용자 경험을 개선해본 경험

5.  현직자의 한마디

저희 팀과 함께 하시면 이런 점들이 좋습니다!

• 우리 팀은 문제 해결을 위해 다방면으로 고민하고, 공부하고, 적용하고 있습니다. 새로운 유형의 일과 풀기 어려운 문제가 많지만, 문제를 해결하는 과정에서 다양한 경험을 하고 있습니다. 또한, 팀원들 간의 커뮤니케이션이 활발하며 서로에 대한 존중과 업무 지원이 잘 되어 즐겁고 재미있게 일할 수 있습니다.
• 빠르게 발전하는 컴퓨터 분야에선 모르는 파트가 존재하기 마련입니다. 우리 팀은 아는 것과 모르는 것에 대해 가감 없이 공유하고, 서로의 역량을 채워주기 위한 협업을 하고 있습니다.
• 우리 팀의 킥 오프 세션에서 공유한 NABC가 인상적이었습니다. 목적을 분명하게 설정하고, 우리가 나아가고자 하는 방향이 경쟁력이 있는지 검토하는 문화와 수평적인 소통 방식이 좋습니다.

저희 팀에서 사용하는 기술스택과 툴은 아래와 같습니다.

• Languages / Runtime: Python, Java
• Data & Storage: MongoDB, Hadoop(HDFS/HBase), Iceberg, Parquet
• Streaming / Messaging: Kafka, RabbitMQ, Flink
• Search: ElasticSearch, OpenSearch
• Graph: JanusGraph
• ML / DL: PyTorch
• MLOps / Experiment: MLflow, Kubeflow, FastAPI 기반 서빙 템플릿
• Infra / DevOps: Docker, Kubernetes, Jenkins, ArgoCD, Nexus
• Collaboration / SCM: Git, GitLab CI/CD

6.  합류 과정

합류 과정은 이렇게 진행됩니다.

• 서류 전형 : 협업 리더/ 실무진과 HR에서 함께 제출하신 내용을 검토합니다. 최대한 빠르게 피드백 드리기 위해 노력하고 있어요!
• 사전 과제 : 보다 깊이 있는 직무 인터뷰 진행을 위해, 서류 전형 합격자를 대상으로 사전 과제 평가를 진행합니다.
• 사전 과제 수행 기간은 직군에 따라 1~2주일이며, 당락이 있습니다.
• 직무 인터뷰 : 이력서를 바탕으로 직무 담당 리더 및 실무진과 약 1시간 가량의 인터뷰를 진행합니다.
• 컬처 핏 인터뷰 : S2W의 인사 담당 리더와 진행하는 약 1시간 가량의 인터뷰 입니다. 회사와 지원자가 지향하는 비전과 가치가 잘 맞는지, 함께 성장할 수 있을지 판단하기 위해 진솔한 대화를 나누는 시간입니다.
• 직군/경력에 따라 CEO 인터뷰가 추가될 수 있습니다.
• 처우 협의 및 입사 : 정식 오퍼 메일을 통해 처우 협의와 입사일을 조율하고, 모든 과정이 완료되면 저희 팀에 
합류하시게 됩니다.

7. 업무 환경

합류하시면 이런 환경에서 함께 일하시게 됩니다.

• 일하는 장소와 시간을 언제든 자율적으로 선택할 수 있습니다. (완전 자율출근제 + 재택근무)
• 업무용 장비는 예산 내에서 원하시는 것을 지원하고, 3년 후 교체해 드립니다. (모니터 별도)
• 업무 관련 교육, 서적 구매를 최대한 지원합니다. 내부 스터디와 세미나도 활발히 이뤄지고 있어요!
• 먹는데 돈 쓰지 마세요! 점심&저녁식사와 간식, 커피를 회사가 지원합니다.
• 판교역 도보 5분 거리의 넓고 쾌적한 오피스, 180cm의 넓은 책상, 음료와 간식이 항시 비치된 라운지 등
쾌적한 업무 환경을 제공합니다.
• 공부, 취미, 어학 등에 필요한 자기개발비를 매년 240만원 지원합니다.
• 1:1 영어 회화 프로그램(링글)을 지원합니다.
• 구성원들의 건강이 최우선! 지정 병원에서 매년 종합건강검진을 지원합니다.
• 입사 1년 이상의 구성원들에게 1,000만원 한도의 무이자 사내 대출을 지원합니다.
• 모든 구성원의 내일채움공제 가입을 지원합니다.