[(주)오믈렛] Forward Deployed Engineer (FDE)

1. 현장 탐색 및 비즈니스 문제 정의
2. 고객사 현업 담당자와 밀착 소통하여 비즈니스 맥락과 페인 포인트 진단
3. 모호한 요구사항을 기술적으로 해결 가능한 정량적 과제 및 사양으로 재정의
4. End-to-End AI 및 시스템 구축
5. LLM API, AI 에이전트, RAG 파이프라인, 백엔드/프론트엔드 및 데이터 파이프라인(ETL) 직접 개발
6. 기존 사내 시스템(ERP, CRM 등) 및 SaaS와 연동
7. 프로덕션 배포 및 라이브 운영
8. 실제 운영 환경에 프로덕션 코드 상태로 배포
9. 예외 케이스와 에러를 실시간 디버깅하여 안정화
10. 제품팀 환류 및 재사용 자산화
11. 고객 맞춤형 솔루션을 재사용 가능한 모듈 및 플랫폼 표준 기능으로 추상화
12. 본사 R&D 및 제품 로드맵에 반영
13. 이해관계자 소통 및 AX 내재화
14. C-레벨 임원부터 현업 비개발자까지 기술적 트레이드오프를 명확히 설명
15. 현업 담당자가 AI 도구를 직접 활용할 수 있도록 사용 지원

1. Python, Java, JavaScript/TypeScript 등 주요 언어로 프로덕션 레벨 코드를 직접 작성·리뷰할 수 있는 백엔드/풀스택 개발 실무 경험 (통상 3~5년 이상)
2. LLM API, AI 에이전트 아키텍처, RAG 파이프라인, 성능 평가 체계(Evals) 구축 경험
3. SQL, ETL 등 대용량 데이터 파이프라인 처리 능력
4. AWS, GCP, Azure 등 퍼블릭 클라우드 환경에서의 서비스 배포·운영 경험, Docker/Kubernetes 등 컨테이너 기술 활용 경험
5. 정해진 명세서가 없는 모호한 환경에서 문제를 구조화하고, 속도·범위·품질 간 최적의 결정을 내리는 역량
6. 비개발자의 비즈니스 언어를 기술 사양으로 번역하고, 기술적 제약이나 스코프 변경 사항을 유연하고 명확하게 전달하는 커뮤니케이션 역량

1. Claude Code, Cursor, OpenAI Codex 등 AI 코딩 에이전트를 적극 활용하여 개발 속도 및 프로토타이핑 검증 속도를 높여본 경험
2. 물류, 제조, 방산, 의료 등 오믈렛이 다루는 산업 도메인에 대한 이해
3. 컨설팅, SI, 또는 0→1 서비스 구축 경험 (고객 문제를 현장에서 직접 정의하거나 기획부터 배포·운영까지 완결해본 경험)
4. 온프레미스·폐쇄망 환경 대응 경험

서류전형 – 1차 면접(직무 적합성, 사전과제 또는 면접 내 과제 수행 포함 가능) – 2차 면접(조직 적합성) – 최종합격