AI FDE (Forward Deployed Engineer)

고객의 “이 업무에 AI를 도입하고 싶다”는 요청을 구체적인 개발 과제로 바꿉니다.

실무자 업무 과정을 살펴보고, 자동화할 부분과 사람이 확인할 부분을 나눠 기능과 목표를 정합니다.

고객의 환경에 맞춰 무엇을 어떻게 만들지 결정합니다.

외부 LLM을 사용할 수 있는지, 어디에 배포해야 하는지 등을 확인해 모델과 아키텍처를 선택하고 개발 범위와 일정을 고객과 조율합니다.

담당자가 여러 화면과 파일을 오가며 찾던 정보를 연결합니다.

문서와 엑셀, CRM이나 ERP에 흩어진 데이터를 연동하고, 사용자가 접근할 수 있는 최신 정보를 가져오도록 구현합니다.

연결한 정보를 바탕으로 실제 업무를 처리하는 AI 기능을 만듭니다.

문의를 읽고 필요한 정보를 찾아 답변 초안을 만드는 Agent부터, 현업 담당자가 사용할 화면과 백엔드까지 직접 개발합니다.

초기 버전을 실제 업무에 적용하고, 잘못되거나 불편한 부분을 고칩니다.

고객의 피드백과 평가 결과, 로그를 바탕으로 잘못되었거나 느린 응답의 원인을 찾아 개선하고 실행 비용도 최적화 합니다.

고객 환경에 배포하고, 현장에서 계속 사용할 수 있도록 마무리합니다.

오류를 확인할 로그와 알림을 마련하고, 사용법과 장애 대응 방법을 정리해 운영 담당자에게 인수인계합니다.

한 프로젝트에서 만든 해결책을 다음 프로젝트에서도 쓸 수 있게 정리합니다.

데이터 연동 코드나 AI 하네스 등을 모듈과 Skill로 만들고, 기술 선택의 이유와 시행착오를 기록해 팀과 공유합니다.

소프트웨어 개발/PM 경력 3년 이상인 분

Python, TypeScript 등 1가지 이상의 언어로 실제 서비스나 소프트웨어를 개발·배포한 경험이 있는 분

SQL과 관계형 데이터베이스, API를 활용해 데이터를 다루고 시스템을 연동할 수 있는 분

모호한 요청을 실행 가능한 작업으로 나누고, 기술 선택의 이유와 제약을 고객·동료에게 설명할 수 있는 분

테스트·로그·사용자 피드백으로 문제를 확인하고, 직접 디버깅하며 개선할 수 있는 분

새로운 기술과 업무 도메인을 학습해 개발에 적용할 수 있는 분

소프트웨어 개발/PM 경력 3년 이상이면 FDE 직무 경험이나 고객 프로젝트를 단독으로 리드한 경험이 없어도 지원할 수 있습니다.

창업 또는 초기 팀에서 제품·서비스를 만들고 고객 반응을 확인해 본 경험

프로젝트의 범위·일정·우선순위를 관리(PM)하고 고객·동료와 조율해 본 경험

컨설팅 업무에서 고객 문제를 구조화하고 해결안을 실행해 본 경험

LLM API, RAG, AI Agent를 서비스나 업무에 적용하고 결과를 평가해 본 경험

기업 시스템 연동, 인증·권한 관리, 데이터 파이프라인 구축 경험

클라우드, Docker, CI/CD 또는 온프레미스 환경에서의 배포·운영 경험

고객이나 현업 사용자와 직접 소통하며 요구사항을 정리하고 기능을 개선한 경험

이력서에 직접 참여한 프로젝트 사례를 포함해 주세요. 아래 내용이 드러나면 좋습니다.

(*공개 가능한 코드, 포트폴리오, 기술 문서가 있다면 함께 보내 주세요.)

해결하려던 문제와 실제 사용자는 누구였는지

본인이 맡은 범위와 직접 구현한 부분은 무엇인지

기술을 선택한 이유와 개발 과정에서 해결한 어려움은 무엇인지

배포하거나 사용해 본 뒤 어떤 결과를 확인하고 개선했는지

채용 전형

서류 검토 → 사전 인터뷰 → 직무 인터뷰 → 컬처핏 인터뷰 → 처우 협의 → 합류

사전 인터뷰: 온라인/전화, 30분

직무 인터뷰: 대면

전형 과정에서 추가 인터뷰나 과제를 요청드릴 수 있습니다.

[근무조건]

정규직 / 입사 후 수습 3개월 / 경력·역량에 따라 연봉 협의

[혜택 및 복지]

• 식대 지급

• 유연 출퇴근

• 자유로운 연차 사용 및 복장

• AI 도구 구독 지원

• 모니터·키보드 등 업무 장비 지원

• 도서 구입비 및 교육비 지원

• 독감 예방접종 지원

• 명절 선물 지급

• 경조사 지원