Forward Deployed Engineer(FDE)

# 이런 문제를 풀고 있습니다

• 폐쇄망 및 온프레미스 환경에서의 안정적인 AI 솔루션 배포와 운영 최적화
• 고객사 환경에 맞춘 인프라 구축 및 이슈 트러블슈팅
• GPU 자원 효율화 및 대규모 AI 모델의 안정적 추론(Inference) 환경 제공
• 배포 전 솔루션의 필수 기능 검증 및 품질 확보

# 이런 분과 함께하고 싶습니다

• Linux 및 컨테이너 환경에 대한 깊은 이해를 바탕으로 주도적인 배포 업무가 가능하신 분
• 딥러닝 모델 구동을 위한 시스템 환경(GPU, Driver, CUDA 등)을 이해하고 구성할 수 있는 분
• 다양한 고객사 IT 환경(OS, 보안, 네트워크 등)에 유연하게 대처할 수 있는 분
• 배포 안정성을 높이기 위한 기본적인 품질 검증(QA) 프로세스를 함께 수행할 수 있는 분

# 주요 업무

• 기술 영업 지원 및 컨설팅: 미팅을 통해 고객의 Pain Point를 분석하고 기존 프로세스를 개선할 수 있는 시스템(HW+SW)을 설계 및 컨설팅 합니다.
• 기술 제안 및 타당성 분석: RFP분석을 통해 구현 가능성을 판단하고 고객의 비즈니스 목표와 개발 가용 자원 사이의 균형을 맞춘 공수 산정을 담당합니다.
• 솔루션 및 PoC 개발: 고객 요구사항을 기반으로 PoC용 데모개발 및 검증된 기능을 실제 프로덕트의 핵심 모듈로 고도화하여 이식하는 중후반까지의 개발 과정에 참여합니다.
• 기술 가교 및 지원: 현장의 피드백을 수집하여 제품팀에 개선 방향을 제안하고 운영 중 발생하는 이슈(OOM, 추론 속도 저하 등)를 분석하고 1차적으로 대응합니다.
• 릴리즈 QA: 정식 배포 전 주요 기능을 테스트하고 AI 모델 결과에 대한 기본적인 품질 검증을 수행합니다.

• 커뮤니케이션 및 분석력: 비전문가에게 기술을 설명하는 것을 넘어 기술적 근거를 바탕으로 고객의 의사결정을 이끌어낼 수 있는 설득력.
• AI 엔지니어링 실무 경험: LLM/VLM 등을 활용한 모델링뿐만 아니라, 데이터 파이프라인(RAG) 및 추론 효율화에 대한 실무 경험.
• Production-ready 개발 역량: 단순 데모를 넘어 실제 서비스 환경에 배포 가능한 수준의 클린 코드 작성 및 아키텍처 설계 능력.
• v모델서빙 및 Docker 숙련도: vLLM, Triton을 활용한 모델 서빙 경험과 Docker 이미지/컨테이너를 능숙하게 사용하시는 분.
• 풀스택 데모 빌드 역량: '바이브 코딩'을 지향하며 제한된 시간 내에 핵심 기술을 보여줄 수 있는 풀스택 개발 역량.

• Document AI 프로젝트: OCR, KIE, Parser, Layout Analysis, RAG 관련 프로젝트 수행 경험자.
• RFP 대응 및 공수산정 경험: 불합리한 조건을 유리한 방향으로 이끌어내어 계약체결을 이끌어내거나 공수산정 수행 경험자.
• 문제해결 능력: 정해진 답이 없는 현장의 변수를 창의적으로 해결하는 문제 해결 역량.
• 백엔드 개발 역량: Python, FastAPI 등을 활용한 백엔드 개발 경험자.
• 클라우드 환경 구축: Public 및 Private 클라우드 환경 구축 경험자.
• 전공자: 컴퓨터공학, 정보통신 등 IT 관련 전공자.

• 서류전형
• 1차 면접(직무 적합성)
• 2차 면접(조직 적합성)
• 처우협의&입사일 조정