이 공고, 이렇게 물어볼 겁니다
Q1
AI 기반 보안 시스템을 개발할 때, 실제 운영 환경에서 동작하는 분산 AI 시스템 구축에 초점을 둔 실무 중심의 엔지니어링 역할을 수행한 경험이 있나요? 구체적으로, '이런 문제가 있었는데 제가 이렇게 해결했다'는 식으로 사례를 하나 꼽아서 말씀해주실 수 있을까요?
🎯 실제 운영 환경에서 동작하는 분산 AI 시스템 구축 경험 확인
Q2
대규모 운영 및 보안 텔레메트리 데이터를 분석하고, 실행 가능한 인사이트를 도출하며, 보안 의사결정의 속도와 품질을 향상시키는 시스템을 개발한 경험이 있나요? 그 시스템의 성과를 측정한 지표가 무엇이었나요?
🎯 대규모 데이터 분석 및 보안 의사결정 시스템 개발 경험 확인
Q3
AI 기반 조사(Investigation) 시스템 개발 시, 내부 도구, 데이터 소스 및 지식 저장소와 연계되는 에이전트 기반(Agent-based) 시스템을 구축한 경험이 있나요? 그 시스템의 구축 과정에서 어떤 기술적 문제가 발생했으며, 어떻게 해결했나요?
🎯 AI 기반 조사 시스템 개발 경험 확인
Q4
탐지 및 리스크 분석 시스템 개발 시, 리스크 시그널(Risk Signal), 행동 분석(Behavioral Analytics), 이상 탐지(Anomaly Detection) 기능을 개발한 경험이 있나요? 그 기능의 개발 과정에서 어떤 데이터를 사용했으며, 어떻게 분석했나요?
🎯 탐지 및 리스크 분석 시스템 개발 경험 확인
Q5
Production AI 서비스 개발 시, AI 애플리케이션을 지원하는 API, 백엔드 서비스 및 분산 시스템을 설계하고 구현한 경험이 있나요? 그 시스템의 운영 환경에서 발생한 문제를 어떻게 해결했으며, 어떤 지표를 사용하여 성과를 측정했나요?
🎯 Production AI 서비스 개발 경험 확인
질문만 읽으면 컨닝이에요. 소리 내어 답해보세요 — 어디서 틀어지는지 짚어드립니다.
공고 내용
회사 소개
직무 소개
최신 AI 기술을 활용하여 지능형 보안 및 리스크 탐지 시스템을 구축할 수 있는 뛰어난 Staff AI Engineer를 찾고 있습니다.
이 포지션에서는 기술 리더 및 보안 도메인 전문가들과 긴밀히 협업하며 AI 기반 조사(Investigation), 탐지(Detection), 자동화(Automation) 시스템의 설계, 개발 및 확장을 담당하게 됩니다. 대규모 운영 및 보안 텔레메트리 데이터를 분석하고, 실행 가능한 인사이트를 도출하며, 보안 의사결정의 속도와 품질을 향상시키는 시스템을 개발하게 됩니다.
본 포지션은 프로토타입 개발이 아닌 실제 운영 환경(Production)에서 동작하는 분산 AI 시스템 구축에 초점을 둔 실무 중심의 엔지니어링 역할입니다. 복잡한 기술적 문제를 해결하는 것을 즐기고, 프로젝트를 처음부터 끝까지 주도적으로 수행하며, 기술 설계를 안정적이고 확장 가능한 소프트웨어로 구현하는 엔지니어를 찾고 있습니다.
업무 내용
- AI 기반 조사(Investigation) 시스템 개발
- 조사 및 분석 업무를 자동화하는 AI 워크플로우를 설계하고 개발합니다.
- 내부 도구, 데이터 소스 및 지식 저장소와 연계되는 에이전트 기반(Agent-based) 시스템을 구축합니다.
- AI 기반 워크플로우의 추론 품질, 안정성 및 성능을 지속적으로 개선합니다.
- Human-in-the-loop 기반 검토 및 피드백 메커니즘을 구현합니다.
- 탐지 및 리스크 분석 시스템 개발
- 의심스럽거나 고위험 활동을 탐지하기 위한 탐지 로직을 설계하고 구현합니다.
- 리스크 시그널(Risk Signal), 행동 분석(Behavioral Analytics), 이상 탐지(Anomaly Detection) 기능을 개발합니다.
- 다양한 텔레메트리 데이터를 결합하여 실행 가능한 인텔리전스로 전환하는 시스템을 구축합니다.
- 기존 탐지 기능의 품질과 탐지 범위를 지속적으로 개선합니다.
- 데이터 및 시그널 파이프라인 개발
- AI 및 분석 워크로드를 위한 확장 가능한 배치(Batch) 및 스트리밍(Streaming) 데이터 파이프라인을 구축합니다.
- AI 모델 및 탐지 시스템에서 활용되는 피처 엔지니어링(Feature Engineering) 워크플로우를 개발합니다.
- 조사, 자동화 및 리스크 평가를 지원하는 데이터 제품(Data Product)을 구축합니다.
- 데이터 품질, 관측 가능성(Observability) 및 운영 안정성을 향상시킵니다.
- Production AI 서비스 개발
- AI 애플리케이션을 지원하는 API, 백엔드 서비스 및 분산 시스템을 설계하고 구현합니다.
- AI 워크플로우의 배포, 평가 및 운영을 단순화할 수 있는 프레임워크를 개발합니다.
- 운영 환경의 시스템을 모니터링하고 안정성 또는 품질 이슈를 해결합니다.
- 아키텍처 논의 및 기술 설계 리뷰에 참여하여 엔지니어링 품질 향상에 기여합니다.
자격 요건
- 소프트웨어 엔지니어링 경력 6년 이상
- Python 기반 Production 백엔드 시스템 개발 경험
- 머신러닝, AI, 대규모 데이터 처리 시스템 또는 분석 플랫폼 개발 경험
- 분산 시스템 및 클라우드 네이티브 아키텍처에 대한 높은 이해도
- API 설계 및 확장 가능한 서비스 개발 경험
- 요구사항 정의부터 Production 배포까지 프로젝트를 독립적으로 수행할 수 있는 역량
우대 사항
- LLM, RAG(Retrieval-Augmented Generation), AI Agent 개발 경험
- Fraud Detection, Trust Safety, Identity Security, Security Engineering 또는 Risk Management 시스템 개발 경험
- Feature Engineering 및 대규모 데이터 처리 경험
- Detection Engineering, SIEM, SOAR 또는 Security Analytics 플랫폼에 대한 이해
- AI 시스템의 Production 환경 배포 및 운영 경험
- 인증(Authentication), 계정 보안(Account Security), 행동 분석(Behavioral Analytics) 관련 지식
회사마다 모든 공고에 똑같이 붙는 안내 문구(지원 절차·서류 반환·개인정보 고지 2,016자)는 접어뒀어요. 원문에서 전체 보기 →
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