포지션 상세
AI 머신러닝 솔루션, 프로덕트 소프트웨어 엔지니어를 모십니다.
클럼엘은 자체 개발한 머신러닝 엔진 기반으로 네트워크 보안 솔루션을 만들었습니다. 미국과 한국의 연구진이 수 년간 노력한 결과입니다. 원천 기술부터 솔루션까지 자체 기술인 만큼, 클럼엘 멤버들은 자부심이 높습니다. 2021년 12월 기관 투자를 유치하였는데, 이는 훌륭한 인재를 영입해서 더 나은 소프트웨어를 만들기 위한 것입니다. 힘들지만 즐겁고 도전적인 이 여정에 함께 하실 역량 있는 분을 모십니다.
[Clumit 의 소프트웨어 디자인 원칙]
클럼엘의 솔루션 이름이 Clumit 입니다. Clumit의 소프트웨어 디자인 원칙은 코드가 performant 하고, fault tolerant 하며 future proof 하도록 만드는 것입니다.
• Performant: Clumit 은 성능을 우선합니다. 많은 양의 데이터를 처리할 수 있어야 머신러닝의 장점을 제대로 살릴 수 있습니다.
• Fault tolerant: 구동 시 발생하는 수많은 예외적 상황에도 Clumit은 멈추지 않고 운영되어야 합니다.
• Futureproof: 기술 발전, 트렌드 변화와 같은 외부 이벤트는 물론 고객 적용 확대 등 내부 이벤트가 발생하더라도, Clumit 은 가능한 적은 노력으로 진화 또는 적응해야 합니다.
[Clumit 주요 개발 방법론]
• Rust : Rust를 메인 개발 언어로 사용합니다. Rust의 가장 큰 장점은 안정성과 성능입니다. 오랜 시간 연속으로 많은 데이터를 연산해야 하는 AI 솔루션은 “죽지 않는 것”이 매우 중요합니다. 대개 이런 안정성이 높으면 성능이 부족한 경우가 많은데, Rust는 이 두 가지를 충족합니다. 그래서 중차대한 프로젝트일수록 Rust를 사용하는 것이 글로벌 추세입니다. 클럼엘은 백 엔드는 물론 프론트 엔드도 Rust로 개발합니다.
• QUIC을 주요 통신 방법으로 사용합니다. Clumit 은 고성능 입니다. 따라서 모듈 간 통신 역시 고성능이 기본이고, 이에 적합한 프로토콜인 QUIC을 사용하는 것은 자연스럽습니다.
• 비 SQL 기반의 빅데이터를 위한 데이터베이스를 주로 사용합니다. 빅데이터 환경에서 RDBMS는 느려서 적합하지 않습니다. RDBMS는 성능이 요구되지 않는 경우로 제한해서 사용하고, 일반적으로는 고성능이 가능한 데이터 저장 방법을 활용합니다.
• WebAssembly와 GraphQL을 사용합니다. WebAssembly를 사용하는 것은 Clumit 솔루션에서 사용자 인터페이스 관련 부하를 최소화하기 위한 것입니다.
• 오픈 웹 서버를 사용하지 않습니다. 많은 애플리케이션이 개발의 편의를 위해서 공개 웹 서버를 구동하는데 이는 보안과 성능 측면에서 부족합니다. Clumit 은 HTTPS 사용자 요청에 응답하는 자체 서버 소프트웨어를 직접 구현하였습니다.
[클럼엘의 협업 과정]
• 중요한 소프트웨어 디자인은 클럼엘의 미국과 한국의 훌륭한 연구진이 연구하고 토론해서 방향을 잡습니다. 내가 혹시 방향을 잘못 잡은 것은 아닐까 걱정하느라 시간 낭비할 필요가 없습니다. 소프트웨어 디자인의 전문 연구진에게 질문하고 확인하다 보면 생산성도 높아지고 디자인 안목도 길러집니다.
• 코드 리뷰가 핵심입니다. 내가 작성한 코드는 나만의 것이 아니므로, 관련된 동료가 살펴보고 의견을 나누어야 합니다. 클럼엘의 코드 리뷰 문화는 냉철하고 따듯합니다.
• 개발에 참여하는 모든 멤버는 자유롭게 소통합니다. 위치에 따라 멤버 간 시차가 있을 수 있으므로 asynchronous 소통을 기본으로 하고 필요 시 synchronous 소통에도 제한은 없습니다.
• 클럼엘은 국내외 여러 대학들과 다양한 산학 연구를 수행합니다. 세부 분야를 전공하는 교수님들로부터 강의와 조언을 구할 수 있고, 연구 성과를 논문으로 발표할 수 있습니다. 멤버들은 그동안 산학 연구를 통하여 40여 편의 논문을 발표하였습니다.
클럼엘의 신입 프로덕트 소프트웨어 엔지니어는 다방면에서 지식과 경험을 쌓아 나가는 과정을 경험할 것입니다. 모듈 사이의 안정적이고 빠른 통신 방법, 죽지(?) 않고 지속적으로 동작하는 코드 작성 방법, 데이터의 형태와 사용 목적에 맞는 데이터베이스와 자료 구조의 디자인, 효과적으로 라이브러리를 선택하고 활용하는 노우하우 등을 차곡차곡 쌓아 나가게 될 것이고 하루 하루가 능력치를 향상 시키는 과정이 될 것입니다.
프로덕트 소프트웨어 엔지니어의 업무 목록입니다.
[빅데이터 플랫폼]
• 빅데이터 수집
- 네트워크과 단말로부터 쏟아지는 대용량 데이터로부터 AI 머신러닝에 적합한 피처(feature)를 고성능으로 추출하는 모듈의 고도화
• 빅데이터 저장 및 검색
- 하루 수 억에서 수 십억 건, 크기로는 수 TB에서 수 십 TB에 이르는 방대한 이벤트들을 실시간으로 저장하고 관리하는 NOSQL 기반 데이터베이스의 성능 고도화
[AI 머신러닝 결과 처리]
• 다양한 근거 제공
- AI 머신러닝의 결과를 사람이 쉽게 인지할 수 있도록 다양한 형태의 원천 데이터의 부대 정보와 통계 정보를 가공하는 기능 개발
- 다양한 외부 정보와 연동하는 기능 개발
• Triage (선별)
- AI 머신러닝 결과를 다양한 관점에서 신뢰도 평가하고 우선 순위에 따라 사용자에게 선별 제시하는 기능 개발
- 사용자 맞춤 선별 정책 설정 기능 개발
[SaaS 서비스 개발]
• AI 기반 보안의 SaaS 서비스 런칭
- 현재 On-premises로 구성되어 있는 제품 환경을 SaaS 환경으로 이식
- 피처 추출은 On-premises에서, AI 분석은 Cloud에서 구동되도록 플랫폼 전면 개발
• SaaS 서비스를 위한 개발환경 및 운영환경 구축
[클럼엘의 채용 절차]
서류심사 - 코딩 테스트 - 1차 인터뷰(직무 적합성) - 2차 인터뷰(조직 적합성) - 합류!
• 서류심사
- 지원서 검토 후 일주일 이내 전화/이메일로 결과 안내 연락을 드립니다.
- 서류합격 이후, 1차 인터뷰 전 사전 인터뷰가 있을 수 있습니다.
• 코딩 테스트(사전 과제)
- 코딩 테스트(사전 과제)가 필요한 경우, 코딩 테스트(사전 과제)를 진행합니다.
- 코딩 테스트는 Google Meet를 통해 라이브로 진행됩니다.
- 사전과제는 직무별로 과제를 메일로 송부드릴 예정입니다.
- 코딩 테스트(사전 과제)를 진행하지 않는 경우에는 1차 인터뷰가 진행됩니다.
- 코딩 테스트 이후 전화/이메일로 결과 안내 연락을 드립니다.
• 1차 인터뷰(직무 적합성)
- 포지션 및 상황에 따라 1대 1 혹은 다대 1 면접이 진행됩니다.
- 인터뷰는 대면 혹은 비대면으로 진행되며, 지원 포지션의 실무진과 진행됩니다.
- 대면으로 진행되는 경우, 대표 인터뷰까지 하루에 같이 진행됩니다.
- 비대면으로 진행되는 경우, Google Meet를 통해 진행되며, 링크가 포함된 초대장을 별도로 송부드릴 예정입니다.
- 인터뷰 이후 이메일로 결과를 안내 드립니다.
• 2차 인터뷰(조직 적합성)
- 포지션 및 상황에 따라 1대 1 혹은 다대 1 면접이 진행됩니다.
- 인터뷰는 사무실 방문을 통해 대면으로 진행되며, 임원 혹은 대표이사와 진행됩니다.
- 다만, 부득이한 경우 Google Meet를 통해 비대면으로 진행됩니다.
- 최종 합격 결과는 인터뷰 이후 전화 혹은 이메일로 안내 드립니다.
[제출서류]
이력서(필수), 자기소개서(선택), 포트폴리오(선택)
• C++, C#, Java, Rust 중 1개 이상 코딩 경험이 있으신 분
• Git 버전 관리 시스템 사용 경험이 있으신 분
클럼엘은 자체 개발한 머신러닝 엔진 기반으로 네트워크 보안 솔루션을 만들었습니다. 미국과 한국의 연구진이 수 년간 노력한 결과입니다. 원천 기술부터 솔루션까지 자체 기술인 만큼, 클럼엘 멤버들은 자부심이 높습니다. 2021년 12월 기관 투자를 유치하였는데, 이는 훌륭한 인재를 영입해서 더 나은 소프트웨어를 만들기 위한 것입니다. 힘들지만 즐겁고 도전적인 이 여정에 함께 하실 역량 있는 분을 모십니다.
[Clumit 의 소프트웨어 디자인 원칙]
클럼엘의 솔루션 이름이 Clumit 입니다. Clumit의 소프트웨어 디자인 원칙은 코드가 performant 하고, fault tolerant 하며 future proof 하도록 만드는 것입니다.
• Performant: Clumit 은 성능을 우선합니다. 많은 양의 데이터를 처리할 수 있어야 머신러닝의 장점을 제대로 살릴 수 있습니다.
• Fault tolerant: 구동 시 발생하는 수많은 예외적 상황에도 Clumit은 멈추지 않고 운영되어야 합니다.
• Futureproof: 기술 발전, 트렌드 변화와 같은 외부 이벤트는 물론 고객 적용 확대 등 내부 이벤트가 발생하더라도, Clumit 은 가능한 적은 노력으로 진화 또는 적응해야 합니다.
[Clumit 주요 개발 방법론]
• Rust : Rust를 메인 개발 언어로 사용합니다. Rust의 가장 큰 장점은 안정성과 성능입니다. 오랜 시간 연속으로 많은 데이터를 연산해야 하는 AI 솔루션은 “죽지 않는 것”이 매우 중요합니다. 대개 이런 안정성이 높으면 성능이 부족한 경우가 많은데, Rust는 이 두 가지를 충족합니다. 그래서 중차대한 프로젝트일수록 Rust를 사용하는 것이 글로벌 추세입니다. 클럼엘은 백 엔드는 물론 프론트 엔드도 Rust로 개발합니다.
• QUIC을 주요 통신 방법으로 사용합니다. Clumit 은 고성능 입니다. 따라서 모듈 간 통신 역시 고성능이 기본이고, 이에 적합한 프로토콜인 QUIC을 사용하는 것은 자연스럽습니다.
• 비 SQL 기반의 빅데이터를 위한 데이터베이스를 주로 사용합니다. 빅데이터 환경에서 RDBMS는 느려서 적합하지 않습니다. RDBMS는 성능이 요구되지 않는 경우로 제한해서 사용하고, 일반적으로는 고성능이 가능한 데이터 저장 방법을 활용합니다.
• WebAssembly와 GraphQL을 사용합니다. WebAssembly를 사용하는 것은 Clumit 솔루션에서 사용자 인터페이스 관련 부하를 최소화하기 위한 것입니다.
• 오픈 웹 서버를 사용하지 않습니다. 많은 애플리케이션이 개발의 편의를 위해서 공개 웹 서버를 구동하는데 이는 보안과 성능 측면에서 부족합니다. Clumit 은 HTTPS 사용자 요청에 응답하는 자체 서버 소프트웨어를 직접 구현하였습니다.
[클럼엘의 협업 과정]
• 중요한 소프트웨어 디자인은 클럼엘의 미국과 한국의 훌륭한 연구진이 연구하고 토론해서 방향을 잡습니다. 내가 혹시 방향을 잘못 잡은 것은 아닐까 걱정하느라 시간 낭비할 필요가 없습니다. 소프트웨어 디자인의 전문 연구진에게 질문하고 확인하다 보면 생산성도 높아지고 디자인 안목도 길러집니다.
• 코드 리뷰가 핵심입니다. 내가 작성한 코드는 나만의 것이 아니므로, 관련된 동료가 살펴보고 의견을 나누어야 합니다. 클럼엘의 코드 리뷰 문화는 냉철하고 따듯합니다.
• 개발에 참여하는 모든 멤버는 자유롭게 소통합니다. 위치에 따라 멤버 간 시차가 있을 수 있으므로 asynchronous 소통을 기본으로 하고 필요 시 synchronous 소통에도 제한은 없습니다.
• 클럼엘은 국내외 여러 대학들과 다양한 산학 연구를 수행합니다. 세부 분야를 전공하는 교수님들로부터 강의와 조언을 구할 수 있고, 연구 성과를 논문으로 발표할 수 있습니다. 멤버들은 그동안 산학 연구를 통하여 40여 편의 논문을 발표하였습니다.
주요업무
데이터 소프트웨어, 즉 AI 엔진이 데이터를 분석할 수 있도록 데이터 플랫폼을 만들고, 데이터 분석 결과를 추가적으로 처리하여 고객에게 전달할 수 있도록 하는 것이 프로덕트 소프트웨어 엔지니어의 몫입니다. 프로덕트 엔지니어는 주로 백 엔드를 다루지만 프론트 엔드도 일정 부분 관여할 수 있습니다. 백 엔드 개발자가 프론트 엔드에도 어느 정도 기여함으로써 백 엔드의 문제 해결을 신속하게 프론트 엔드에 반영할 수 있다면 금상첨화입니다.클럼엘의 신입 프로덕트 소프트웨어 엔지니어는 다방면에서 지식과 경험을 쌓아 나가는 과정을 경험할 것입니다. 모듈 사이의 안정적이고 빠른 통신 방법, 죽지(?) 않고 지속적으로 동작하는 코드 작성 방법, 데이터의 형태와 사용 목적에 맞는 데이터베이스와 자료 구조의 디자인, 효과적으로 라이브러리를 선택하고 활용하는 노우하우 등을 차곡차곡 쌓아 나가게 될 것이고 하루 하루가 능력치를 향상 시키는 과정이 될 것입니다.
프로덕트 소프트웨어 엔지니어의 업무 목록입니다.
[빅데이터 플랫폼]
• 빅데이터 수집
- 네트워크과 단말로부터 쏟아지는 대용량 데이터로부터 AI 머신러닝에 적합한 피처(feature)를 고성능으로 추출하는 모듈의 고도화
• 빅데이터 저장 및 검색
- 하루 수 억에서 수 십억 건, 크기로는 수 TB에서 수 십 TB에 이르는 방대한 이벤트들을 실시간으로 저장하고 관리하는 NOSQL 기반 데이터베이스의 성능 고도화
[AI 머신러닝 결과 처리]
• 다양한 근거 제공
- AI 머신러닝의 결과를 사람이 쉽게 인지할 수 있도록 다양한 형태의 원천 데이터의 부대 정보와 통계 정보를 가공하는 기능 개발
- 다양한 외부 정보와 연동하는 기능 개발
• Triage (선별)
- AI 머신러닝 결과를 다양한 관점에서 신뢰도 평가하고 우선 순위에 따라 사용자에게 선별 제시하는 기능 개발
- 사용자 맞춤 선별 정책 설정 기능 개발
[SaaS 서비스 개발]
• AI 기반 보안의 SaaS 서비스 런칭
- 현재 On-premises로 구성되어 있는 제품 환경을 SaaS 환경으로 이식
- 피처 추출은 On-premises에서, AI 분석은 Cloud에서 구동되도록 플랫폼 전면 개발
• SaaS 서비스를 위한 개발환경 및 운영환경 구축
[클럼엘의 채용 절차]
서류심사 - 코딩 테스트 - 1차 인터뷰(직무 적합성) - 2차 인터뷰(조직 적합성) - 합류!
• 서류심사
- 지원서 검토 후 일주일 이내 전화/이메일로 결과 안내 연락을 드립니다.
- 서류합격 이후, 1차 인터뷰 전 사전 인터뷰가 있을 수 있습니다.
• 코딩 테스트(사전 과제)
- 코딩 테스트(사전 과제)가 필요한 경우, 코딩 테스트(사전 과제)를 진행합니다.
- 코딩 테스트는 Google Meet를 통해 라이브로 진행됩니다.
- 사전과제는 직무별로 과제를 메일로 송부드릴 예정입니다.
- 코딩 테스트(사전 과제)를 진행하지 않는 경우에는 1차 인터뷰가 진행됩니다.
- 코딩 테스트 이후 전화/이메일로 결과 안내 연락을 드립니다.
• 1차 인터뷰(직무 적합성)
- 포지션 및 상황에 따라 1대 1 혹은 다대 1 면접이 진행됩니다.
- 인터뷰는 대면 혹은 비대면으로 진행되며, 지원 포지션의 실무진과 진행됩니다.
- 대면으로 진행되는 경우, 대표 인터뷰까지 하루에 같이 진행됩니다.
- 비대면으로 진행되는 경우, Google Meet를 통해 진행되며, 링크가 포함된 초대장을 별도로 송부드릴 예정입니다.
- 인터뷰 이후 이메일로 결과를 안내 드립니다.
• 2차 인터뷰(조직 적합성)
- 포지션 및 상황에 따라 1대 1 혹은 다대 1 면접이 진행됩니다.
- 인터뷰는 사무실 방문을 통해 대면으로 진행되며, 임원 혹은 대표이사와 진행됩니다.
- 다만, 부득이한 경우 Google Meet를 통해 비대면으로 진행됩니다.
- 최종 합격 결과는 인터뷰 이후 전화 혹은 이메일로 안내 드립니다.
[제출서류]
이력서(필수), 자기소개서(선택), 포트폴리오(선택)
자격요건
• 이공계 학사 졸업 혹은 졸업 예정이신 분• C++, C#, Java, Rust 중 1개 이상 코딩 경험이 있으신 분
• Git 버전 관리 시스템 사용 경험이 있으신 분
