포지션 상세
와이즈에이아이(WISEAI)는 AI 기술을 통해 사람의 일과 삶을 더 현명하게 만들고자 하는 인공지능 전문 기업입니다.
특히 AICC(AI Contact Center) 분야를 중심으로, AI 기반 음성 상담 솔루션과 의료 특화 AI 시스템을 개발하며 차세대 고객 응대 자동화 시장을 선도하고 있습니다.
와이즈에이아이는 단순히 자동응답 시스템을 만드는 데 그치지 않습니다.
사람처럼 대화하고, 상황을 이해하며, 실제 상담원 업무를 대체하거나 지원할 수 있는 고도화된 AI 에이전트를 만들고 있습니다.
대표 제품인 AiME는 이미 여러 산업 현장에 적용되어 있으며, SSAM-Call, DentOn 등의 의료 특화 솔루션은 병원 현장에서 진료 효율성을 높이고 있습니다.
이처럼 빠르게 확장 중인 서비스의 중심에서, 고가용성·확장성·안정성을 고려한 서버 아키텍처를 설계하고 구현하는 역할이 바로 백엔드 엔지니어입니다.
와이즈에이아이의 백엔드 개발자는 다음과 같은 핵심 과업에 참여합니다:
• AI 기반 상담 플랫폼의 API 및 메시지 처리 시스템 개발
• 대규모 실시간 트래픽 처리 구조 설계 및 성능 최적화
• AWS 등 클라우드 환경에서의 인프라 운영 자동화 및 장애 대응
• 고객사 요구에 맞는 커스터마이징 및 기술적 대응
우리는 기술이 현장의 문제를 해결하는 방식에 집중합니다.
단순히 트렌디한 기술을 도입하는 것이 아니라, 실제 고객 가치와 연결되는 ‘의미 있는 기술 선택’을 함께 고민하는 팀입니다.
AI로 고객 응대의 패러다임을 바꾸는 일,
그리고 그 핵심에서 백엔드 시스템을 설계하고 이끄는 여정에 같이 할 동료들을 모집합니다.
* 핵심 개발 영역
• LangGraph 기반 AI Agent 개발 - StateGraph를 활용한 대화 상태 관리 및 멀티 툴 워크플로우 설계
• Graph RAG 시스템 구축 - Neo4j, Qdrant를 활용한 지식 그래프 기반 하이브리드 검색 시스템
• FastAPI 기반 실시간 API - 비동기 처리 및 스트리밍 응답을 지원하는 고성능 서버 개발
• 의료 도메인 특화 AI - 병원/치과 업무 프로세스를 이해하는 도메인 전문 에이전트 구현
• Model Orchestration - 다중 LLM 선택 및 라우팅 시스템으로 최적의 응답 품질 확보
* 세부 업무
• Python, FastAPI 기반의 AI Agent 서버 개발 및 유지보수
• LangGraph, LangChain을 활용한 복잡한 에이전트 워크플로우 설계
• 벡터 데이터베이스(Qdrant, Elasticsearch)와 그래프 데이터베이스(Neo4j) 통합 관리
• OpenAI SDK, Claude API 등 다중 LLM 통합 및 TrustCall 구현
• AWS 클라우드 인프라에서의 배포 및 운영 (ECS Fargate, ALB, VPC)
• LangSmith, CloudWatch를 통한 AI 에이전트 성능 모니터링 및 최적화
• 의료기관 고객 요구에 맞는 AI 상담 시스템 커스터마이징
• 팀원들과의 코드 리뷰, 기술 토론을 통한 협업 문화 강화
* 사용 기술 스택
AI & Agent Technologies:
• Agent Frameworks: LangGraph (StateGraph, Platform API), LangChain, LlamaIndex
• LLM Integration: OpenAI SDK (GPT-4o), Anthropic Claude API, TrustCall
• Vector Database: Qdrant (gRPC), Elasticsearch/OpenSearch
• Graph Database: Neo4j (Cypher Query Language), Neo4j AuraDB
• Memory & State: Redis (대화 상태 관리), PostgreSQL
Backend & Infrastructure:
• Backend: Python, FastAPI, Pydantic
• Cloud: AWS (ECS Fargate, ALB, VPC, ECR, CloudWatch)
• DevOps: Docker, GitHub Actions, Blue/Green Deployment
• Monitoring: LangSmith Tracing, CloudWatch Logs
* 필수 역량
• LangGraph 기반 AI Agent 개발 경험 - StateGraph를 활용한 대화 상태 관리 및 워크플로우 설계 경험
• Python 개발 역량 - 객체지향 프로그래밍, 모듈 설계, 코드 품질 관리 등 전반적인 소프트웨어 개발 능력
• LLM 통합 개발 경험 - OpenAI SDK, Claude API 등 다중 LLM 활용 및 프롬프트 엔지니어링
• 벡터 데이터베이스 활용 경험 - Qdrant, Pinecone, Elasticsearch 등을 통한 시맨틱 검색 구현
• 클라우드 인프라 설계/운영 - AWS 기반 마이크로서비스 아키텍처 구축 및 운영
• 생성형 AI 기술 이해 - RAG, AI Agent, Vector DB, Model Orchestration 실무 경험
* 핵심 마인드셋
• Researcher mindset - 깊은 사고력, 창의력, 자기주도적 문제해결 능력
• 빠른 학습 능력 - 새로운 AI 기술에 대한 2주 이내 빠른 온보딩 역량
• 실무 중심 문제해결 - 95% 이상의 정확도를 달성하는 실용적 AI 시스템 구축 경험
• 성능 최적화 지향 - API 응답속도 개선, 시스템 안정성 향상 등 정량적 성과 창출
특히 AICC(AI Contact Center) 분야를 중심으로, AI 기반 음성 상담 솔루션과 의료 특화 AI 시스템을 개발하며 차세대 고객 응대 자동화 시장을 선도하고 있습니다.
와이즈에이아이는 단순히 자동응답 시스템을 만드는 데 그치지 않습니다.
사람처럼 대화하고, 상황을 이해하며, 실제 상담원 업무를 대체하거나 지원할 수 있는 고도화된 AI 에이전트를 만들고 있습니다.
대표 제품인 AiME는 이미 여러 산업 현장에 적용되어 있으며, SSAM-Call, DentOn 등의 의료 특화 솔루션은 병원 현장에서 진료 효율성을 높이고 있습니다.
이처럼 빠르게 확장 중인 서비스의 중심에서, 고가용성·확장성·안정성을 고려한 서버 아키텍처를 설계하고 구현하는 역할이 바로 백엔드 엔지니어입니다.
와이즈에이아이의 백엔드 개발자는 다음과 같은 핵심 과업에 참여합니다:
• AI 기반 상담 플랫폼의 API 및 메시지 처리 시스템 개발
• 대규모 실시간 트래픽 처리 구조 설계 및 성능 최적화
• AWS 등 클라우드 환경에서의 인프라 운영 자동화 및 장애 대응
• 고객사 요구에 맞는 커스터마이징 및 기술적 대응
우리는 기술이 현장의 문제를 해결하는 방식에 집중합니다.
단순히 트렌디한 기술을 도입하는 것이 아니라, 실제 고객 가치와 연결되는 ‘의미 있는 기술 선택’을 함께 고민하는 팀입니다.
AI로 고객 응대의 패러다임을 바꾸는 일,
그리고 그 핵심에서 백엔드 시스템을 설계하고 이끄는 여정에 같이 할 동료들을 모집합니다.
주요업무
AI Engineer + Agent Developer는 팀원들과 함께 Human-like AI Agent의 아키텍처를 설계하고, 시스템의 확장성과 안정성을 고려해 최적의 기술 방향과 구현 우선순위를 설정합니다. 실제 의료 현장 문제 해결에 기여하는 지능형 AI 서비스를 개발하며, 환자와 의료진 모두에게 가치 있는 결과물을 만들어냅니다.* 핵심 개발 영역
• LangGraph 기반 AI Agent 개발 - StateGraph를 활용한 대화 상태 관리 및 멀티 툴 워크플로우 설계
• Graph RAG 시스템 구축 - Neo4j, Qdrant를 활용한 지식 그래프 기반 하이브리드 검색 시스템
• FastAPI 기반 실시간 API - 비동기 처리 및 스트리밍 응답을 지원하는 고성능 서버 개발
• 의료 도메인 특화 AI - 병원/치과 업무 프로세스를 이해하는 도메인 전문 에이전트 구현
• Model Orchestration - 다중 LLM 선택 및 라우팅 시스템으로 최적의 응답 품질 확보
* 세부 업무
• Python, FastAPI 기반의 AI Agent 서버 개발 및 유지보수
• LangGraph, LangChain을 활용한 복잡한 에이전트 워크플로우 설계
• 벡터 데이터베이스(Qdrant, Elasticsearch)와 그래프 데이터베이스(Neo4j) 통합 관리
• OpenAI SDK, Claude API 등 다중 LLM 통합 및 TrustCall 구현
• AWS 클라우드 인프라에서의 배포 및 운영 (ECS Fargate, ALB, VPC)
• LangSmith, CloudWatch를 통한 AI 에이전트 성능 모니터링 및 최적화
• 의료기관 고객 요구에 맞는 AI 상담 시스템 커스터마이징
• 팀원들과의 코드 리뷰, 기술 토론을 통한 협업 문화 강화
* 사용 기술 스택
AI & Agent Technologies:
• Agent Frameworks: LangGraph (StateGraph, Platform API), LangChain, LlamaIndex
• LLM Integration: OpenAI SDK (GPT-4o), Anthropic Claude API, TrustCall
• Vector Database: Qdrant (gRPC), Elasticsearch/OpenSearch
• Graph Database: Neo4j (Cypher Query Language), Neo4j AuraDB
• Memory & State: Redis (대화 상태 관리), PostgreSQL
Backend & Infrastructure:
• Backend: Python, FastAPI, Pydantic
• Cloud: AWS (ECS Fargate, ALB, VPC, ECR, CloudWatch)
• DevOps: Docker, GitHub Actions, Blue/Green Deployment
• Monitoring: LangSmith Tracing, CloudWatch Logs
자격요건
경력 요구사항: 소프트웨어 개발 경력 3년 이상* 필수 역량
• LangGraph 기반 AI Agent 개발 경험 - StateGraph를 활용한 대화 상태 관리 및 워크플로우 설계 경험
• Python 개발 역량 - 객체지향 프로그래밍, 모듈 설계, 코드 품질 관리 등 전반적인 소프트웨어 개발 능력
• LLM 통합 개발 경험 - OpenAI SDK, Claude API 등 다중 LLM 활용 및 프롬프트 엔지니어링
• 벡터 데이터베이스 활용 경험 - Qdrant, Pinecone, Elasticsearch 등을 통한 시맨틱 검색 구현
• 클라우드 인프라 설계/운영 - AWS 기반 마이크로서비스 아키텍처 구축 및 운영
• 생성형 AI 기술 이해 - RAG, AI Agent, Vector DB, Model Orchestration 실무 경험
* 핵심 마인드셋
• Researcher mindset - 깊은 사고력, 창의력, 자기주도적 문제해결 능력
• 빠른 학습 능력 - 새로운 AI 기술에 대한 2주 이내 빠른 온보딩 역량
• 실무 중심 문제해결 - 95% 이상의 정확도를 달성하는 실용적 AI 시스템 구축 경험
• 성능 최적화 지향 - API 응답속도 개선, 시스템 안정성 향상 등 정량적 성과 창출
