포지션 상세
＜ About the Team ＞
DeepAuto.ai는 KAIST AI대학원 황성주 교수와 박사 연구진이 창립한 스타트업으로, GenAI 기술과 아이디어를 기업용 제품으로 만들고 있습니다.
DeepAuto.ai 프로덕트 조직은 고객들과 긴밀하게 소통하여 고객들의 Use Case를 깊게 이해하고, 내부 연구자들이 개발한 기술을 활용하여 SaaS 제품을 디자인 및 구축하고 있습니다. 특히 Agent Builder 팀은 는 기업 고객들의 Pain Point 를 찾아내고, 사용하기 쉬운 Agentic AI 시스템으로 자동화하기 위한 엔터프라이즈 제품을 개발하고 있습니다. 또한, 개발조직으로서 개발생산성과 안정성을 균형있게 고려해 좋은 개발문화, 좋은 엔지니어링 환경을 만들어나가고 있습니다.
Pre-A 단계의 초기 GenAI 스타트업의 팀 초기 멤버로서 Agent Builder 제품과 함께 빠른 성장을 같이 경험해 보실 분을 찾고 있습니다.
＜ About the role ＞
Agentic AI Backend Engineer는 AI 기반 Agent Workflow 시스템의 핵심적인 백엔드 서버 개발을 담당합니다. 백엔드 엔지니어링 역량을 발휘하여 AI Agent 시스템의 안정성, 성능, 확장성을 확보하고 지속적으로 최적화합니다. 또한, AI Workflow 시스템의 효과적인 운영을 위한 인프라 및 API를 설계, 구축 및 유지보수합니다.
• 서비스 안정성과 확장성을 위한 시스템 아키텍처 최적화 및 구현
• 대규모 트래픽을 처리할 수 있는 고성능 API 설계 및 개발 (RESTful API, FastAPI 등)
• 클라우드 기반의 안정적인 인프라 구축 및 자동화된 운영 환경 구축 (AWS, GCP 등)
• 데이터베이스 설계, 쿼리 최적화 및 성능 개선
• Agent Workflow 시스템 운영을 위한 지속적 모니터링, 로그 관리 및 유지보수
• RESTful API 설계 및 구현 경험
• 대규모 시스템에서의 확장 가능한 아키텍처 설계 경험
• LLM 기반 AI 시스템 또는 Agent Workflow 시스템 구축 및 운영 경험
• 클라우드 인프라 구축 및 관리 경험 (AWS, GCP, Azure 중 하나 이상)
• 데이터베이스 설계 및 성능 최적화 경험 (SQL, NoSQL)
• CI/CD 파이프라인 구축 및 관리 경험
• Git 기반 협업 및 버전 관리 경험
• 클라우드 기반의 MLOps/LLMOps 경험
- Kubernetes 등 MLOps 개발 경력
- MLflow, Airflow, Ray 등 MLOps 도구 사용 경험
- 클라우드 플랫폼(AWS, GCP, Azure) 활용 경험
DeepAuto.ai는 KAIST AI대학원 황성주 교수와 박사 연구진이 창립한 스타트업으로, GenAI 기술과 아이디어를 기업용 제품으로 만들고 있습니다.
DeepAuto.ai 프로덕트 조직은 고객들과 긴밀하게 소통하여 고객들의 Use Case를 깊게 이해하고, 내부 연구자들이 개발한 기술을 활용하여 SaaS 제품을 디자인 및 구축하고 있습니다. 특히 Agent Builder 팀은 는 기업 고객들의 Pain Point 를 찾아내고, 사용하기 쉬운 Agentic AI 시스템으로 자동화하기 위한 엔터프라이즈 제품을 개발하고 있습니다. 또한, 개발조직으로서 개발생산성과 안정성을 균형있게 고려해 좋은 개발문화, 좋은 엔지니어링 환경을 만들어나가고 있습니다.
Pre-A 단계의 초기 GenAI 스타트업의 팀 초기 멤버로서 Agent Builder 제품과 함께 빠른 성장을 같이 경험해 보실 분을 찾고 있습니다.
＜ About the role ＞
Agentic AI Backend Engineer는 AI 기반 Agent Workflow 시스템의 핵심적인 백엔드 서버 개발을 담당합니다. 백엔드 엔지니어링 역량을 발휘하여 AI Agent 시스템의 안정성, 성능, 확장성을 확보하고 지속적으로 최적화합니다. 또한, AI Workflow 시스템의 효과적인 운영을 위한 인프라 및 API를 설계, 구축 및 유지보수합니다.
주요업무
• AI Workflow 시스템을 위한 백엔드 서버 개발 및 관리• 서비스 안정성과 확장성을 위한 시스템 아키텍처 최적화 및 구현
• 대규모 트래픽을 처리할 수 있는 고성능 API 설계 및 개발 (RESTful API, FastAPI 등)
• 클라우드 기반의 안정적인 인프라 구축 및 자동화된 운영 환경 구축 (AWS, GCP 등)
• 데이터베이스 설계, 쿼리 최적화 및 성능 개선
• Agent Workflow 시스템 운영을 위한 지속적 모니터링, 로그 관리 및 유지보수
자격요건
• Python 기반 웹 서버 개발 경험 (FastAPI, Flask 등)• RESTful API 설계 및 구현 경험
• 대규모 시스템에서의 확장 가능한 아키텍처 설계 경험
• LLM 기반 AI 시스템 또는 Agent Workflow 시스템 구축 및 운영 경험
• 클라우드 인프라 구축 및 관리 경험 (AWS, GCP, Azure 중 하나 이상)
• 데이터베이스 설계 및 성능 최적화 경험 (SQL, NoSQL)
• CI/CD 파이프라인 구축 및 관리 경험
• Git 기반 협업 및 버전 관리 경험
• 클라우드 기반의 MLOps/LLMOps 경험
- Kubernetes 등 MLOps 개발 경력
- MLflow, Airflow, Ray 등 MLOps 도구 사용 경험
- 클라우드 플랫폼(AWS, GCP, Azure) 활용 경험
