![뤼튼테크놀로지스-[Code Agent팀] Agent Developer (AutoBE)](https://image.wanted.co.kr/optimize?src=https%3A%2F%2Fstatic.wanted.co.kr%2Fimages%2Fcompany%2F42204%2Flidemqdegbx7yx64__1080_790.png&w=700&q=100)
포지션 상세
Unleash 24/7 Agentic AI
뤼튼테크놀로지스가 국내 최고의 B2C AI 서비스 기업을 넘어, B2B/G AX를 선도하는 데카콘 기업으로 전진합니다.
Wrtn AX Team과 함께 Human-like Agent를 구축하고, 업무 방식을 혁신적으로 재정의할 Top Talent를 모십니다.
Wrtn의 AX Team은 기존 산업 영역에서 한계 생산성이 0에 수렴한 생산성 병목 (Productivity Bottleneck)을 정의하고, 24/7 Agentic AI를 구축하여 생산성 퀀텀점프를 이끕니다.
컴퓨터 혁명을 넘어, Agentic AI 혁명을 이끄는 뤼튼 AX Team과 함께 역사를 써 내려갈 Top Talent를 찾습니다!
[AutoBE 소개]
• Github Repository: https://github.com/wrtnlabs/autobe
• Guide Documents: https://autobe.dev
뤼튼테크놀로지에서 AutoBE 오픈소스 개발자를 모집합니다.
• AutoBE는 자연어 대화만으로 프로덕션 레디 백엔드 애플리케이션을 자동 생성하는 오픈소스 AI 시스템입니다. 사용자가 채팅을 통해 AI와 요구사항을 논의하면, AutoBE가 요구사항 분석부터 데이터베이스 설계, API 명세, E2E 테스트, 구현까지 완전한 TypeScript + NestJS + Prisma 백엔드를 생성합니다.
• 현재 베타 단계를 완료하여 100% 컴파일 성공률을 달성했습니다. 지금은 감마 로드맵을 통해 프로토타입 수준의 새로운 기능들을 빠르게 개발하고 있으며, 향후에는 컴파일러를 확장하여 Python, Java, Go 등 다양한 언어와 프레임워크로도 백엔드를 생성할 계획입니다.
• 신규 채용 인원들과 함께 AutoBE를 실전에서 사용 가능한 도구로 만들어가고자 합니다.
• AI 친화적 컴파일러 설계 및 진단 시스템 구축을 담당합니다.
• 타입 안전한 이벤트 드리븐 아키텍처 구현 합니다.
• RAG 최적화를 통한 토큰 효율화를 담당 합니다.
• 생성 코드의 모듈화 및 유지보수성 개선을 합니다.
감마 로드맵의 프로토타입 기능들을 실전 수준으로 다듬는 것이 주요 업무입니다. 직접 명령어 지원, Interface 스키마 검증 강화, 이미지 이해 능력, RAG 최적화, 모듈화, 점진적 개선 등 6가지 핵심 영역에서 프로토타입 코드를 분석하고, 프로덕션 환경에서 안정적으로 동작하도록 개선합니다.
AI 에이전트 시스템 개발: 40개 이상의 전문화된 에이전트들이 협업하여 백엔드를 생성하는 오케스트레이션 시스템을 개선합니다. LLM의 의사결정을 가이드하는 시스템 프롬프트를 작성하고, Function Calling 인터페이스를 설계합니다. Interface 스키마 검증 에이전트를 관계성-보안-완전성 3단계로 분리하여 보안 취약점을 자동 탐지하는 등 에이전트 품질을 높입니다.
AI 친화적 컴파일러 개발: Prisma, OpenAPI, TypeScript 등 다양한 레벨의 컴파일러를 설계합니다. JSON Schema 가이드라인을 구축하여 LLM이 구조적으로 올바른 스키마를 생성하도록 돕고, 컴파일러 진단 결과를 AI 에이전트에게 피드백하여 자동으로 오류를 수정하는 Self-Healing Loop를 강화합니다.
타입 안전한 아키텍처 구축: 명확한 타입 설계를 통해 65개 이상의 이벤트 타입을 활용한 실시간 진행 상황 추적 시스템을 개선합니다. WebSocket 기반 RPC 시스템을 안정화하고, Discriminated Union 패턴을 활용하여 타입 안전성을 보장합니다.
성능과 유지보수성 최적화: RAG 시스템을 도입하여 에이전트가 필요한 정보만 선택적으로 검색하도록 개선하고, 70% 토큰 감소를 달성합니다. 생성된 코드의 중복 로직을 재사용 가능한 모듈로 리팩토링하여, 개발자가 유틸리티 함수 하나만 수정해도 전체 백엔드에 반영되도록 만듭니다.
위 업무를 모두 다룰 줄 알아야 하는 것은 아닙니다. AutoBE는 다양한 영역이 복합적으로 얽힌 프로젝트입니다. 모든 것을 두루 잘하는 사람도 훌륭하나, 특정 영역에서 탁월한 역량을 가진 분도 필요합니다.
에이전트 오케스트레이션에 특화되어 있거나, 컴파일러 설계 경험이 풍부하거나, 타입 시스템 설계에 통달했거나, RAG 최적화 전문가이거나 - 본인의 강점 영역에서 깊이 있는 기여를 해주시면 됩니다.
대신 개발자로서 갖춰야 할 기본 소양과 새로운 기술을 빠르게 습득할 수 있는 능력을 중요하게 봅니다. 다음과 같은 기초 역량을 갖춘 분과 함께 일하고 싶습니다.
필수 역량:
• 명확한 타입 설계 능력
• 꼼꼼한 문서화 습관
• 테스트 주도 개발 경험
명확한 타입 설계 능력: AutoBE는 타입 안전성을 최우선으로 하는 시스템입니다. Discriminated Union, 제네릭, 타입 가드 등을 활용하여 컴파일 타임에 오류를 잡아내는 설계 철학을 이해하고 실천할 수 있어야 합니다. 특정 언어의 타입 시스템 경험보다는, 타입을 통해 안전성을 확보하려는 사고방식이 더 중요합니다.
꼼꼼한 문서화 습관: AutoBE는 40개 이상의 AI 에이전트가 협업하는 복잡한 시스템입니다. 각 에이전트의 역할과 상호작용을 명확히 문서화하는 능력이 필요합니다. 시스템 프롬프트, 아키텍처 문서, API 문서 작성은 AI 에이전트가 올바르게 동작하도록 가이드하는 핵심 요소입니다.
테스트 주도 개발 경험: AutoBE가 생성하는 백엔드는 E2E 테스트를 포함하며, AutoBE 자체도 테스트를 통해 품질을 보장합니다. 테스트를 먼저 작성하고 이를 통과하도록 구현하는 방식에 익숙해야 하며, 테스트 가능한 구조로 코드를 설계하는 능력이 필요합니다.
뤼튼테크놀로지스가 국내 최고의 B2C AI 서비스 기업을 넘어, B2B/G AX를 선도하는 데카콘 기업으로 전진합니다.
Wrtn AX Team과 함께 Human-like Agent를 구축하고, 업무 방식을 혁신적으로 재정의할 Top Talent를 모십니다.
Wrtn의 AX Team은 기존 산업 영역에서 한계 생산성이 0에 수렴한 생산성 병목 (Productivity Bottleneck)을 정의하고, 24/7 Agentic AI를 구축하여 생산성 퀀텀점프를 이끕니다.
컴퓨터 혁명을 넘어, Agentic AI 혁명을 이끄는 뤼튼 AX Team과 함께 역사를 써 내려갈 Top Talent를 찾습니다!
[AutoBE 소개]
• Github Repository: https://github.com/wrtnlabs/autobe
• Guide Documents: https://autobe.dev
뤼튼테크놀로지에서 AutoBE 오픈소스 개발자를 모집합니다.
• AutoBE는 자연어 대화만으로 프로덕션 레디 백엔드 애플리케이션을 자동 생성하는 오픈소스 AI 시스템입니다. 사용자가 채팅을 통해 AI와 요구사항을 논의하면, AutoBE가 요구사항 분석부터 데이터베이스 설계, API 명세, E2E 테스트, 구현까지 완전한 TypeScript + NestJS + Prisma 백엔드를 생성합니다.
• 현재 베타 단계를 완료하여 100% 컴파일 성공률을 달성했습니다. 지금은 감마 로드맵을 통해 프로토타입 수준의 새로운 기능들을 빠르게 개발하고 있으며, 향후에는 컴파일러를 확장하여 Python, Java, Go 등 다양한 언어와 프레임워크로도 백엔드를 생성할 계획입니다.
• 신규 채용 인원들과 함께 AutoBE를 실전에서 사용 가능한 도구로 만들어가고자 합니다.
주요업무
• AI 에이전트 시스템 개발 및 프롬프트 최적화 합니다.• AI 친화적 컴파일러 설계 및 진단 시스템 구축을 담당합니다.
• 타입 안전한 이벤트 드리븐 아키텍처 구현 합니다.
• RAG 최적화를 통한 토큰 효율화를 담당 합니다.
• 생성 코드의 모듈화 및 유지보수성 개선을 합니다.
감마 로드맵의 프로토타입 기능들을 실전 수준으로 다듬는 것이 주요 업무입니다. 직접 명령어 지원, Interface 스키마 검증 강화, 이미지 이해 능력, RAG 최적화, 모듈화, 점진적 개선 등 6가지 핵심 영역에서 프로토타입 코드를 분석하고, 프로덕션 환경에서 안정적으로 동작하도록 개선합니다.
AI 에이전트 시스템 개발: 40개 이상의 전문화된 에이전트들이 협업하여 백엔드를 생성하는 오케스트레이션 시스템을 개선합니다. LLM의 의사결정을 가이드하는 시스템 프롬프트를 작성하고, Function Calling 인터페이스를 설계합니다. Interface 스키마 검증 에이전트를 관계성-보안-완전성 3단계로 분리하여 보안 취약점을 자동 탐지하는 등 에이전트 품질을 높입니다.
AI 친화적 컴파일러 개발: Prisma, OpenAPI, TypeScript 등 다양한 레벨의 컴파일러를 설계합니다. JSON Schema 가이드라인을 구축하여 LLM이 구조적으로 올바른 스키마를 생성하도록 돕고, 컴파일러 진단 결과를 AI 에이전트에게 피드백하여 자동으로 오류를 수정하는 Self-Healing Loop를 강화합니다.
타입 안전한 아키텍처 구축: 명확한 타입 설계를 통해 65개 이상의 이벤트 타입을 활용한 실시간 진행 상황 추적 시스템을 개선합니다. WebSocket 기반 RPC 시스템을 안정화하고, Discriminated Union 패턴을 활용하여 타입 안전성을 보장합니다.
성능과 유지보수성 최적화: RAG 시스템을 도입하여 에이전트가 필요한 정보만 선택적으로 검색하도록 개선하고, 70% 토큰 감소를 달성합니다. 생성된 코드의 중복 로직을 재사용 가능한 모듈로 리팩토링하여, 개발자가 유틸리티 함수 하나만 수정해도 전체 백엔드에 반영되도록 만듭니다.
위 업무를 모두 다룰 줄 알아야 하는 것은 아닙니다. AutoBE는 다양한 영역이 복합적으로 얽힌 프로젝트입니다. 모든 것을 두루 잘하는 사람도 훌륭하나, 특정 영역에서 탁월한 역량을 가진 분도 필요합니다.
에이전트 오케스트레이션에 특화되어 있거나, 컴파일러 설계 경험이 풍부하거나, 타입 시스템 설계에 통달했거나, RAG 최적화 전문가이거나 - 본인의 강점 영역에서 깊이 있는 기여를 해주시면 됩니다.
자격요건
AutoBE 자체는 TypeScript와 AI Function Calling을 활용하여 개발되었으며, AutoBE가 생성하는 백엔드 애플리케이션은 TypeScript, NestJS, Prisma 스택을 사용합니다. 그러나 이러한 특정 기술 스택을 반드시 다룰 줄 알아야 하는 것은 아닙니다.대신 개발자로서 갖춰야 할 기본 소양과 새로운 기술을 빠르게 습득할 수 있는 능력을 중요하게 봅니다. 다음과 같은 기초 역량을 갖춘 분과 함께 일하고 싶습니다.
필수 역량:
• 명확한 타입 설계 능력
• 꼼꼼한 문서화 습관
• 테스트 주도 개발 경험
명확한 타입 설계 능력: AutoBE는 타입 안전성을 최우선으로 하는 시스템입니다. Discriminated Union, 제네릭, 타입 가드 등을 활용하여 컴파일 타임에 오류를 잡아내는 설계 철학을 이해하고 실천할 수 있어야 합니다. 특정 언어의 타입 시스템 경험보다는, 타입을 통해 안전성을 확보하려는 사고방식이 더 중요합니다.
꼼꼼한 문서화 습관: AutoBE는 40개 이상의 AI 에이전트가 협업하는 복잡한 시스템입니다. 각 에이전트의 역할과 상호작용을 명확히 문서화하는 능력이 필요합니다. 시스템 프롬프트, 아키텍처 문서, API 문서 작성은 AI 에이전트가 올바르게 동작하도록 가이드하는 핵심 요소입니다.
테스트 주도 개발 경험: AutoBE가 생성하는 백엔드는 E2E 테스트를 포함하며, AutoBE 자체도 테스트를 통해 품질을 보장합니다. 테스트를 먼저 작성하고 이를 통과하도록 구현하는 방식에 익숙해야 하며, 테스트 가능한 구조로 코드를 설계하는 능력이 필요합니다.
