포지션 상세
제이앤피메디는 임상 운영 및 데이터 관리 솔루션 메이븐 클리니컬 클라우드(Maven Clinical Cloud)를 기반으로 프로페셔널 서비스(Professional Services)를 통해 제약 바이오 및 의료기기 제품에 대한 사업 전략부터 제품 개발, 임상 연구 및 인허가, 라이선스 아웃까지 On-demand 솔루션을 제공하는 Life Science Research, Development, and Commercialization 기업입니다.
- AI 기반 비즈니스 로직 및 에이전트 설계: 임상 시험의 복잡한 업무 프로세스를 분석하여, 이를 수행할 수 있는 AI 에이전트의 인지 구조(Cognitive Architecture)와 의사결정 흐름을 모델링합니다.
- SE 3.0 기반의 Full-cycle 오케스트레이션: 제품 기획 단계의 요구사항 정의부터 설계, 구현, 테스트, 배포에 이르는 개발 전 과정을 AI 도구와 협업하여 주도합니다. 직접 코드를 작성하는 것보다, 명확한 설계도를 AI Code Assistant에게 제시하여 구현을 위임하고, 결과물의 아키텍처 적합성을 검증 합니다.
- AI 기술 전략 수립 및 최적화 의사결정: 비즈니스 요구사항에 맞춰 성능(Latency), 비용(Cost), 정확도(Accuracy) 간의 트레이드오프(Trade-off)를 정교하게 조율하고, 제품의 성장 단계에 맞는 최적의 LLM 오케스트레이션 전략을 수립합니다.
- E2E 서비스 아키텍처 디자인: 프론트엔드(UX)부터 백엔드, AI 모델 연동까지 이어지는 전체 데이터 파이프라인과 서비스 구조를 설계하여 확장성과 유지보수성을 확보합니다.
- 자동화 프로세스 정의 및 검증: 사람이 개입해야 하는 구간(Human-in-the-loop)과 AI가 완전 자동화할 구간을 기술적으로 정의하고, 전체 워크플로우의 효율성을 설계하고 검증합니다.
[이런 기술스택으로 이루어져 있습니다]
- Design & Architecture: Event-Driven Architecture(EDA), Microservices, Agentic Workflow Patterns
- Core Stack: Node.js(TypeScript), React, AWS
- AI Tool: Gemini Code Assistant
- Modeling Capability: 모호한 비즈니스 요구사항을 명확한 기술적 명세와 에이전트의 상태 기계(State Machine) 로직으로 구체화하여 설계할 수 있는 분
- SE 3.0 Native: "코딩은 AI가 더 잘할 수 있다"는 흐름에 공감하며, AI를 도구로 활용해 구현 속도를 높이고 자신은 설계와 코드 검증(Review)에 집중하는 개발 방식을 선호하는 분
- Pragmatic Problem Solver: 기술 자체가 목적이 아닌, "비즈니스 문제를 가장 효율적으로 풀기 위한 수단"으로서 기술을 바라보고 상황에 맞는 최적의 솔루션을 제안할 수 있는 분
- Data Flow Management: 복잡한 데이터 흐름을 이해하고, 이를 안정적으로 처리하는 파이프라인 설계가 가능하신 분
주요업무
[이런 업무를 담당합니다]- AI 기반 비즈니스 로직 및 에이전트 설계: 임상 시험의 복잡한 업무 프로세스를 분석하여, 이를 수행할 수 있는 AI 에이전트의 인지 구조(Cognitive Architecture)와 의사결정 흐름을 모델링합니다.
- SE 3.0 기반의 Full-cycle 오케스트레이션: 제품 기획 단계의 요구사항 정의부터 설계, 구현, 테스트, 배포에 이르는 개발 전 과정을 AI 도구와 협업하여 주도합니다. 직접 코드를 작성하는 것보다, 명확한 설계도를 AI Code Assistant에게 제시하여 구현을 위임하고, 결과물의 아키텍처 적합성을 검증 합니다.
- AI 기술 전략 수립 및 최적화 의사결정: 비즈니스 요구사항에 맞춰 성능(Latency), 비용(Cost), 정확도(Accuracy) 간의 트레이드오프(Trade-off)를 정교하게 조율하고, 제품의 성장 단계에 맞는 최적의 LLM 오케스트레이션 전략을 수립합니다.
- E2E 서비스 아키텍처 디자인: 프론트엔드(UX)부터 백엔드, AI 모델 연동까지 이어지는 전체 데이터 파이프라인과 서비스 구조를 설계하여 확장성과 유지보수성을 확보합니다.
- 자동화 프로세스 정의 및 검증: 사람이 개입해야 하는 구간(Human-in-the-loop)과 AI가 완전 자동화할 구간을 기술적으로 정의하고, 전체 워크플로우의 효율성을 설계하고 검증합니다.
[이런 기술스택으로 이루어져 있습니다]
- Design & Architecture: Event-Driven Architecture(EDA), Microservices, Agentic Workflow Patterns
- Core Stack: Node.js(TypeScript), React, AWS
- AI Tool: Gemini Code Assistant
자격요건
- System Design Capability: 단순 기능 구현을 넘어, 시스템의 구조를 먼저 고민하고 설계(Design)를 바탕으로 기술적 문제를 해결해 본 경험이 있는 분- Modeling Capability: 모호한 비즈니스 요구사항을 명확한 기술적 명세와 에이전트의 상태 기계(State Machine) 로직으로 구체화하여 설계할 수 있는 분
- SE 3.0 Native: "코딩은 AI가 더 잘할 수 있다"는 흐름에 공감하며, AI를 도구로 활용해 구현 속도를 높이고 자신은 설계와 코드 검증(Review)에 집중하는 개발 방식을 선호하는 분
- Pragmatic Problem Solver: 기술 자체가 목적이 아닌, "비즈니스 문제를 가장 효율적으로 풀기 위한 수단"으로서 기술을 바라보고 상황에 맞는 최적의 솔루션을 제안할 수 있는 분
- Data Flow Management: 복잡한 데이터 흐름을 이해하고, 이를 안정적으로 처리하는 파이프라인 설계가 가능하신 분
