포지션 상세
세상에는 눈을 감아도 소리만으로 알 수 있는 것들이 있습니다. 기계가 평소와 다르게 움직이는 소리, 제품이 맞물릴 때의 미세한 차이, 보이지 않는 곳에서 들려오는 비명 소리처럼, 소리는 상황을 이해하는 중요한 단서가 됩니다.
디플리는 이런 소리에 담긴 신호를 AI로 읽어내는 사운드 AI 회사입니다. 우리는 소리를 통해 더 편리하고 안전한 일상을 만들 수 있다고 믿습니다. 제조와 공공안전 현장에서 사람이 귀로 듣고 판단하던 일을 더 일관되고 빠르게 수행할 수 있도록, 기술과 제품을 만들어가고 있습니다.
디플리는 사운드 AI와 신호처리 분야의 연구 역량을 바탕으로, 제조와 공공안전 영역에서 기술을 실제 현장에 적용해왔습니다. ICASSP, Interspeech 등 주요 국제 학회에 연구 성과를 발표해왔고, 여러 산업·공공 현장에서 사운드 AI가 해결할 수 있는 문제의 범위를 넓혀가고 있습니다.
디플리의 엔지니어링 팀은 사운드 AI 기술을 프로덕트와 사용자 경험으로 만드는 팀입니다.
정확한 모델을 만드는 것과, 고객이 그 모델을 믿고 매일 쓰는 것은 전혀 다른 일입니다. 우리는 기술이 진짜 문제를 풀고, 현장에서 신뢰받고, 쓰는 사람에게 좋은 경험이 될 때 비로소 프로덕트가 된다고 믿습니다. 그래서 우리에게는 고객을 이해하는 일도, 문제를 제대로 정의하는 일도, 사람이 마주하는 UI와 UX도 모두 기술만큼 중요한 엔지니어링입니다.
멋진 '기술'에 만족하지 않고, 자기 손으로 만든 멋진 '프로덕트'가 누군가에게 실제로 쓸모 있길 바라는 — 이 마음에 공감하는 분과 함께하고 싶습니다.
이 포지션은 디플리의 프로덕트가 고객사(공장) 현장에서 실제로 작동하고 가치를 내도록 책임지는 Forward Deployed Engineer(FDE) 역할입니다. 현장은 모두 다릅니다. 소음, 설비, 네트워크, 기존 관제 시스템, 운영자가 일하는 방식이 다르고, 프로덕트가 그 현장에서 무엇을 풀어야 하는지부터 함께 정의해야 할 때가 많습니다. FDE는 현장에 들어가 문제를 정의하고, 프로덕트를 그 환경에 맞게 만들고 필요하면 직접 코드를 고쳐, 현장에서 신뢰받으며 동작하는 상태까지 끌고 갑니다.
현장 도입 이후, 프로덕트가 운영되는 동안에도 FDE는 시스템이 안정적으로 지속되게 만들고 새로 드러나는 문제를 일회성 대응이 아닌 프로덕트의 근본적인 개선으로 되돌립니다. 이를 통해 궁극적으로 디플리의 프로덕트를 개선하는 루프를 이루는 핵심적인 역할을 담당합니다.
• 고객사 (공장) 현장의 소음 · 설비 · 네트워크 · 워크플로우 On Site 파악 및 분석, 요구사항 도출 및 고객사 커뮤니케이션
• 현장 환경에 맞춰 디플리 프로덕트 구성 · 연동, 필요시 온프렘 서버 · 프론트엔드/백엔드 코드 수정을 통해 현장 도입
• 운영 중 발생하는 시스템 장애 및 성능 이슈 모니터링 및 진단 · 해결
• 로그 · 메트릭 · 모니터링 기반으로 Incident 대응/트러블슈팅 및 On-call 대응을 통한 운영 안정성 유지
• 현장에서 반복적으로 드러나는 문제를 일회성 대응으로 끝내지 않고, 다음 현장에 더 안정적으로 적용될 프로덕트 기능·내부 도구·템플릿·배포 방식으로 일반화
• 현장에서 파악한 고객의 실제 문제와 제약을 프로덕트팀 · AI팀과 공유해 프로덕트 방향에 반영
• 프로덕션 장애를 로그/지표/코드 레벨에서 분석하고, 코드 수정으로 해결해본 경험
• Linux 기반 환경에서 운영/디버깅 경험(프로세스, 로그, 권한, 서비스 관리 등)
• 네트워크 지식 및 트러블슈팅 역량(TCP/IP, NAT, Firewall, VPN 등)
• AI 모델을 서빙하고 AI 기반 기능을 프로덕션 레벨 서비스로 제공해 본 경험 (PyTorch, ONNX, NPU 연동 등)
• 다양한 이해관계자와 문제를 구조화하고, 우선순위를 정해 해결까지 끌고 갈 수 있는 커뮤니케이션 역량
• 고객사 On Site 대응 및 On Call 대응 가능하신 분
디플리는 이런 소리에 담긴 신호를 AI로 읽어내는 사운드 AI 회사입니다. 우리는 소리를 통해 더 편리하고 안전한 일상을 만들 수 있다고 믿습니다. 제조와 공공안전 현장에서 사람이 귀로 듣고 판단하던 일을 더 일관되고 빠르게 수행할 수 있도록, 기술과 제품을 만들어가고 있습니다.
디플리는 사운드 AI와 신호처리 분야의 연구 역량을 바탕으로, 제조와 공공안전 영역에서 기술을 실제 현장에 적용해왔습니다. ICASSP, Interspeech 등 주요 국제 학회에 연구 성과를 발표해왔고, 여러 산업·공공 현장에서 사운드 AI가 해결할 수 있는 문제의 범위를 넓혀가고 있습니다.
디플리의 엔지니어링 팀은 사운드 AI 기술을 프로덕트와 사용자 경험으로 만드는 팀입니다.
정확한 모델을 만드는 것과, 고객이 그 모델을 믿고 매일 쓰는 것은 전혀 다른 일입니다. 우리는 기술이 진짜 문제를 풀고, 현장에서 신뢰받고, 쓰는 사람에게 좋은 경험이 될 때 비로소 프로덕트가 된다고 믿습니다. 그래서 우리에게는 고객을 이해하는 일도, 문제를 제대로 정의하는 일도, 사람이 마주하는 UI와 UX도 모두 기술만큼 중요한 엔지니어링입니다.
멋진 '기술'에 만족하지 않고, 자기 손으로 만든 멋진 '프로덕트'가 누군가에게 실제로 쓸모 있길 바라는 — 이 마음에 공감하는 분과 함께하고 싶습니다.
주요업무
현장에서 발생한 문제를 직접 해결하고, 이를 제품 개선으로 연결해 고객의 운영 성공을 만드는 엔지니어이 포지션은 디플리의 프로덕트가 고객사(공장) 현장에서 실제로 작동하고 가치를 내도록 책임지는 Forward Deployed Engineer(FDE) 역할입니다. 현장은 모두 다릅니다. 소음, 설비, 네트워크, 기존 관제 시스템, 운영자가 일하는 방식이 다르고, 프로덕트가 그 현장에서 무엇을 풀어야 하는지부터 함께 정의해야 할 때가 많습니다. FDE는 현장에 들어가 문제를 정의하고, 프로덕트를 그 환경에 맞게 만들고 필요하면 직접 코드를 고쳐, 현장에서 신뢰받으며 동작하는 상태까지 끌고 갑니다.
현장 도입 이후, 프로덕트가 운영되는 동안에도 FDE는 시스템이 안정적으로 지속되게 만들고 새로 드러나는 문제를 일회성 대응이 아닌 프로덕트의 근본적인 개선으로 되돌립니다. 이를 통해 궁극적으로 디플리의 프로덕트를 개선하는 루프를 이루는 핵심적인 역할을 담당합니다.
• 고객사 (공장) 현장의 소음 · 설비 · 네트워크 · 워크플로우 On Site 파악 및 분석, 요구사항 도출 및 고객사 커뮤니케이션
• 현장 환경에 맞춰 디플리 프로덕트 구성 · 연동, 필요시 온프렘 서버 · 프론트엔드/백엔드 코드 수정을 통해 현장 도입
• 운영 중 발생하는 시스템 장애 및 성능 이슈 모니터링 및 진단 · 해결
• 로그 · 메트릭 · 모니터링 기반으로 Incident 대응/트러블슈팅 및 On-call 대응을 통한 운영 안정성 유지
• 현장에서 반복적으로 드러나는 문제를 일회성 대응으로 끝내지 않고, 다음 현장에 더 안정적으로 적용될 프로덕트 기능·내부 도구·템플릿·배포 방식으로 일반화
• 현장에서 파악한 고객의 실제 문제와 제약을 프로덕트팀 · AI팀과 공유해 프로덕트 방향에 반영
자격요건
• 서비스/운영 전체를 이해하고 주도적으로 개선할 수 있는 개발 역량 (Python, FastAPI)• 프로덕션 장애를 로그/지표/코드 레벨에서 분석하고, 코드 수정으로 해결해본 경험
• Linux 기반 환경에서 운영/디버깅 경험(프로세스, 로그, 권한, 서비스 관리 등)
• 네트워크 지식 및 트러블슈팅 역량(TCP/IP, NAT, Firewall, VPN 등)
• AI 모델을 서빙하고 AI 기반 기능을 프로덕션 레벨 서비스로 제공해 본 경험 (PyTorch, ONNX, NPU 연동 등)
• 다양한 이해관계자와 문제를 구조화하고, 우선순위를 정해 해결까지 끌고 갈 수 있는 커뮤니케이션 역량
• 고객사 On Site 대응 및 On Call 대응 가능하신 분
