![서치라이트에이아이-[AI 스타트업] Backend Engineer](https://image.wanted.co.kr/optimize?src=https%3A%2F%2Fstatic.wanted.co.kr%2Fimages%2Fcompany%2F50357%2Fukwsffftvl6pvnam__1080_790.png&w=700&q=100)
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포지션 상세
1. 우리가 푸는 문제
대부분의 채용 도구는 키워드 매칭으로 후보를 찾습니다. 그런데 'MAU 100만 서비스의 BE 리드 경험'도, '일 천만 건 트래픽을 잡아본 경험'도, 'MSA 전환을 끌고 간 경험'도 검색에 걸리지 않습니다. 시장에서 가장 좋은 후보가 시장에 안 보인다는 게 채용의 진짜 문제입니다.
서치라이트AI는 이력서가 아니라, **이력서 뒤에 숨은 실제 경험과 역량을 외부 데이터로 추론합니다.** 회사, 시장, 인재에 대한 공개 데이터를 결합해 지식 그래프로 모델링하고, LLM 기반 추론 엔진으로 후보의 실제 역량을 풀어냅니다. 그 결과를 기업의 채용 맥락에 맞춰 매칭합니다.
기술적으로는 - 지저분한 외부 데이터의 수집과 정합성, 회사와 사람 단위의 엔티티 매칭, 시계열 변화 추적, LLM 추론의 비용과 정확도 trade-off를 production 수준으로 다루는 일입니다. 모델을 가져다 쓰는 게 아니라, 어떤 문제를 어떤 데이터로 풀지를 함께 설계합니다.
2. 회사 상황
서치라이트AI는 2024년에 시작했습니다. 1년여 만에 유료 고객사 100곳 이상을 확보했고, CJ올리브영, GS리테일, 강남언니, 캐치테이블, 코인원, 바비톡 같은 회사들이 서치라이트AI로 채용합니다. 회신율과 채용 성사율은 업계 대비 각각 7배와 8배 수준이고, 재구매율과 신규 고객의 추천 유입은 모두 30%대입니다.
창업자 두 명은 IT 스타트업과 대기업에서 사업과 제품 전략으로 15년 넘게 일해온 사람들입니다. Antler 투자와 TIPS 선정으로 안정적인 운영 자금을 확보했고, 사업적 검증을 통과한 지금은 다음 라운드를 준비하고 있습니다. 다음 도약은 기술의 깊이에서 나옵니다.
3. 이 자리의 임팩트
서치라이트AI의 핵심 자산은 Workforce Intelligence - 즉 회사, 시장, 인재가 연결된 지식 그래프(Knowledge Layer)와 외부 신호로 인재 역량을 추론하는 엔진(Reasoning Engine)입니다. 이번 채용은 이 자산의 다음 버전을 함께 만들 분을 찾습니다.
이미 시장에서 검증된 시스템의 다음 단계를 직접 설계하고, 채용 현장에서 발견한 문제를 데이터 모델에 반영하며, 회사의 기술 의사결정을 주도하는 자리입니다.
• 외부 데이터로 후보의 핵심 역량을 추론하는 엔진(Reasoning Engine)을 직접 구현합니다.
• 내부 운영 도구와 고객사 제품에 인터페이스로 연결하고, 사용 데이터로 다음 버전을 만듭니다.
• Claude Code, Codex 등 AI 협업 개발 환경을 팀 단위로 정착시킵니다.
• RDBMS(PostgreSQL 등), NoSQL, Vector DB 등 데이터 저장소를 용도에 맞게 선택하고 운영한 경험이 있으신 분
• 외부 데이터를 수집하고 정제하여 엔티티 매칭을 거쳐 자체 DB에 적재하는 파이프라인을 직접 설계하고 운영한 경험
• LLM 기반 AI Agent 또는 추론 시스템을 만들고 운영한 경험
대부분의 채용 도구는 키워드 매칭으로 후보를 찾습니다. 그런데 'MAU 100만 서비스의 BE 리드 경험'도, '일 천만 건 트래픽을 잡아본 경험'도, 'MSA 전환을 끌고 간 경험'도 검색에 걸리지 않습니다. 시장에서 가장 좋은 후보가 시장에 안 보인다는 게 채용의 진짜 문제입니다.
서치라이트AI는 이력서가 아니라, **이력서 뒤에 숨은 실제 경험과 역량을 외부 데이터로 추론합니다.** 회사, 시장, 인재에 대한 공개 데이터를 결합해 지식 그래프로 모델링하고, LLM 기반 추론 엔진으로 후보의 실제 역량을 풀어냅니다. 그 결과를 기업의 채용 맥락에 맞춰 매칭합니다.
기술적으로는 - 지저분한 외부 데이터의 수집과 정합성, 회사와 사람 단위의 엔티티 매칭, 시계열 변화 추적, LLM 추론의 비용과 정확도 trade-off를 production 수준으로 다루는 일입니다. 모델을 가져다 쓰는 게 아니라, 어떤 문제를 어떤 데이터로 풀지를 함께 설계합니다.
2. 회사 상황
서치라이트AI는 2024년에 시작했습니다. 1년여 만에 유료 고객사 100곳 이상을 확보했고, CJ올리브영, GS리테일, 강남언니, 캐치테이블, 코인원, 바비톡 같은 회사들이 서치라이트AI로 채용합니다. 회신율과 채용 성사율은 업계 대비 각각 7배와 8배 수준이고, 재구매율과 신규 고객의 추천 유입은 모두 30%대입니다.
창업자 두 명은 IT 스타트업과 대기업에서 사업과 제품 전략으로 15년 넘게 일해온 사람들입니다. Antler 투자와 TIPS 선정으로 안정적인 운영 자금을 확보했고, 사업적 검증을 통과한 지금은 다음 라운드를 준비하고 있습니다. 다음 도약은 기술의 깊이에서 나옵니다.
3. 이 자리의 임팩트
서치라이트AI의 핵심 자산은 Workforce Intelligence - 즉 회사, 시장, 인재가 연결된 지식 그래프(Knowledge Layer)와 외부 신호로 인재 역량을 추론하는 엔진(Reasoning Engine)입니다. 이번 채용은 이 자산의 다음 버전을 함께 만들 분을 찾습니다.
이미 시장에서 검증된 시스템의 다음 단계를 직접 설계하고, 채용 현장에서 발견한 문제를 데이터 모델에 반영하며, 회사의 기술 의사결정을 주도하는 자리입니다.
주요업무
• 데이터 파이프라인과 지식 그래프(Knowledge Layer)의 다음 버전을 설계합니다.• 외부 데이터로 후보의 핵심 역량을 추론하는 엔진(Reasoning Engine)을 직접 구현합니다.
• 내부 운영 도구와 고객사 제품에 인터페이스로 연결하고, 사용 데이터로 다음 버전을 만듭니다.
• Claude Code, Codex 등 AI 협업 개발 환경을 팀 단위로 정착시킵니다.
자격요건
• Python 기반 백엔드 프레임워크(FastAPI, Django)로 production 서비스를 설계하고 운영한 경험이 있으신 분• RDBMS(PostgreSQL 등), NoSQL, Vector DB 등 데이터 저장소를 용도에 맞게 선택하고 운영한 경험이 있으신 분
• 외부 데이터를 수집하고 정제하여 엔티티 매칭을 거쳐 자체 DB에 적재하는 파이프라인을 직접 설계하고 운영한 경험
• LLM 기반 AI Agent 또는 추론 시스템을 만들고 운영한 경험
