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젠틀파이는 RAG·LLM 기반의 AI 에이전트를 개발하고 있습니다. 도메인 자문, 검색, 업무 자동화 등 여러 프로젝트를 동시에 진행 중이며, 이 과정에서 비결정적 응답을 다루는 API 설계, multi-step 호출의 지연·비용 제어, retrieval 파이프라인의 관측 가능성, 클라이언트 인프라로의 이관 등 본질적으로 백엔드 엔지니어링의 문제를 풀고 있습니다. 견고한 백엔드 시스템을 오랜 기간 설계·운영해온 경험을 바탕으로, 그 연장선에서 LLM·Agent라는 새로운 제약 조건을 직접 다뤄보신 분을 찾고 있습니다. 작업 스택은 Python·FastAPI 중심이지만, 주력 언어보다 백엔드 엔지니어링의 깊이를 더 중요하게 봅니다.
젠틀파이에서 얻을 수 있는 것
• 국내 대기업의 실제 업무 시스템에 LLM·Agent를 통합하며, 가용성·비용·지연·보안 같은 production 제약 안에서 운영해볼 수 있습니다.
• 아키텍처 설계부터 배포·운영, 그리고 클라이언트 인프라로의 이관까지 백엔드 시스템의 전 구간을 직접 책임지게 됩니다.
• 산업과 도메인이 매 프로젝트마다 달라지는 환경에서, 그 위에 재사용 가능한 백엔드 패턴을 쌓아갑니다.
• LLM의 비결정성·비용·지연을 새로운 엔지니어링 제약으로 받아들이고, 측정 가능한 방식으로 개선해갑니다.
이 역할에 기대하는 것
• 고객사의 업무 도메인과 기존 시스템을 분석한 뒤, 해결 가능한 형태로 문제를 구조화하여 기술적 접근을 제안합니다.
• 아키텍처 결정, 일정·범위 협의, 외부 의존성 관리 등 프로젝트 전반의 기술적 의사결정을 리딩합니다.
• 매 프로젝트에서 반복되는 패턴을 발굴하고, 사내 자산으로 모듈화·문서화합니다.
• 프로젝트에서 얻은 인사이트를 사내 엔지니어링 팀에 공유하여, 다음 프로젝트가 더 견고한 기반에서 출발하도록 돕습니다.
• 비동기·스트리밍·동시성을 고려한 서비스 개발 및 REST API 설계 (작업 스택: Python / FastAPI)
• RAG 파이프라인, LLM 라우팅, 외부 시스템 연동 레이어의 백엔드 통합
• 컨테이너 기반 배포·운영, CI/CD 파이프라인, SLO 기반 운영 안정성 확보
• 필요 시 클라우드 간 또는 클라이언트 내부 환경으로의 인프라 이관
(주력 언어 무관, Python·FastAPI에 빠르게 적응 가능하신 분)
• 동시성·비동기 처리, 장애 격리를 고려한 서비스 설계·운영 경험
• Docker 기반 배포 및 Linux 서버 운영, CI/CD 환경에 익숙하신 분
• LLM API를 실제 서비스 또는 깊이 있는 개인 프로젝트에서 다뤄보며, 비용·지연·품질 트레이드오프에 대한 본인의 관점을 가지신 분
• RAG 파이프라인 또는 Agent 아키텍처(tool calling, multi-step planning, memory, 평가) 중 일부라도 직접 설계·구현해본 경험 (production 도입 여부 무관)
젠틀파이에서 얻을 수 있는 것
• 국내 대기업의 실제 업무 시스템에 LLM·Agent를 통합하며, 가용성·비용·지연·보안 같은 production 제약 안에서 운영해볼 수 있습니다.
• 아키텍처 설계부터 배포·운영, 그리고 클라이언트 인프라로의 이관까지 백엔드 시스템의 전 구간을 직접 책임지게 됩니다.
• 산업과 도메인이 매 프로젝트마다 달라지는 환경에서, 그 위에 재사용 가능한 백엔드 패턴을 쌓아갑니다.
• LLM의 비결정성·비용·지연을 새로운 엔지니어링 제약으로 받아들이고, 측정 가능한 방식으로 개선해갑니다.
이 역할에 기대하는 것
• 고객사의 업무 도메인과 기존 시스템을 분석한 뒤, 해결 가능한 형태로 문제를 구조화하여 기술적 접근을 제안합니다.
• 아키텍처 결정, 일정·범위 협의, 외부 의존성 관리 등 프로젝트 전반의 기술적 의사결정을 리딩합니다.
• 매 프로젝트에서 반복되는 패턴을 발굴하고, 사내 자산으로 모듈화·문서화합니다.
• 프로젝트에서 얻은 인사이트를 사내 엔지니어링 팀에 공유하여, 다음 프로젝트가 더 견고한 기반에서 출발하도록 돕습니다.
주요업무
• 비결정적이고 지연이 큰 LLM 호출을 안정적으로 다루는 백엔드 시스템 설계·구현• 비동기·스트리밍·동시성을 고려한 서비스 개발 및 REST API 설계 (작업 스택: Python / FastAPI)
• RAG 파이프라인, LLM 라우팅, 외부 시스템 연동 레이어의 백엔드 통합
• 컨테이너 기반 배포·운영, CI/CD 파이프라인, SLO 기반 운영 안정성 확보
• 필요 시 클라우드 간 또는 클라이언트 내부 환경으로의 인프라 이관
자격요건
• 4년 차 이상 백엔드 개발 경험(주력 언어 무관, Python·FastAPI에 빠르게 적응 가능하신 분)
• 동시성·비동기 처리, 장애 격리를 고려한 서비스 설계·운영 경험
• Docker 기반 배포 및 Linux 서버 운영, CI/CD 환경에 익숙하신 분
• LLM API를 실제 서비스 또는 깊이 있는 개인 프로젝트에서 다뤄보며, 비용·지연·품질 트레이드오프에 대한 본인의 관점을 가지신 분
• RAG 파이프라인 또는 Agent 아키텍처(tool calling, multi-step planning, memory, 평가) 중 일부라도 직접 설계·구현해본 경험 (production 도입 여부 무관)
