![다이렉트클라우드랩-AI 엔지니어[재택가능]](https://image.wanted.co.kr/optimize?src=https%3A%2F%2Fstatic.wanted.co.kr%2Fimages%2Fcompany%2F33615%2Fsxfwizbcrhbunoqq__1080_790.png&w=700&q=100)
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포지션 상세
ㅁ 회사소개
DirectCloud는 일본 시장에서 공공기관 및 대기업부터 중소기업에 이르기까지 약 3,000여개의 고객사와 약 120만 명의 유저를 달성했습니다.(2025년 매출 : 약 150억원, 전년대비 50% 성장)
또한, 프리시리즈 B 등 투자 유치에도 성공했으며, 이를 바탕으로 2027년 이후 일본에서 IPO를 준비하고 있습니다.
AI 등 서비스 고도화를 통해 일본과 한국을 포함한 글로벌 시장 진출을 목표로 함께 성장해 나가실 역량있는 구성원을 모시고자 합니다.
ㅁ AI팀 소개
- 저희 AI팀은 DirectCloud 위에서 동작하는 AI 서비스를 만드는 팀입니다. 고객이 저장한 데이터를 AI가 이해하고 활용할 수 있도록 만드는 일을 합니다. 클라우드 스토리지 위에서 동작하는 실용적인 AI 기능(고객 질문에 답하고, 데이터를 분석하고, 나아가 스스로 판단하는 Agent까지)을 설계하고 구현합니다.
ㅁ 이런 분과 함께하고 싶습니다
• “동작하는 것“과 “운영 가능한 것“의 차이를 아는 분
• 비결정적 시스템의 품질을 숫자로 말할 수 있는 분
• 자기 가설을 검증하고도 막힌 지점을 정확히 짚어 도움을 요청할 수 있는 분
• 자신의 영역만 챙기기보다, 팀 전체 결과물의 품질에 책임감을 느끼는 분
ㅁ 일하는 방식
• 빠르게 실험하고, 데이터로 말합니다. 청킹 전략 하나도 가설을 세우고 검증합니다. "이게 더 좋은 것 같다"는 감이 아니라, 실제 응답 품질 지표로 판단합니다. 실패한 실험도 결과를 공유하면 팀의 자산이 됩니다. 모르면 바로 물어보는 문화입니다.
• LLM 기반 개발은 아직 정답이 없는 영역이 많습니다. 막히는 것을 혼자 끙끙 앓기보다 빠르게 공유하고 함께 풀어가는 방식을 지향합니다. 노하우는 독점하지 않고, 팀 전체의 지식으로 쌓아갑니다. 아이디어는 치열하게, 사람은 깊이 존중합니다.
• 기술적 의사결정에서는 날카로운 비판을 환영합니다. 다만 비난이나 냉소 없이 더 나은 결과를 위한 토론임을 전제로 합니다.
• 실행은 이 순서로 합니다. 빠른 실험 지표 기반 개선, 데이터 품질 표준화. 완벽한 설계보다 빠른 검증을 우선하되, 검증된 것은 제대로 표준화합니다.
• RAG 시스템 구축 및 최적화
• 신규 AI 서비스 연구 및 개발
• LLM/RAG 기반 서비스를 프로덕션에 배포하고 운영해본 경험 (단순 PoC·MVP 단계 이상, 장애 대응·성능 개선·품질 회귀 관리 포함)
• 자체 RAG 파이프라인을 직접 설계·구현·개선해본 경험 (청킹·임베딩·재순위·인용 전략을 도메인에 맞게 조정해본 경험 포함)
• LLM 기반 기능의 평가셋·평가 지표를 직접 설계·운영해본 경험 (Prompt Engineering 포함)
• ElasticSearch / OpenSearch 또는 Vector DB 기반 검색 시스템 구축·운영 경험
• Python 또는 Go 기반 백엔드 개발 경험
• AWS 환경에서 AI 서비스를 직접 배포·모니터링·디버깅해본 경험
• 비결정적 시스템의 동작과 한계를 비-AI 동료(BE/FE/PM/고객)에게 설명하고 합의를 이끌어낸 경험
DirectCloud는 일본 시장에서 공공기관 및 대기업부터 중소기업에 이르기까지 약 3,000여개의 고객사와 약 120만 명의 유저를 달성했습니다.(2025년 매출 : 약 150억원, 전년대비 50% 성장)
또한, 프리시리즈 B 등 투자 유치에도 성공했으며, 이를 바탕으로 2027년 이후 일본에서 IPO를 준비하고 있습니다.
AI 등 서비스 고도화를 통해 일본과 한국을 포함한 글로벌 시장 진출을 목표로 함께 성장해 나가실 역량있는 구성원을 모시고자 합니다.
ㅁ AI팀 소개
- 저희 AI팀은 DirectCloud 위에서 동작하는 AI 서비스를 만드는 팀입니다. 고객이 저장한 데이터를 AI가 이해하고 활용할 수 있도록 만드는 일을 합니다. 클라우드 스토리지 위에서 동작하는 실용적인 AI 기능(고객 질문에 답하고, 데이터를 분석하고, 나아가 스스로 판단하는 Agent까지)을 설계하고 구현합니다.
ㅁ 이런 분과 함께하고 싶습니다
• “동작하는 것“과 “운영 가능한 것“의 차이를 아는 분
• 비결정적 시스템의 품질을 숫자로 말할 수 있는 분
• 자기 가설을 검증하고도 막힌 지점을 정확히 짚어 도움을 요청할 수 있는 분
• 자신의 영역만 챙기기보다, 팀 전체 결과물의 품질에 책임감을 느끼는 분
ㅁ 일하는 방식
• 빠르게 실험하고, 데이터로 말합니다. 청킹 전략 하나도 가설을 세우고 검증합니다. "이게 더 좋은 것 같다"는 감이 아니라, 실제 응답 품질 지표로 판단합니다. 실패한 실험도 결과를 공유하면 팀의 자산이 됩니다. 모르면 바로 물어보는 문화입니다.
• LLM 기반 개발은 아직 정답이 없는 영역이 많습니다. 막히는 것을 혼자 끙끙 앓기보다 빠르게 공유하고 함께 풀어가는 방식을 지향합니다. 노하우는 독점하지 않고, 팀 전체의 지식으로 쌓아갑니다. 아이디어는 치열하게, 사람은 깊이 존중합니다.
• 기술적 의사결정에서는 날카로운 비판을 환영합니다. 다만 비난이나 냉소 없이 더 나은 결과를 위한 토론임을 전제로 합니다.
• 실행은 이 순서로 합니다. 빠른 실험 지표 기반 개선, 데이터 품질 표준화. 완벽한 설계보다 빠른 검증을 우선하되, 검증된 것은 제대로 표준화합니다.
주요업무
• LLM 기반 AI 서비스 개발 및 최적화• RAG 시스템 구축 및 최적화
• 신규 AI 서비스 연구 및 개발
자격요건
• AI/ML 관련 업무 경력 2~5년 또는 그에 준하는 역량• LLM/RAG 기반 서비스를 프로덕션에 배포하고 운영해본 경험 (단순 PoC·MVP 단계 이상, 장애 대응·성능 개선·품질 회귀 관리 포함)
• 자체 RAG 파이프라인을 직접 설계·구현·개선해본 경험 (청킹·임베딩·재순위·인용 전략을 도메인에 맞게 조정해본 경험 포함)
• LLM 기반 기능의 평가셋·평가 지표를 직접 설계·운영해본 경험 (Prompt Engineering 포함)
• ElasticSearch / OpenSearch 또는 Vector DB 기반 검색 시스템 구축·운영 경험
• Python 또는 Go 기반 백엔드 개발 경험
• AWS 환경에서 AI 서비스를 직접 배포·모니터링·디버깅해본 경험
• 비결정적 시스템의 동작과 한계를 비-AI 동료(BE/FE/PM/고객)에게 설명하고 합의를 이끌어낸 경험
