포지션 상세
2018년 9월에 설립된 S2W는 세계경제포럼(WEF)이 ‘100대 기술 선도기업’으로 선정한 ‘빅데이터 분석 AI 기업’입니다.
△공공ㆍ정부기관용 사이버안보 빅데이터 플랫폼 ‘자비스(XARVIS)’
△기업용 인텔리전스 플랫폼 ‘퀘이사(QUAXAR)’
△산업용 생성형 AI 플랫폼 ‘SAIP(S2W AI Platform)’ 등 ‘데이터 교차분석 기술’이 적용된 AI 기반 솔루션을 제공합니다.
이를 통해 국내외 다양한 산업군 및 정부기관 고객들에게 최적의 의사결정을 지원하는 고도의 데이터 인사이트를 제공하고 있습니다.
대표적으로 ‘인터폴(INTERPOL)’의 파트너사로서 국제안보 강화를 위해 공조하고 마이크로소프트(MS)의 ‘시큐리티 코파일럿(Copilot for Security)’과 협업하는 등, 차별화된 AI 및 데이터 기술력을 바탕으로 글로벌 시장의 주목을 받고 있습니다.
■ 합류하실 팀을 소개합니다.
• SAIP 제품실은 신생 조직으로서 기업 내 전문가의 의사결정을 도울 수 있도록 기업의 실질적인 문제를 해결하는 역할을 가지고 있습니다.
• AI 엔지니어링 파트는 SAIP 제품실 산하 조직으로, 산업 내 고객의 문제를 정의하고 데이터 분석·AI 리서치를 통해 다양한 산업의 실제 문제를 푸는 역할을 수행합니다.
• 정해진 정답이 없는 문제를 데이터와 AI를 중심에 두고 풀어냅니다. 필요하다면 직접 모델을 설계·학습하며, 문제 해결에 필요한 도구를 스스로 만들기도 합니다.
• 팀은 주니어부터 다양한 프로젝트를 이끌어 온 시니어까지 폭넓게 구성되어 있으며, 컴퓨터과학 분야 석·박사 학위 보유자도 함께합니다. 데이터베이스, 데이터 파이프라인, 소프트웨어 설계, 운영체제, 컨테이너, 프론트엔드, DevOps 등 각자 깊이 있는 역량을 갖추고 서로의 강점을 더해 문제를 풉니다.
• 팀의 기술적 목표는 회사가 축적한 빅데이터 처리·온톨로지 기반 교차분석 역량 위에서, 최적화·수치해석·데이터 정형화·데이터 구조화 등 다양한 기법을 적극적으로 발굴하고 적용하여 실제 산업의 문제를 풀어냅니다.
• SAIP 제품실은 SRI International의 연구와 산업계 사이의 데스 밸리(death of valley)의 간극을 채우는 방향으로 팀을 운영하고 있습니다.
• 고객의 핵심 문제를 정의·확장하고, 요구사항을 정량 지표로 환산하여 문제 해결 전략과 실행 계획을 수립합니다.
• 비정형·반정형 데이터의 이해와 구조화
• 데이터 처리 (OCR/VLM/LLM) 데이터 마이닝/분석/통계적 분석 구조화를 통해 기업의 데이터를 자산화합니다.
• 이기종 데이터 통합 및 파이프라인 표준화
• 이기종 DB·스키마·데이터를 정형화·구조화하고 데이터 파이프라인을 자동화·표준화합니다.
• 도메인 특화 다운스트림 테스크 해결
• 기업의 문제를 활용하여 도메인 특화 문제를 해결하고 제공합니다.
• 문제 유형에 맞는 모델링·실험
• 데이터 탐색 ＞ 피처 생성 ＞ 모델링 평가까지 실험하며, 문제에 맞는 기법(최적화·추론·LLM·통계 모델 등)을 조합하고 필요하면 직접 모델을 설계·학습합니다.
• 문제 해결 역량 자산화
• PoC 결과를 운영 가능한 형태로 전환하고, 재사용 가능한 모듈·매핑룰·피처를 자산화하여 내부 문제 해결 역량을 자산화합니다.
• SAIP 플랫폼과의 협업
• 구조화한 데이터·모델을 SAIP 의사결정 OS에 올려 기업 업무를 자산화합니다.
• 주어진 문제에 대해 해결해야할지에 대해 적극적인 소통과 논의 할 수 있는 태도를 가진 분
• 컴퓨터과학 전공 또는 이에 준하는 CS 기초(자료구조·알고리즘·DB·OS·네트워크 등)를 갖춘 분
• Python으로 데이터 처리·분석·모델링 코드를 작성해 재현 가능한 실험을 수행하고, 데이터를 정제·통합하며 품질(스키마·정합성·누락 등)을 점검하며, 리눅스·CLI의 서버·컨테이너 환경에서 개발할 수 있는 분
• AI 문제 해결의 전 과정을 끌고 갈 수 있는 역량. 데이터 분석·탐색으로 문제를 이해하고, 가설을 세워 전처리·피처 설계·실험으로 검증하며, 문제에 맞는 모델·알고리즘을 선택·학습·튜닝해 모델링·평가까지 수행할 수 있는 분. 그 과정에서 팀원과 함께 소통하며 문제 해결을 같이 할 수 있는 분
• AI 에이전틱 시스템 개발 경험
• LLM 기반 에이전트(tool-calling·RAG·agent loop·세션 관리)를 설계·개발하거나, 토큰·비용·관측 등 LLM 운영 이슈를 다뤄본 분
△공공ㆍ정부기관용 사이버안보 빅데이터 플랫폼 ‘자비스(XARVIS)’
△기업용 인텔리전스 플랫폼 ‘퀘이사(QUAXAR)’
△산업용 생성형 AI 플랫폼 ‘SAIP(S2W AI Platform)’ 등 ‘데이터 교차분석 기술’이 적용된 AI 기반 솔루션을 제공합니다.
이를 통해 국내외 다양한 산업군 및 정부기관 고객들에게 최적의 의사결정을 지원하는 고도의 데이터 인사이트를 제공하고 있습니다.
대표적으로 ‘인터폴(INTERPOL)’의 파트너사로서 국제안보 강화를 위해 공조하고 마이크로소프트(MS)의 ‘시큐리티 코파일럿(Copilot for Security)’과 협업하는 등, 차별화된 AI 및 데이터 기술력을 바탕으로 글로벌 시장의 주목을 받고 있습니다.
■ 합류하실 팀을 소개합니다.
• SAIP 제품실은 신생 조직으로서 기업 내 전문가의 의사결정을 도울 수 있도록 기업의 실질적인 문제를 해결하는 역할을 가지고 있습니다.
• AI 엔지니어링 파트는 SAIP 제품실 산하 조직으로, 산업 내 고객의 문제를 정의하고 데이터 분석·AI 리서치를 통해 다양한 산업의 실제 문제를 푸는 역할을 수행합니다.
• 정해진 정답이 없는 문제를 데이터와 AI를 중심에 두고 풀어냅니다. 필요하다면 직접 모델을 설계·학습하며, 문제 해결에 필요한 도구를 스스로 만들기도 합니다.
• 팀은 주니어부터 다양한 프로젝트를 이끌어 온 시니어까지 폭넓게 구성되어 있으며, 컴퓨터과학 분야 석·박사 학위 보유자도 함께합니다. 데이터베이스, 데이터 파이프라인, 소프트웨어 설계, 운영체제, 컨테이너, 프론트엔드, DevOps 등 각자 깊이 있는 역량을 갖추고 서로의 강점을 더해 문제를 풉니다.
• 팀의 기술적 목표는 회사가 축적한 빅데이터 처리·온톨로지 기반 교차분석 역량 위에서, 최적화·수치해석·데이터 정형화·데이터 구조화 등 다양한 기법을 적극적으로 발굴하고 적용하여 실제 산업의 문제를 풀어냅니다.
• SAIP 제품실은 SRI International의 연구와 산업계 사이의 데스 밸리(death of valley)의 간극을 채우는 방향으로 팀을 운영하고 있습니다.
주요업무
• 고객 문제의 정의부터 해결까지 End-to-End 수행• 고객의 핵심 문제를 정의·확장하고, 요구사항을 정량 지표로 환산하여 문제 해결 전략과 실행 계획을 수립합니다.
• 비정형·반정형 데이터의 이해와 구조화
• 데이터 처리 (OCR/VLM/LLM) 데이터 마이닝/분석/통계적 분석 구조화를 통해 기업의 데이터를 자산화합니다.
• 이기종 데이터 통합 및 파이프라인 표준화
• 이기종 DB·스키마·데이터를 정형화·구조화하고 데이터 파이프라인을 자동화·표준화합니다.
• 도메인 특화 다운스트림 테스크 해결
• 기업의 문제를 활용하여 도메인 특화 문제를 해결하고 제공합니다.
• 문제 유형에 맞는 모델링·실험
• 데이터 탐색 ＞ 피처 생성 ＞ 모델링 평가까지 실험하며, 문제에 맞는 기법(최적화·추론·LLM·통계 모델 등)을 조합하고 필요하면 직접 모델을 설계·학습합니다.
• 문제 해결 역량 자산화
• PoC 결과를 운영 가능한 형태로 전환하고, 재사용 가능한 모듈·매핑룰·피처를 자산화하여 내부 문제 해결 역량을 자산화합니다.
• SAIP 플랫폼과의 협업
• 구조화한 데이터·모델을 SAIP 의사결정 OS에 올려 기업 업무를 자산화합니다.
자격요건
• 문제를 지표로 정의하고, 원인을 설명 가능하게 만들고, 개선을 위해 제어하는 방식으로 문제를 푸는 분• 주어진 문제에 대해 해결해야할지에 대해 적극적인 소통과 논의 할 수 있는 태도를 가진 분
• 컴퓨터과학 전공 또는 이에 준하는 CS 기초(자료구조·알고리즘·DB·OS·네트워크 등)를 갖춘 분
• Python으로 데이터 처리·분석·모델링 코드를 작성해 재현 가능한 실험을 수행하고, 데이터를 정제·통합하며 품질(스키마·정합성·누락 등)을 점검하며, 리눅스·CLI의 서버·컨테이너 환경에서 개발할 수 있는 분
• AI 문제 해결의 전 과정을 끌고 갈 수 있는 역량. 데이터 분석·탐색으로 문제를 이해하고, 가설을 세워 전처리·피처 설계·실험으로 검증하며, 문제에 맞는 모델·알고리즘을 선택·학습·튜닝해 모델링·평가까지 수행할 수 있는 분. 그 과정에서 팀원과 함께 소통하며 문제 해결을 같이 할 수 있는 분
• AI 에이전틱 시스템 개발 경험
• LLM 기반 에이전트(tool-calling·RAG·agent loop·세션 관리)를 설계·개발하거나, 토큰·비용·관측 등 LLM 운영 이슈를 다뤄본 분
