포지션 상세
코그넥스코리아는 기존 육안검사에 의존하던 제조업의 외관검사를 딥러닝 기술을 적용하여 자동화하는 솔루션(소프트웨어, 장비)을 제공하고 있습니다. AI Vision 기술을 실제 산업 현장에 적용하여 매출을 창출하고 있습니다.
2013년 수아랩에서 시작되었으며 2019년 10월 코그넥스에 인수되었고, 인수 이후에도 딥러닝 기반 검사 기술의 아시아 R&D 허브 역할을 수행하고 있습니다. 각 국가별로 다양한 역할을 맡은 엔지니어들이 협업하는 글로벌 기업입니다.
주요 업무는 제조업 외관 검사 자동화를 위한 cloud 기반 AI vision platform SW를 개발하고 운영하는 일입니다. 해당 SW는 고객이 웹 애플리케이션에서 이미지 데이터셋을 관리하고, 딥러닝 모델 학습/평가/배포 워크플로우를 실행할 수 있게 하는 SaaS 제품입니다. 이 포지션은 단순히 주어진 기능을 구현하는 역할을 넘어서, cloud infrastructure 기반 modern web service backend 개발 경험을 바탕으로 핵심 backend architecture를 설계하고, production 품질의 개발/운영을 팀 내에서 기술적으로 리딩할 수 있는 Principal-level individual contributor 역할입니다. 주요 업무인 Cloud 기반 AI vision SW의 백엔드 개발 외에도 edge/embedded 환경으로의 integration, 성능 분석, 속도 최적화 등의 업무도 담당합니다.
• Web 기반 SaaS platform의 API, microservice, asynchronous workload orchestration 설계 및 구현
• AI 모델 학습, 평가, labeling, artifact 관리 등 long-running workload를 위한 job scheduling, queue, worker, state management 시스템 개발
• Multi-tenant 환경에서 인증/인가, subscription/quota, rate limiting, tenant isolation, auditability를 고려한 backend 기능 개발
• - 팀의 cloud backend engineering 역량 향상을 위한 architecture review, code review, mentoring, knowledge transfer
• 필요 시 자사 AI/DL library 또는 model pipeline과 backend platform 간 integration 개발 및 유지보수
• PostgreSQL, Redis, message queue, object storage 등 cloud data/service layer를 활용한 scalable backend architecture 설계
• Docker, Kubernetes/AKS 기반 service deployment, autoscaling, resilience, observability 개선
• CI/CD pipeline, test automation, deployment/rollback strategy, database migration process 개선
• Production service의 성능 profiling, debugging, reliability 개선, incident 분석 및 재발 방지 활동
• Principal 또는 senior individual contributor로서 복잡한 backend system을 주도적으로 설계/개발/운영해 본 경험이 있으신 분
• Cloud 기반 web application backend 개발에 대한 깊은 hands-on 경험이 있으신 분
• Docker, Kubernetes, AWS/Azure/GCP 중 하나 이상의 cloud/container 환경에서 production 서비스를 개발 또는 운영해 본 경험이 있으신 분
• REST API, microservice architecture, asynchronous processing, distributed system 설계에 대한 이해와 실무 경험이 있으신 분
• Database schema design, transaction, indexing, migration, concurrency control에 대한 실무 이해가 있으신 분
• Message queue, worker service, retry, idempotency, backpressure, failure recovery 등 production backend의 reliability pattern을 이해하고 적용해 본 경험이 있으신 분
• Computer Science 전반에 대한 탄탄한 기본기를 보유하신 분: operating system, network, database, data structure/algorithm, computer architecture 등
• 성능 profiling, debugging, automated testing, code quality 개선에 능숙하신 분
• 복잡한 technical trade-off를 명확히 설명하고, 동료들과 협업하며 설계를 발전시킬 수 있는 communication 역량을 보유하신 분
2013년 수아랩에서 시작되었으며 2019년 10월 코그넥스에 인수되었고, 인수 이후에도 딥러닝 기반 검사 기술의 아시아 R&D 허브 역할을 수행하고 있습니다. 각 국가별로 다양한 역할을 맡은 엔지니어들이 협업하는 글로벌 기업입니다.
주요 업무는 제조업 외관 검사 자동화를 위한 cloud 기반 AI vision platform SW를 개발하고 운영하는 일입니다. 해당 SW는 고객이 웹 애플리케이션에서 이미지 데이터셋을 관리하고, 딥러닝 모델 학습/평가/배포 워크플로우를 실행할 수 있게 하는 SaaS 제품입니다. 이 포지션은 단순히 주어진 기능을 구현하는 역할을 넘어서, cloud infrastructure 기반 modern web service backend 개발 경험을 바탕으로 핵심 backend architecture를 설계하고, production 품질의 개발/운영을 팀 내에서 기술적으로 리딩할 수 있는 Principal-level individual contributor 역할입니다. 주요 업무인 Cloud 기반 AI vision SW의 백엔드 개발 외에도 edge/embedded 환경으로의 integration, 성능 분석, 속도 최적화 등의 업무도 담당합니다.
주요업무
• 제조업 외관 검사 자동화를 위한 Vision AI / OneVision cloud backend 서비스 설계 및 개발• Web 기반 SaaS platform의 API, microservice, asynchronous workload orchestration 설계 및 구현
• AI 모델 학습, 평가, labeling, artifact 관리 등 long-running workload를 위한 job scheduling, queue, worker, state management 시스템 개발
• Multi-tenant 환경에서 인증/인가, subscription/quota, rate limiting, tenant isolation, auditability를 고려한 backend 기능 개발
• - 팀의 cloud backend engineering 역량 향상을 위한 architecture review, code review, mentoring, knowledge transfer
• 필요 시 자사 AI/DL library 또는 model pipeline과 backend platform 간 integration 개발 및 유지보수
• PostgreSQL, Redis, message queue, object storage 등 cloud data/service layer를 활용한 scalable backend architecture 설계
• Docker, Kubernetes/AKS 기반 service deployment, autoscaling, resilience, observability 개선
• CI/CD pipeline, test automation, deployment/rollback strategy, database migration process 개선
• Production service의 성능 profiling, debugging, reliability 개선, incident 분석 및 재발 방지 활동
자격요건
• 7년 이상의 소프트웨어 개발 경력 또는 그에 준하는 실무 역량을 보유하신 분• Principal 또는 senior individual contributor로서 복잡한 backend system을 주도적으로 설계/개발/운영해 본 경험이 있으신 분
• Cloud 기반 web application backend 개발에 대한 깊은 hands-on 경험이 있으신 분
• Docker, Kubernetes, AWS/Azure/GCP 중 하나 이상의 cloud/container 환경에서 production 서비스를 개발 또는 운영해 본 경험이 있으신 분
• REST API, microservice architecture, asynchronous processing, distributed system 설계에 대한 이해와 실무 경험이 있으신 분
• Database schema design, transaction, indexing, migration, concurrency control에 대한 실무 이해가 있으신 분
• Message queue, worker service, retry, idempotency, backpressure, failure recovery 등 production backend의 reliability pattern을 이해하고 적용해 본 경험이 있으신 분
• Computer Science 전반에 대한 탄탄한 기본기를 보유하신 분: operating system, network, database, data structure/algorithm, computer architecture 등
• 성능 profiling, debugging, automated testing, code quality 개선에 능숙하신 분
• 복잡한 technical trade-off를 명확히 설명하고, 동료들과 협업하며 설계를 발전시킬 수 있는 communication 역량을 보유하신 분
