포지션 상세
인포시즈는 제조·반도체·플랜트·금융 등 다양한 산업의 데이터를 AI가 실제 운영과 의사결정에 활용할 수 있는 구조로 연결하는 Enterprise AI Infrastructure 기업입니다. 플랜트와 제조 산업의 핵심 자산인 P&ID(Process & Instrumentation Diagram)에는 설비 구조와 공정 흐름, 운영 로직 등 복잡한 산업 정보가 담겨 있습니다.
Applied Scientist (Computer Vision)는 이러한 산업 도면을 AI가 이해 가능한 형태로 구조화하고, Vision 기술을 실제 운영 환경까지 연결하는 역할을 맡게 됩니다.
단순히 모델 Accuracy를 높이는 역할이 아닙니다. 복잡한 산업 데이터를 실제 문제 해결로 연결하는 역할에 가깝습니다.
이런 분을 찾고 있습니다
• 문제를 대충 넘기지 않고 끝까지 파고드는 분
• 단순 모델 성능보다 실제 산업 문제 해결에 더 관심이 있는 분
• 복잡한 데이터를 구조화하고 관계를 이해하는 문제를 좋아하는 분
• 논문 구현을 넘어 실제 운영 환경까지 연결하는 데 흥미가 있는 분
• 정답이 없는 문제를 스스로 정의하고 방향을 만들어갈 수 있는 분
• 어렵고 복잡한 문제를 해결하는 과정 자체를 즐기는 분
• AI가 산업의 운영 방식을 근본적으로 바꾸게 될 것이라 믿는 분
• LLM 기반 Agent·AI 솔루션을 실제 운영 환경에 적용하고, 프로덕션 수준의 안정성으로 정착시킵니다.
• 고객의 업무 흐름과 데이터 구조를 빠르게 이해하고 패턴을 찾아내어 ontology 등의 추상적인 구조로 모델링합니다.
• 고객사 경영진·실무진과 직접 소통하며, 비즈니스와 기술 사이의 인터페이스 역할을 합니다.
• 현장에서 발생하는 다양한 예외 상황과 불확실성을 기술적으로 해결하고, 그 과정에서 재사용 가능한 공통 프레임워크와 컴포넌트를 만들어냅니다.
• 코드 리뷰, 아키텍처 리뷰, 멘토링을 통해 팀의 엔지니어링 기준을 끌어올립니다.
• 현장에서 얻은 인사이트를 제품과 시스템 개선으로 연결합니다.
• Python에 능숙하고, 소프트웨어 개발의 전체 라이프사이클(설계–구현–테스트–배포–운영)을 주도해본 분
• LLM 기반 애플리케이션 또는 Agentic 시스템을 설계·구현해본 분
• RAG, 벡터 DB, 임베딩, 프롬프트/컨텍스트 엔지니어링 등 GenAI 핵심 기술을 실무에서 다뤄본 분
• 대규모 트래픽을 처리하는 프로덕션 시스템을 구축·운영해본 분
• 관계형·비관계형 데이터베이스와 데이터 파이프라인을 설계하고 다뤄본 분
• 기술을 모르는 고객과도 명확하게 소통하고, 복잡한 기술적 의사결정을 설득력 있게 풀어낼 수 있는 분
• 문제를 대충 넘기지 않고 끝까지 파고들며, 데모가 아니라 실제 현장에서 작동하는 AI 제품을 만들고 싶은 분
Applied Scientist (Computer Vision)는 이러한 산업 도면을 AI가 이해 가능한 형태로 구조화하고, Vision 기술을 실제 운영 환경까지 연결하는 역할을 맡게 됩니다.
단순히 모델 Accuracy를 높이는 역할이 아닙니다. 복잡한 산업 데이터를 실제 문제 해결로 연결하는 역할에 가깝습니다.
이런 분을 찾고 있습니다
• 문제를 대충 넘기지 않고 끝까지 파고드는 분
• 단순 모델 성능보다 실제 산업 문제 해결에 더 관심이 있는 분
• 복잡한 데이터를 구조화하고 관계를 이해하는 문제를 좋아하는 분
• 논문 구현을 넘어 실제 운영 환경까지 연결하는 데 흥미가 있는 분
• 정답이 없는 문제를 스스로 정의하고 방향을 만들어갈 수 있는 분
• 어렵고 복잡한 문제를 해결하는 과정 자체를 즐기는 분
• AI가 산업의 운영 방식을 근본적으로 바꾸게 될 것이라 믿는 분
주요업무
• 고객사의 운영 과정과 문제를 분석하고, 배포 아키텍처 설계부터 구현·운영까지 기술적 문제 해결을 end-to-end로 주도합니다.• LLM 기반 Agent·AI 솔루션을 실제 운영 환경에 적용하고, 프로덕션 수준의 안정성으로 정착시킵니다.
• 고객의 업무 흐름과 데이터 구조를 빠르게 이해하고 패턴을 찾아내어 ontology 등의 추상적인 구조로 모델링합니다.
• 고객사 경영진·실무진과 직접 소통하며, 비즈니스와 기술 사이의 인터페이스 역할을 합니다.
• 현장에서 발생하는 다양한 예외 상황과 불확실성을 기술적으로 해결하고, 그 과정에서 재사용 가능한 공통 프레임워크와 컴포넌트를 만들어냅니다.
• 코드 리뷰, 아키텍처 리뷰, 멘토링을 통해 팀의 엔지니어링 기준을 끌어올립니다.
• 현장에서 얻은 인사이트를 제품과 시스템 개선으로 연결합니다.
자격요건
• 소프트웨어 개발 경력 5년 이상, 또는 그에 준하는 실력을 증명할 수 있는 분• Python에 능숙하고, 소프트웨어 개발의 전체 라이프사이클(설계–구현–테스트–배포–운영)을 주도해본 분
• LLM 기반 애플리케이션 또는 Agentic 시스템을 설계·구현해본 분
• RAG, 벡터 DB, 임베딩, 프롬프트/컨텍스트 엔지니어링 등 GenAI 핵심 기술을 실무에서 다뤄본 분
• 대규모 트래픽을 처리하는 프로덕션 시스템을 구축·운영해본 분
• 관계형·비관계형 데이터베이스와 데이터 파이프라인을 설계하고 다뤄본 분
• 기술을 모르는 고객과도 명확하게 소통하고, 복잡한 기술적 의사결정을 설득력 있게 풀어낼 수 있는 분
• 문제를 대충 넘기지 않고 끝까지 파고들며, 데모가 아니라 실제 현장에서 작동하는 AI 제품을 만들고 싶은 분
