포지션 상세
**About BISTelligence
BISTelligence는 전신인 BISTel에서 인적분할을 통해 분사한 manufacturing AI 전문 기업입니다.
제조산업에서 Digital Transformation과정의 단계별 역할을 지원하고, 최적의 모델을 찾아 서비스합니다.
우리는 BISTel에서 20년이상 축적된 제조산업 분야에서의 솔루션 개발과 Consulting 경험을 기반으로
산업현장의 다양한 문제를 고객의 눈높이에서 이해하고 해결책을 제시합니다.
디지털 기술로 대변하는 Data로 이루어진 세상에서 차별화된 경험과 가치를 선사하는 manufacturing AI No.1 기업으로
4차 산업혁명 시대 제조산업의 혁신을 이루어 미래 경쟁력 확보의 최고의 파트너입니다.
**About the Role
반도체, 철강, 조선, 배터리 등 제조 산업 고객사에 AI 기반 솔루션을 딜리버리하는 엔지니어링 조직에서 Full Stack Engineer는
설계된 AI 솔루션 아키텍처를 고객사 환경에서 실제로 동작하는 시스템으로 구현하는 역할입니다.
솔루션 아키텍트 또는 FDE(Forward Deployed Engineer)가 고객의 업무 구조를 분석하고 "무엇을 만들지" 설계하는 역할이라면,
Full Stack Engineer는 그 설계를 바탕으로 "실제 고객 환경에서 동작하는 시스템"을 구현하는 역할입니다.
AI Platform 위에 신규 Application, AI Agent, Workflow를 개발하고, 고객사의 MES·ERP·SCADA 등
레거시 시스템과 AI Platform을 연결하는 Integration Layer를 구축하며,
현장 사용자가 직접 사용하는 UI/UX를 완성합니다.
납품물이 단순히 작동하는 수준을 넘어 성능·사용성·확장성 측면에서 Production 환경에 적합한 품질을 확보하는 것이 이 포지션의 핵심 책임입니다.
AI Platform이 제공하는 Knowledge Graph, Agent 프레임워크, Ontology 모델을 활용하여
고객사 업무 요구사항을 충족하는 신규 기능을 엔드-투-엔드로 개발합니다.
• 고객사 도메인 특화 AI Application 신규 개발 — 설비 이상 분석, 공정 최적화, 예측정비, 품질 관리 등 제조 현장 업무에 직접 연결되는 기능 구현
• AI Agent 구현 — Tool 정의, Reasoning 흐름 설계, Human-in-the-loop 승인 로직 개발
• 고객사 업무 프로세스를 반영한 Workflow 자동화 구현 — 이벤트 트리거, 조건 분기, 에스컬레이션 로직 포함
• AI 응답의 정확성·안정성 검증을 위한 테스트 시나리오 설계 및 평가 루프 구현
• 설계 담당자와 긴밀히 협업하여 시스템 요구사항을 구현 가능한 기술 스펙으로 구체화하고, 개발 완료 후 고객사 현장 검증 참여
2. Integration Layer 개발 (Ontology 구축 Pipeline 포함)
설계된 Ontology 모델을 Knowledge Graph에 실제로 적재하고, 고객사의 이기종 시스템 데이터를
AI Platform이 이해할 수 있는 형태로 지속적으로 공급하는 파이프라인과 Integration 레이어를 구축합니다.
• Ontology 구축 Pipeline 개발 — 고객사 원천 데이터(SAP ERP, MES, SCADA, historians 등)를
설계된 Ontology 스키마에 맞게 변환·적재하는 ETL/ELT 파이프라인 구현
• 실시간 및 배치 데이터 동기화 파이프라인 개발 — 이벤트 기반 스트리밍(Kafka, MQTT)과 배치 처리를 혼합한 아키텍처 구현
• AI Platform과 고객사 시스템 간 RESTful API / GraphQL 기반 Integration Gateway 설계 및 구현
• 데이터 품질 검증 로직, 오류 감지, 재처리 메커니즘 구현 — Ontology 무결성을 유지하기 위한 Validation rule 적용
• 고객사 시스템 변경(스키마 변경, API 버전업 등)에 유연하게 대응하는 Integration 구조 설계
3. UI/UX 커스터마이징
AI Agent의 추론 결과와 Workflow 상태를 고객사 현장 사용자가 직관적으로 활용할 수 있도록 프론트엔드를 설계하고 구현합니다.
• React / Next.js 기반 고객사 맞춤형 웹 애플리케이션 개발 — 고객사 브랜드 가이드라인 및 UX 요구사항 반영
• AI 추론 근거 시각화 — "왜 이런 판단을 했는지" 현장 사용자가 즉시 이해할 수 있는 UI 설계
• 실시간 모니터링 화면 구현 — WebSocket / SSE 기반 라이브 데이터 스트림 처리
• Human-in-the-loop 인터페이스 개발 — AI 권고 액션에 대한 승인·수정·거절 워크플로우 화면
• 현장 환경 최적화 — 공장 현장 PC, 태블릿, 대형 모니터 등 다양한 디바이스 대응
4. Integration Level S/W 품질 최적화
개별 컴포넌트의 기능 완성을 넘어, AI Platform-Integration Layer-고객사 시스템이 하나의 시스템으로서
Production 환경에서 요구되는 품질 수준을 충족하도록 최적화합니다.
• 성능 최적화 — DB 쿼리 튜닝, API 응답시간 개선, 프론트엔드 렌더링 최적화, 캐싱 전략 설계
• 사용성 개선 — 현장 엔지니어 대상 사용성 테스트(UT) 진행, 피드백 기반 UX 반복 개선
• 확장성 설계 — 데이터 규모 증가, 사용자 수 증가, 신규 설비·공정 추가에 대응하는 아키텍처 구현
• 운영 안정성 확보 — 고가용성(HA) 설계, 장애 감지·복구 메커니즘, 운영 모니터링(Prometheus, Grafana 등) 구축
• 보안 및 배포 — 고객사 보안 정책 준수(SSO/LDAP 연동, RBAC, 감사 로그), 온프레미스 또는 Private Cloud 배포 자동화(Docker / Kubernetes / CI/CD)
• React / Next.js 등 현대적 프론트엔드 프레임워크 실무 역량
• Python (FastAPI / Django) 또는 Node.js 기반 백엔드 API 개발 경험
• REST API 설계 및 외부 시스템 Integration 구현 경험
• ETL / 데이터 파이프라인 개발 경험 (배치 또는 스트리밍)
• SQL 및 관계형 DB 실무 경험; NoSQL (Graph DB, Document DB) 기본 이해
• Docker 기반 컨테이너화 및 CI/CD 파이프라인 구성 경험
• 성능, 사용성, 확장성 관점에서 코드와 아키텍처를 개선한 경험
• 기업 고객과 직접 소통하며 요구사항을 기술 스펙으로 전환한 경험
BISTelligence는 전신인 BISTel에서 인적분할을 통해 분사한 manufacturing AI 전문 기업입니다.
제조산업에서 Digital Transformation과정의 단계별 역할을 지원하고, 최적의 모델을 찾아 서비스합니다.
우리는 BISTel에서 20년이상 축적된 제조산업 분야에서의 솔루션 개발과 Consulting 경험을 기반으로
산업현장의 다양한 문제를 고객의 눈높이에서 이해하고 해결책을 제시합니다.
디지털 기술로 대변하는 Data로 이루어진 세상에서 차별화된 경험과 가치를 선사하는 manufacturing AI No.1 기업으로
4차 산업혁명 시대 제조산업의 혁신을 이루어 미래 경쟁력 확보의 최고의 파트너입니다.
**About the Role
반도체, 철강, 조선, 배터리 등 제조 산업 고객사에 AI 기반 솔루션을 딜리버리하는 엔지니어링 조직에서 Full Stack Engineer는
설계된 AI 솔루션 아키텍처를 고객사 환경에서 실제로 동작하는 시스템으로 구현하는 역할입니다.
솔루션 아키텍트 또는 FDE(Forward Deployed Engineer)가 고객의 업무 구조를 분석하고 "무엇을 만들지" 설계하는 역할이라면,
Full Stack Engineer는 그 설계를 바탕으로 "실제 고객 환경에서 동작하는 시스템"을 구현하는 역할입니다.
AI Platform 위에 신규 Application, AI Agent, Workflow를 개발하고, 고객사의 MES·ERP·SCADA 등
레거시 시스템과 AI Platform을 연결하는 Integration Layer를 구축하며,
현장 사용자가 직접 사용하는 UI/UX를 완성합니다.
납품물이 단순히 작동하는 수준을 넘어 성능·사용성·확장성 측면에서 Production 환경에 적합한 품질을 확보하는 것이 이 포지션의 핵심 책임입니다.
주요업무
1. AI Application · Agent · Workflow 개발AI Platform이 제공하는 Knowledge Graph, Agent 프레임워크, Ontology 모델을 활용하여
고객사 업무 요구사항을 충족하는 신규 기능을 엔드-투-엔드로 개발합니다.
• 고객사 도메인 특화 AI Application 신규 개발 — 설비 이상 분석, 공정 최적화, 예측정비, 품질 관리 등 제조 현장 업무에 직접 연결되는 기능 구현
• AI Agent 구현 — Tool 정의, Reasoning 흐름 설계, Human-in-the-loop 승인 로직 개발
• 고객사 업무 프로세스를 반영한 Workflow 자동화 구현 — 이벤트 트리거, 조건 분기, 에스컬레이션 로직 포함
• AI 응답의 정확성·안정성 검증을 위한 테스트 시나리오 설계 및 평가 루프 구현
• 설계 담당자와 긴밀히 협업하여 시스템 요구사항을 구현 가능한 기술 스펙으로 구체화하고, 개발 완료 후 고객사 현장 검증 참여
2. Integration Layer 개발 (Ontology 구축 Pipeline 포함)
설계된 Ontology 모델을 Knowledge Graph에 실제로 적재하고, 고객사의 이기종 시스템 데이터를
AI Platform이 이해할 수 있는 형태로 지속적으로 공급하는 파이프라인과 Integration 레이어를 구축합니다.
• Ontology 구축 Pipeline 개발 — 고객사 원천 데이터(SAP ERP, MES, SCADA, historians 등)를
설계된 Ontology 스키마에 맞게 변환·적재하는 ETL/ELT 파이프라인 구현
• 실시간 및 배치 데이터 동기화 파이프라인 개발 — 이벤트 기반 스트리밍(Kafka, MQTT)과 배치 처리를 혼합한 아키텍처 구현
• AI Platform과 고객사 시스템 간 RESTful API / GraphQL 기반 Integration Gateway 설계 및 구현
• 데이터 품질 검증 로직, 오류 감지, 재처리 메커니즘 구현 — Ontology 무결성을 유지하기 위한 Validation rule 적용
• 고객사 시스템 변경(스키마 변경, API 버전업 등)에 유연하게 대응하는 Integration 구조 설계
3. UI/UX 커스터마이징
AI Agent의 추론 결과와 Workflow 상태를 고객사 현장 사용자가 직관적으로 활용할 수 있도록 프론트엔드를 설계하고 구현합니다.
• React / Next.js 기반 고객사 맞춤형 웹 애플리케이션 개발 — 고객사 브랜드 가이드라인 및 UX 요구사항 반영
• AI 추론 근거 시각화 — "왜 이런 판단을 했는지" 현장 사용자가 즉시 이해할 수 있는 UI 설계
• 실시간 모니터링 화면 구현 — WebSocket / SSE 기반 라이브 데이터 스트림 처리
• Human-in-the-loop 인터페이스 개발 — AI 권고 액션에 대한 승인·수정·거절 워크플로우 화면
• 현장 환경 최적화 — 공장 현장 PC, 태블릿, 대형 모니터 등 다양한 디바이스 대응
4. Integration Level S/W 품질 최적화
개별 컴포넌트의 기능 완성을 넘어, AI Platform-Integration Layer-고객사 시스템이 하나의 시스템으로서
Production 환경에서 요구되는 품질 수준을 충족하도록 최적화합니다.
• 성능 최적화 — DB 쿼리 튜닝, API 응답시간 개선, 프론트엔드 렌더링 최적화, 캐싱 전략 설계
• 사용성 개선 — 현장 엔지니어 대상 사용성 테스트(UT) 진행, 피드백 기반 UX 반복 개선
• 확장성 설계 — 데이터 규모 증가, 사용자 수 증가, 신규 설비·공정 추가에 대응하는 아키텍처 구현
• 운영 안정성 확보 — 고가용성(HA) 설계, 장애 감지·복구 메커니즘, 운영 모니터링(Prometheus, Grafana 등) 구축
• 보안 및 배포 — 고객사 보안 정책 준수(SSO/LDAP 연동, RBAC, 감사 로그), 온프레미스 또는 Private Cloud 배포 자동화(Docker / Kubernetes / CI/CD)
자격요건
• 3년 이상의 Full Stack 개발 경험 (Frontend + Backend 모두 실무 경험)• React / Next.js 등 현대적 프론트엔드 프레임워크 실무 역량
• Python (FastAPI / Django) 또는 Node.js 기반 백엔드 API 개발 경험
• REST API 설계 및 외부 시스템 Integration 구현 경험
• ETL / 데이터 파이프라인 개발 경험 (배치 또는 스트리밍)
• SQL 및 관계형 DB 실무 경험; NoSQL (Graph DB, Document DB) 기본 이해
• Docker 기반 컨테이너화 및 CI/CD 파이프라인 구성 경험
• 성능, 사용성, 확장성 관점에서 코드와 아키텍처를 개선한 경험
• 기업 고객과 직접 소통하며 요구사항을 기술 스펙으로 전환한 경험
