포지션 상세
[AX Team, krewa]
• krewa는 기업이 AI에게 중요한 업무를 위임할 수 있는 운영 기반을 만들어요.
• AI 모델은 이미 문서를 읽고, 판단하고, 도구를 사용할 만큼 강력해졌어요. 하지만 기업 현장에서는 여전히 사람이 결과를 전부 다시 확인해요. 80%가 맞아도 어느 20%가 틀렸는지 모르면 결국 100%를 검토해야 하니까요. AI가 아직 '초안 도우미'에 머물러 있고 이 상태로는 중요한 업무를 AI에게 맡길 수 없어요.
• krewa는 이걸 모델 성능이 아니라 실행 구조로 풀고 있어요. AI Worker가 업무를 수행하고, Trust System이 실행 전 과정을 검증해요. 위험이 감지되면 실행을 멈추고 사람의 판단을 받은 뒤 다시 이어가요. 그 판단은 다음 실행을 더 정확하고 안전하게 만드는 데 활용돼요.
• 이를 통해 사람의 판단이 필요해 자동화하기 어려웠던 반복 업무까지 AI에게 위임할 수 있게 해요. 직원은 반복적인 처리와 검토에서 벗어나, 자신의 전문성이 더 필요한 일에 집중할 수 있어요.
• AI가 업무를 돕는 시대에서, 업무를 맡는 시대로. krewa는 AI가 기업 운영의 한 축이 되는 미래를 만들고 있어요.
[krewa 를 만들어온 여정]
• AI를 평가하는 데서, 실행을 통제하는 데까지
-- AI가 내린 판단과 업무 수행 과정을 검증하는 일은 콕스웨이브가 2021년부터 풀어온 문제예요.
-- AI Agent 성능 평가 솔루션을 운영하며 300개 이상의 글로벌 고객사에 품질 평가와 분석 기능을 제공했어요.
-- 금융 고객사의 실제 업무 데이터를 월 수십만 건 규모로 분석하고 평가하고 있어요.
-- 독자 파운데이션 모델의 지시 이행 성능을 평가하는 기준을 만들고, 평가 데이터의 품질을 검증했어요.
-- 2025년부터 AI의 이상 행동을 탐지하는 기술을 개발하고 있어요.
-- AI 실행 통제 관련 국가 표준화 작업에 참여하고 있어요.
-- 행정안전부, 국가인공지능위원회 등 여러 기관에 AI Agent 통제 기술을 자문했어요.
• 연구를 넘어, 제품과 시장에서 증명해 왔어요
-- 우리는 기술을 연구하는 데서 멈추지 않고, 실제 제품과 고객의 성과로 연결해 왔어요.
-- 국내 최초의 생성형 AI 서비스 매각 사례를 만들었어요.
-- 2023년부터 Microsoft의 Agent Orchestration 오픈소스 프로젝트에 코어 컨트리뷰터로 참여하고 있어요.
-- Meta, PwC 등 글로벌 기업의 AX 프로젝트를 수행하고, 현대차를 비롯한 여러 기업에 AI Agent 연구와 개발을 자문했어요.
-- NVIDIA, Anthropic, OpenAI 등 글로벌 기술 기업과 협업하고 파트너십을 구축했어요.
-- Anthropic, OpenAI와 서밋과 해커톤을 공동 개최하며 국내 AI 생태계의 성장을 함께 만들어 왔어요.
[지금 krewa 팀에 합류한다는 것]
• 지금 krewa는 아이디어만 있는 단계도, 답이 모두 정해진 단계도 아니에요. 실제 고객과 풀어야 할 문제는 이미 있고, 그동안 현장에서 찾은 해법을 반복 가능한 제품으로 만드는 단계에 있어요.
• 고객과 가까이, 제품의 중심에서 일해요 : 전달받은 요구사항만 구현하지 않아요. 고객의 실제 업무를 함께 살펴보고, AI에게 무엇을 맡길지부터 정의해요. 한 고객의 문제를 해결한 뒤에는 그 해법을 AI Worker와 Trust System의 공통 기능으로 발전시켜요.
• 0=>1과 1=>N을 함께 경험해요 : 모호한 문제를 빠르게 작동하는 형태로 만들고, 실제 고객의 반응으로 확인해요. 프로토타입에서 끝내지 않고 프로덕션까지 운영하며, 검증된 해법을 다음 고객과 다음 업무로 확장해요.
• 제품의 중요한 기준을 직접 정할 수 있어요 : 어떤 문제를 제품으로 만들지, AI Worker에게 어디까지 위임할지, Trust System이 언제 개입할지 아직 결정해야 할 것이 많아요. 지금 합류하는 동료의 판단이 제품의 구조와 팀의 기준으로 남아요.
• 문제 정의가 자기 일의 일부라고 생각하는 사람에게 맞는 자리예요 : 고객의 문제를 이해하는 힘과 AI 제품을 프로덕션까지 완성하는 경험을 함께 쌓을 수 있어요. 정해진 제품을 운영하는 것보다, 앞으로 시장에 남을 제품을 직접 만들고 싶은 분에게 가장 재미있는 시기예요.
[우리가 일하는 방식]
• 고객의 성공을 가장 중요한 결과로 봐요: 무엇을 만들었는지보다 고객의 문제가 실제로 해결됐는지를 봐요. 고객이 만족하고 계속 사용하는지가 가장 중요한 기준이에요. 기술은 그 결과를 만들기 위한 수단이에요.
• 먼저 움직이고 끝까지 책임져요: 완벽한 정보나 정해진 답을 기다리지 않아요. 가설을 세우고 작은 결과물을 만들어 빠르게 확인해요. 막히거나 위험이 보이면 혼자 안고 가지 않고 필요한 동료와 함께 해결해요.
• 근거로 결정하고 솔직하게 말해요: 직급이나 목소리의 크기보다 고객의 반응, 데이터와 실행 결과를 중요하게 봐요. 잘 모르는 부분과 좋지 않은 소식도 숨기지 않고 일찍 공유해요.
• 현장에서 얻은 해법을 제품으로 만들어요: 한 고객의 문제를 깊이 해결하되, 그 고객만을 위한 결과로 끝내지 않아요. 같은 문제를 다음에는 더 빠르고 잘 풀 수 있도록 제품과 팀의 자산으로 남겨요.
• 내 파트가 끝나도 끝난 게 아니에요: 개발, PM, 디자인이 각자의 결과물을 이어 붙이는 방식으로 일하지 않아요. 무엇을 만들지, 왜 그렇게 만들지부터 같이 정해요. 내 파트가 끝났다고 성공한 게 아니에요. 함께 움직이고, 함께 만들고, 함께 성공해요.
[이런 분과 함께하고 싶어요]
• 모든 걸 혼자 해내는 사람을 찾지 않아요. 자기 강점이 분명하고, 나머지는 동료와 붙어서 결과까지 가져가는 사람을 찾아요.
• 고객의 문제를 깊이 파고드는 분: 익숙하지 않은 산업과 업무라도 직접 묻고 살펴보며 이해해요. 기술이나 아이디어부터 정하기보다, 고객이 겪는 문제와 그 원인을 먼저 찾아요.
• 고객과 제품을 함께 보는 분: 눈앞의 고객에게 필요한 결과와 앞으로 확장할 제품을 함께 생각해요. 빠른 실행과 안정성, 당장의 성과와 장기적인 방향 사이에서 합리적인 선택을 할 수 있는 분을 기대해요.
• 스스로 방향을 만들고 실행하는 분: 모든 조건이 갖춰지거나 누군가 답을 정해주길 기다리지 않아요. 지금 가장 중요한 일을 판단해 먼저 제안하고 시도해요. 필요할 때는 동료의 도움을 구하고 결과가 나올 때까지 책임져요.
• 명확하고 솔직하게 소통하는 분: 복잡한 내용을 상대가 이해할 수 있는 언어로 설명해요. 자신의 생각과 근거를 분명하게 말하고, 위험하거나 잘 모르는 부분도 숨기지 않아요. 의견이 다를 때도 더 나은 결론을 함께 찾아요.
[이 포지션은 왜 프로덕트 엔지니어인가요]
• krewa의 프론트엔드는 화면을 예쁘게 그리는 일이 아니에요. AI Worker가 무슨 일을 하고 있는지, 어디서 멈췄는지, 사람이 무엇을 결정해야 하는지를 화면이 설명해야 제품이 완성돼요. Trust System이 아무리 정확해도 사람이 그 판단을 이해하고 개입할 수 없으면 위임은 일어나지 않아요.
• 그래서 우리는 "받은 디자인을 구현하는 프론트엔드 개발자"가 아니라, 고객의 업무를 이해하고 무엇을 어떻게 보여줄지 부터 함께 정해서 프로덕션까지 끝까지 가져가는 프로덕트 엔지니어를 찾아요. krewa에는 요구사항을 '확정해서 내려주는' 전담 기획자가 없어요. 엔지니어와 디자이너가 함께 무엇을 만들지 정하고, 정교한 목업이 없어도 먼저 만들어 보고 이해관계자들의 반응을 확인해요.
• 프론트엔드에 전문성과 애정이 있는 분이어야 해요. 문제는 넓게 보되, 브라우저 안에서는 누구보다 깊게 파는 사람. 지연 시간과 반응성, 인터랙션의 디테일과 완성도를 "나중에"가 아니라 1급 관심사로 다루는 사람이요.
[기술 환경]
• React, TypeScript, Vite, Bun 기반 모노레포(Turborepo)
• TanStack Query, React Flow(@xyflow), zod, Biome, Vitest
• LLM 스트리밍(SSE), Mastra 기반 워크플로우 엔진과의 통합
• Claude Code 등 코딩 에이전트를 팀 표준 도구로 사용
• Human-in-the-loop 검토 화면: Trust System이 실행을 멈췄을 때 운영자가 맥락을 몇 초 안에 파악하고 승인·수정·거절할 수 있는 UI를 만들어요. 무엇을 보여주고 무엇을 숨길지가 곧 제품의 신뢰예요.
• 비결정적 데이터를 다루는 UI: 스트리밍으로 도착하는 AI 응답, 순서가 보장되지 않는 이벤트, 런타임에 형태가 정해지는 결과(Generative UI)를 타입 안전하게 렌더링하는 구조를 설계해요.
• 아티팩트·실행 이력 뷰어: AI가 만든 문서·코드·표를 실시간으로 확인하고, 어떤 근거로 그 결과가 나왔는지 추적할 수 있는 화면을 만들어요.
• 제품의 기준 만들기: 고객 현장의 피드백으로 정보 구조와 인터랙션 기준을 정하고, 디자인 시스템과 공용 컴포넌트로 팀의 자산으로 남겨요.
• AI-native 개발: 코딩 에이전트와 자동화 도구를 개발 흐름에 녹이고, 그 결과의 품질(접근성·성능·타입 안정성)은 직접 검증해요.
• 복잡한 상태를 관심사별로 경계 짓고, 서버 상태·UI 상태·비동기 흐름을 설계할 수 있어요.
• 스트리밍(SSE/WebSocket) 또는 실시간 데이터를 다루는 UI를 구현해 봤거나, 그 어려움(중간 상태, 순서, 에러 복구)을 설명할 수 있어요.
• 서버 응답이 항상 정상이라고 가정하지 않아요. 비정상 응답과 엣지 케이스를 방어적으로 처리하고 테스트로 남겨요.
• AI 도구로 속도를 내되 장인정신은 잃지 않아요. 성능·접근성·인터랙션 완성도를 스스로 챙기고, 누가 시키지 않아도 느린 화면과 어색한 전환을 그냥 두지 못해요.
• 디자이너·PM·백엔드와 "무엇을 만들지"부터 함께 논의하고, 자신의 판단과 근거를 명확히 설명할 수 있어요.
• krewa는 기업이 AI에게 중요한 업무를 위임할 수 있는 운영 기반을 만들어요.
• AI 모델은 이미 문서를 읽고, 판단하고, 도구를 사용할 만큼 강력해졌어요. 하지만 기업 현장에서는 여전히 사람이 결과를 전부 다시 확인해요. 80%가 맞아도 어느 20%가 틀렸는지 모르면 결국 100%를 검토해야 하니까요. AI가 아직 '초안 도우미'에 머물러 있고 이 상태로는 중요한 업무를 AI에게 맡길 수 없어요.
• krewa는 이걸 모델 성능이 아니라 실행 구조로 풀고 있어요. AI Worker가 업무를 수행하고, Trust System이 실행 전 과정을 검증해요. 위험이 감지되면 실행을 멈추고 사람의 판단을 받은 뒤 다시 이어가요. 그 판단은 다음 실행을 더 정확하고 안전하게 만드는 데 활용돼요.
• 이를 통해 사람의 판단이 필요해 자동화하기 어려웠던 반복 업무까지 AI에게 위임할 수 있게 해요. 직원은 반복적인 처리와 검토에서 벗어나, 자신의 전문성이 더 필요한 일에 집중할 수 있어요.
• AI가 업무를 돕는 시대에서, 업무를 맡는 시대로. krewa는 AI가 기업 운영의 한 축이 되는 미래를 만들고 있어요.
[krewa 를 만들어온 여정]
• AI를 평가하는 데서, 실행을 통제하는 데까지
-- AI가 내린 판단과 업무 수행 과정을 검증하는 일은 콕스웨이브가 2021년부터 풀어온 문제예요.
-- AI Agent 성능 평가 솔루션을 운영하며 300개 이상의 글로벌 고객사에 품질 평가와 분석 기능을 제공했어요.
-- 금융 고객사의 실제 업무 데이터를 월 수십만 건 규모로 분석하고 평가하고 있어요.
-- 독자 파운데이션 모델의 지시 이행 성능을 평가하는 기준을 만들고, 평가 데이터의 품질을 검증했어요.
-- 2025년부터 AI의 이상 행동을 탐지하는 기술을 개발하고 있어요.
-- AI 실행 통제 관련 국가 표준화 작업에 참여하고 있어요.
-- 행정안전부, 국가인공지능위원회 등 여러 기관에 AI Agent 통제 기술을 자문했어요.
• 연구를 넘어, 제품과 시장에서 증명해 왔어요
-- 우리는 기술을 연구하는 데서 멈추지 않고, 실제 제품과 고객의 성과로 연결해 왔어요.
-- 국내 최초의 생성형 AI 서비스 매각 사례를 만들었어요.
-- 2023년부터 Microsoft의 Agent Orchestration 오픈소스 프로젝트에 코어 컨트리뷰터로 참여하고 있어요.
-- Meta, PwC 등 글로벌 기업의 AX 프로젝트를 수행하고, 현대차를 비롯한 여러 기업에 AI Agent 연구와 개발을 자문했어요.
-- NVIDIA, Anthropic, OpenAI 등 글로벌 기술 기업과 협업하고 파트너십을 구축했어요.
-- Anthropic, OpenAI와 서밋과 해커톤을 공동 개최하며 국내 AI 생태계의 성장을 함께 만들어 왔어요.
[지금 krewa 팀에 합류한다는 것]
• 지금 krewa는 아이디어만 있는 단계도, 답이 모두 정해진 단계도 아니에요. 실제 고객과 풀어야 할 문제는 이미 있고, 그동안 현장에서 찾은 해법을 반복 가능한 제품으로 만드는 단계에 있어요.
• 고객과 가까이, 제품의 중심에서 일해요 : 전달받은 요구사항만 구현하지 않아요. 고객의 실제 업무를 함께 살펴보고, AI에게 무엇을 맡길지부터 정의해요. 한 고객의 문제를 해결한 뒤에는 그 해법을 AI Worker와 Trust System의 공통 기능으로 발전시켜요.
• 0=>1과 1=>N을 함께 경험해요 : 모호한 문제를 빠르게 작동하는 형태로 만들고, 실제 고객의 반응으로 확인해요. 프로토타입에서 끝내지 않고 프로덕션까지 운영하며, 검증된 해법을 다음 고객과 다음 업무로 확장해요.
• 제품의 중요한 기준을 직접 정할 수 있어요 : 어떤 문제를 제품으로 만들지, AI Worker에게 어디까지 위임할지, Trust System이 언제 개입할지 아직 결정해야 할 것이 많아요. 지금 합류하는 동료의 판단이 제품의 구조와 팀의 기준으로 남아요.
• 문제 정의가 자기 일의 일부라고 생각하는 사람에게 맞는 자리예요 : 고객의 문제를 이해하는 힘과 AI 제품을 프로덕션까지 완성하는 경험을 함께 쌓을 수 있어요. 정해진 제품을 운영하는 것보다, 앞으로 시장에 남을 제품을 직접 만들고 싶은 분에게 가장 재미있는 시기예요.
[우리가 일하는 방식]
• 고객의 성공을 가장 중요한 결과로 봐요: 무엇을 만들었는지보다 고객의 문제가 실제로 해결됐는지를 봐요. 고객이 만족하고 계속 사용하는지가 가장 중요한 기준이에요. 기술은 그 결과를 만들기 위한 수단이에요.
• 먼저 움직이고 끝까지 책임져요: 완벽한 정보나 정해진 답을 기다리지 않아요. 가설을 세우고 작은 결과물을 만들어 빠르게 확인해요. 막히거나 위험이 보이면 혼자 안고 가지 않고 필요한 동료와 함께 해결해요.
• 근거로 결정하고 솔직하게 말해요: 직급이나 목소리의 크기보다 고객의 반응, 데이터와 실행 결과를 중요하게 봐요. 잘 모르는 부분과 좋지 않은 소식도 숨기지 않고 일찍 공유해요.
• 현장에서 얻은 해법을 제품으로 만들어요: 한 고객의 문제를 깊이 해결하되, 그 고객만을 위한 결과로 끝내지 않아요. 같은 문제를 다음에는 더 빠르고 잘 풀 수 있도록 제품과 팀의 자산으로 남겨요.
• 내 파트가 끝나도 끝난 게 아니에요: 개발, PM, 디자인이 각자의 결과물을 이어 붙이는 방식으로 일하지 않아요. 무엇을 만들지, 왜 그렇게 만들지부터 같이 정해요. 내 파트가 끝났다고 성공한 게 아니에요. 함께 움직이고, 함께 만들고, 함께 성공해요.
[이런 분과 함께하고 싶어요]
• 모든 걸 혼자 해내는 사람을 찾지 않아요. 자기 강점이 분명하고, 나머지는 동료와 붙어서 결과까지 가져가는 사람을 찾아요.
• 고객의 문제를 깊이 파고드는 분: 익숙하지 않은 산업과 업무라도 직접 묻고 살펴보며 이해해요. 기술이나 아이디어부터 정하기보다, 고객이 겪는 문제와 그 원인을 먼저 찾아요.
• 고객과 제품을 함께 보는 분: 눈앞의 고객에게 필요한 결과와 앞으로 확장할 제품을 함께 생각해요. 빠른 실행과 안정성, 당장의 성과와 장기적인 방향 사이에서 합리적인 선택을 할 수 있는 분을 기대해요.
• 스스로 방향을 만들고 실행하는 분: 모든 조건이 갖춰지거나 누군가 답을 정해주길 기다리지 않아요. 지금 가장 중요한 일을 판단해 먼저 제안하고 시도해요. 필요할 때는 동료의 도움을 구하고 결과가 나올 때까지 책임져요.
• 명확하고 솔직하게 소통하는 분: 복잡한 내용을 상대가 이해할 수 있는 언어로 설명해요. 자신의 생각과 근거를 분명하게 말하고, 위험하거나 잘 모르는 부분도 숨기지 않아요. 의견이 다를 때도 더 나은 결론을 함께 찾아요.
[이 포지션은 왜 프로덕트 엔지니어인가요]
• krewa의 프론트엔드는 화면을 예쁘게 그리는 일이 아니에요. AI Worker가 무슨 일을 하고 있는지, 어디서 멈췄는지, 사람이 무엇을 결정해야 하는지를 화면이 설명해야 제품이 완성돼요. Trust System이 아무리 정확해도 사람이 그 판단을 이해하고 개입할 수 없으면 위임은 일어나지 않아요.
• 그래서 우리는 "받은 디자인을 구현하는 프론트엔드 개발자"가 아니라, 고객의 업무를 이해하고 무엇을 어떻게 보여줄지 부터 함께 정해서 프로덕션까지 끝까지 가져가는 프로덕트 엔지니어를 찾아요. krewa에는 요구사항을 '확정해서 내려주는' 전담 기획자가 없어요. 엔지니어와 디자이너가 함께 무엇을 만들지 정하고, 정교한 목업이 없어도 먼저 만들어 보고 이해관계자들의 반응을 확인해요.
• 프론트엔드에 전문성과 애정이 있는 분이어야 해요. 문제는 넓게 보되, 브라우저 안에서는 누구보다 깊게 파는 사람. 지연 시간과 반응성, 인터랙션의 디테일과 완성도를 "나중에"가 아니라 1급 관심사로 다루는 사람이요.
[기술 환경]
• React, TypeScript, Vite, Bun 기반 모노레포(Turborepo)
• TanStack Query, React Flow(@xyflow), zod, Biome, Vitest
• LLM 스트리밍(SSE), Mastra 기반 워크플로우 엔진과의 통합
• Claude Code 등 코딩 에이전트를 팀 표준 도구로 사용
주요업무
• AI 워크플로우 빌더: 비개발자도 AI Worker에게 업무를 정의하고 위임할 수 있는 시각적 편집 경험, 그리고 필요할 때 코드로 내려가는 유연한 인터페이스를 설계해요.• Human-in-the-loop 검토 화면: Trust System이 실행을 멈췄을 때 운영자가 맥락을 몇 초 안에 파악하고 승인·수정·거절할 수 있는 UI를 만들어요. 무엇을 보여주고 무엇을 숨길지가 곧 제품의 신뢰예요.
• 비결정적 데이터를 다루는 UI: 스트리밍으로 도착하는 AI 응답, 순서가 보장되지 않는 이벤트, 런타임에 형태가 정해지는 결과(Generative UI)를 타입 안전하게 렌더링하는 구조를 설계해요.
• 아티팩트·실행 이력 뷰어: AI가 만든 문서·코드·표를 실시간으로 확인하고, 어떤 근거로 그 결과가 나왔는지 추적할 수 있는 화면을 만들어요.
• 제품의 기준 만들기: 고객 현장의 피드백으로 정보 구조와 인터랙션 기준을 정하고, 디자인 시스템과 공용 컴포넌트로 팀의 자산으로 남겨요.
• AI-native 개발: 코딩 에이전트와 자동화 도구를 개발 흐름에 녹이고, 그 결과의 품질(접근성·성능·타입 안정성)은 직접 검증해요.
자격요건
• 3년 이상의 프론트엔드 개발 경험이 있고, React와 TypeScript로 프로덕션 제품을 만들고 운영해 본 경험이 있어요.• 복잡한 상태를 관심사별로 경계 짓고, 서버 상태·UI 상태·비동기 흐름을 설계할 수 있어요.
• 스트리밍(SSE/WebSocket) 또는 실시간 데이터를 다루는 UI를 구현해 봤거나, 그 어려움(중간 상태, 순서, 에러 복구)을 설명할 수 있어요.
• 서버 응답이 항상 정상이라고 가정하지 않아요. 비정상 응답과 엣지 케이스를 방어적으로 처리하고 테스트로 남겨요.
• AI 도구로 속도를 내되 장인정신은 잃지 않아요. 성능·접근성·인터랙션 완성도를 스스로 챙기고, 누가 시키지 않아도 느린 화면과 어색한 전환을 그냥 두지 못해요.
• 디자이너·PM·백엔드와 "무엇을 만들지"부터 함께 논의하고, 자신의 판단과 근거를 명확히 설명할 수 있어요.
![콕스웨이브-[AX krewa] 소프트웨어 엔지니어 (Frontend)](https://image.wanted.co.kr/optimize?src=https%3A%2F%2Fstatic.wanted.co.kr%2Fimages%2Fcompany%2F26889%2F75apv9oo0lqfc0bn__1080_790.jpg&w=700&q=100)
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