포지션 상세
[데이터드리븐 소개]
데이터드리븐은 공교육 현장에서 학생의 서술형·단답형 답안을 채점하는 AI 평가 SaaS 클리포(CLIPO)를 만듭니다. 클리포는 전국 초·중·고 5,400개 이상 학교에 보급되어 누적 4,000,000건 이상의 AI 실행 건수를 돌파하였으며, 채점·기록 AI의 품질을 높이며 시장 확장을 준비하고 있습니다. AI 평가 관련 등록 특허 3건을 보유하고 있으며, ISO/IEC 23988(2판) 국제 표준에 사례로 등재된 첫 한국 교육 AI입니다.
평가는 정답과 인간 라벨이 존재하며 LLM 결과를 정량적으로 확인할 수 있는 도메인입니다. 내가 만든 AI 파이프라인과 최적화의 결과가 고객 경험에 어떻게 반영되는지 지표로 확인할 수 있습니다.
[기술환경]
• Python 기반 LLM 애플리케이션·파이프라인 개발 환경
• 에이전틱 코딩 도구를 적극 활용합니다 — 구현 속도는 도구가 끌어올리고, 무엇을 어떤 구조로 만들지 정의하는 것이 사람의 몫입니다
• 특정 언어·프레임워크 경험을 요구하지 않습니다. 요구사항을 구조로 분해하고, 동작하는 결과물로 끝까지 만들어 내는 힘을 봅니다
[커리어 성장]
데이터드리븐에서 AI 엔지니어는 이용자의 즉각적인 이용 결과를 확인하며, 채점과 기록을 비롯한 AI 서비스 성능 자체에 대한 고객 피드백과 VoC를 지속해서 경험할 수 있습니다. 하나의 파이프라인, 하나의 내부 툴, 하나의 PoC를 탄탄하게 만드는 것에서 시작해서, 채점·인식·기록을 잇는 파이프라인 전체로, 그리고 어떤 도구를 어떻게 만들어 팀의 속도를 끌어올릴지를 직접 정하는 역할로 무게중심이 옮겨갑니다. 운영 중인 것을 더 정교하게 다듬으면서, 다음 단계 AI의 적용과 구조를 개척합니다.
이 포지션의 핵심 미션은 아이디어를 빠르게 제품과 파이프라인으로 만드는 것입니다.
• LLM 기반 목업·프로토타입 구현, 채점·평가 파이프라인의 신규 기능 구축
• 신규 아이디어에 대한 PoC(Proof of Concept) 선행 실행
• 연구·개발·운영에 필요한 내부 툴·유틸리티 제작, 반복 작업 자동화
• API 연동·데이터 흐름 연결 등 파이프라인 glue 작업
• 리서처가 검증한 모델·프롬프트 개선을 실제 파이프라인에 반영
• 빠른 프로토타이핑과 안정적 운영을 잇는 내부 개발 기반 강화
[합류 후 첫 분기]
첫 분기에는 현재 반복 수작업이 많은 채점 검증 또는 운영 흐름 하나를 골라 내부 툴로 자동화하고, 신규 채점 전략 또는 AI 조교 관련 아이디어 1개를 PoC로 구현해 실제 데이터로 먼저 검증하는 일부터 시작하게 됩니다. 이후 리서처와 협업해 검증된 개선안을 운영 파이프라인에 반영하는 경험까지 이어가게 됩니다.
• 동작하는 결과물을 직접 만들어 낼 수 있는 구현 능력
• 불완전한 요구사항 속에서도 빠르게 시제품을 만들어 검증하는 추진력
• 기획자·도메인 전문가 등 다른 직군과 협업하며 문제를 함께 풀어가는 태도
• 모호한 문제를 구조로 분해하고 우선순위를 세우는 능력
신입과 주니어도 환영합니다. 경력의 길이보다 기본기, 배우는 속도, 끝까지 만들어 내는 힘을 더 중요하게 봅니다.
데이터드리븐은 공교육 현장에서 학생의 서술형·단답형 답안을 채점하는 AI 평가 SaaS 클리포(CLIPO)를 만듭니다. 클리포는 전국 초·중·고 5,400개 이상 학교에 보급되어 누적 4,000,000건 이상의 AI 실행 건수를 돌파하였으며, 채점·기록 AI의 품질을 높이며 시장 확장을 준비하고 있습니다. AI 평가 관련 등록 특허 3건을 보유하고 있으며, ISO/IEC 23988(2판) 국제 표준에 사례로 등재된 첫 한국 교육 AI입니다.
평가는 정답과 인간 라벨이 존재하며 LLM 결과를 정량적으로 확인할 수 있는 도메인입니다. 내가 만든 AI 파이프라인과 최적화의 결과가 고객 경험에 어떻게 반영되는지 지표로 확인할 수 있습니다.
[기술환경]
• Python 기반 LLM 애플리케이션·파이프라인 개발 환경
• 에이전틱 코딩 도구를 적극 활용합니다 — 구현 속도는 도구가 끌어올리고, 무엇을 어떤 구조로 만들지 정의하는 것이 사람의 몫입니다
• 특정 언어·프레임워크 경험을 요구하지 않습니다. 요구사항을 구조로 분해하고, 동작하는 결과물로 끝까지 만들어 내는 힘을 봅니다
[커리어 성장]
데이터드리븐에서 AI 엔지니어는 이용자의 즉각적인 이용 결과를 확인하며, 채점과 기록을 비롯한 AI 서비스 성능 자체에 대한 고객 피드백과 VoC를 지속해서 경험할 수 있습니다. 하나의 파이프라인, 하나의 내부 툴, 하나의 PoC를 탄탄하게 만드는 것에서 시작해서, 채점·인식·기록을 잇는 파이프라인 전체로, 그리고 어떤 도구를 어떻게 만들어 팀의 속도를 끌어올릴지를 직접 정하는 역할로 무게중심이 옮겨갑니다. 운영 중인 것을 더 정교하게 다듬으면서, 다음 단계 AI의 적용과 구조를 개척합니다.
주요업무
[주요업무]이 포지션의 핵심 미션은 아이디어를 빠르게 제품과 파이프라인으로 만드는 것입니다.
• LLM 기반 목업·프로토타입 구현, 채점·평가 파이프라인의 신규 기능 구축
• 신규 아이디어에 대한 PoC(Proof of Concept) 선행 실행
• 연구·개발·운영에 필요한 내부 툴·유틸리티 제작, 반복 작업 자동화
• API 연동·데이터 흐름 연결 등 파이프라인 glue 작업
• 리서처가 검증한 모델·프롬프트 개선을 실제 파이프라인에 반영
• 빠른 프로토타이핑과 안정적 운영을 잇는 내부 개발 기반 강화
[합류 후 첫 분기]
첫 분기에는 현재 반복 수작업이 많은 채점 검증 또는 운영 흐름 하나를 골라 내부 툴로 자동화하고, 신규 채점 전략 또는 AI 조교 관련 아이디어 1개를 PoC로 구현해 실제 데이터로 먼저 검증하는 일부터 시작하게 됩니다. 이후 리서처와 협업해 검증된 개선안을 운영 파이프라인에 반영하는 경험까지 이어가게 됩니다.
자격요건
• LLM 활용 기본기 — LLM API를 이용한 애플리케이션·파이프라인 구현 경험 또는 이에 준하는 이해• 동작하는 결과물을 직접 만들어 낼 수 있는 구현 능력
• 불완전한 요구사항 속에서도 빠르게 시제품을 만들어 검증하는 추진력
• 기획자·도메인 전문가 등 다른 직군과 협업하며 문제를 함께 풀어가는 태도
• 모호한 문제를 구조로 분해하고 우선순위를 세우는 능력
신입과 주니어도 환영합니다. 경력의 길이보다 기본기, 배우는 속도, 끝까지 만들어 내는 힘을 더 중요하게 봅니다.
