포지션 상세
"Port-to-Port Leading AI Platform for Ship"
씨드로닉스는 AI·Robotics 기술을 통해 해양산업의 혁신을 이끌어 갑니다.
씨드로닉스의 미션은 혁신적 기술과 솔루션으로 세계 해양 물류와 해양 산업의 미래를 재정립하는 것입니다.
해양 환경의 수 많은 도전들을 해결하며, 선박의 자율운항, 운항 보조 시스템, 모니터링 시스템 등
해양 산업의 안전과 미래를 책임질 서비스를 제공하고 있습니다.
· Challenge & Growth
씨드로닉스가 쌓아온 AI·Robotics 분야의 Technical Know-How를 바탕으로
다양한 해양 프로젝트를 성공적으로 수행해왔으며, 세계 해양 산업을 선도하는 기업으로 성장했습니다.
우리는 미래 해양 산업을 이끌어가는 Front-Runner로서 끊임없는 도전과 성장을 추구하며 나아갑니다.
· Global Business
씨드로닉스는 글로벌 해양 산업의 Market Innovator로서
딥러닝·로보틱스·SW·HW 기술이 융합된 씨드로닉스만의 혁신적인 솔루션을 구축하였으며
이를 통해 자율운항 및 선박/항만관리 분야의 최전선에서 시장을 주도하고 있습니다.
· Engagement & Communication
씨드로닉스가 추구하는 핵심 가치는 `진정성 있는 몰입`과 `효과적인 커뮤니케이션`입니다.
핵심 가치에 공감하고 실천하는 우수한 구성원들과 함께 더 나은 미래를 그려나가고 있습니다.
보다 자세한 씨드로닉스의 기술 및 사업현황, 입사 혜택은 Seadronix 홈페이지 방문하시면 확인하실 수 있습니다!
[SEADRONIX Front-end Engineer]
씨드로닉스 Product Experience Dev 팀은 바다에서 일어나는 복잡한 상황을, 사람이 빠르게 이해하고 판단할 수 있는 화면으로 만듭니다.
우리가 만드는 화면은 일반적인 웹 서비스와는 다른 환경에서 동작합니다. 센서 데이터가 초 단위로 유입되고, 관제실에서는 화면이 며칠 동안 중단 없이 사용됩니다. 또한 항적을 되감아 재생하는 기능처럼 검색만으로는 기존 사례나 선례를 찾기 어려운 문제도 자주 다룹니다.
이런 문제는 AI에게 맡긴다고 해서 바로 정답이 나오는 것도 아닙니다. AI가 생성한 코드는 그럴듯해 보이더라도 이 도메인의 특수한 조건이나 제약을 놓치는 경우가 있기 때문입니다.
그래서 우리는 문제를 작은 단위로 나누고, 먼저 불확실한 부분을 드러낸 뒤 작업 범위와 일정을 직접 추정합니다. 또한 AI가 만든 코드를 그대로 받아들이기보다, 무엇을 맡길 수 있고 무엇을 개발자가 판단해야 하는지 경계를 정하고, 결과를 검증할 기준도 직접 정의합니다.
* 지도와 해도 위 선박, 항적, 경보 시각화
* 장시간 구동 환경의 메모리·성능 최적화와 회귀 감지 체계 운영
* AI 에이전트가 안전하게 구현을 맡을 수 있는 인터페이스·검증 체계 설계
* OpenAPI 기반 타입 생성, 여러 제품이 공유하는 디자인 시스템 패키지 운영
주요 기술 스택
* Frontend: TypeScript, React, Vite, Tailwind CSS, Radix UI
* State & Data: TanStack Query, TanStack Router, Zustand, Jotai, @suspensive, overlay-kit, React Hook Form, Zod, Socket.IO
* Visualization & Media: OpenLayers, WebGL2, WebGPU, Canvas, Web Worker, OffscreenCanvas, H.264 decoding
* Quality & Operations: Vitest, Playwright, ESLint, PostHog, pnpm, GitLab CI, Docker
* Collaboration: Figma, Claude Code
* 모듈의 책임과 경계, 인터페이스 설계를 고민해보신 분
* 추측보다 측정으로 성능 문제의 원인을 찾아보신 분
* 불확실한 일을 작게 나누고 스스로 일정을 산정해보신 분
* AI가 생성한 코드를 검증하고, 이해한 범위 안에서 활용하시는 분
* 자신의 기술적 판단을 근거로 설명하고, 다른 의견과 함께 검토할 수 있으신 분
이력서에서는 어떤 기술을 썼는지보다 어떤 판단을 했는지가 궁금합니다. 여러 선택지 중 무엇을 비교해 결정했는지, 처음의 판단을 되돌린 계기는 무엇이었는지, 성능을 개선했다면 전후 수치와 측정 방법은 무엇이었는지 같은 이야기를 담아주세요. 일정을 어떻게 산정했고 실제로 얼마나 걸렸는지는 함께 적어주시면 더 좋습니다.
씨드로닉스는 AI·Robotics 기술을 통해 해양산업의 혁신을 이끌어 갑니다.
씨드로닉스의 미션은 혁신적 기술과 솔루션으로 세계 해양 물류와 해양 산업의 미래를 재정립하는 것입니다.
해양 환경의 수 많은 도전들을 해결하며, 선박의 자율운항, 운항 보조 시스템, 모니터링 시스템 등
해양 산업의 안전과 미래를 책임질 서비스를 제공하고 있습니다.
· Challenge & Growth
씨드로닉스가 쌓아온 AI·Robotics 분야의 Technical Know-How를 바탕으로
다양한 해양 프로젝트를 성공적으로 수행해왔으며, 세계 해양 산업을 선도하는 기업으로 성장했습니다.
우리는 미래 해양 산업을 이끌어가는 Front-Runner로서 끊임없는 도전과 성장을 추구하며 나아갑니다.
· Global Business
씨드로닉스는 글로벌 해양 산업의 Market Innovator로서
딥러닝·로보틱스·SW·HW 기술이 융합된 씨드로닉스만의 혁신적인 솔루션을 구축하였으며
이를 통해 자율운항 및 선박/항만관리 분야의 최전선에서 시장을 주도하고 있습니다.
· Engagement & Communication
씨드로닉스가 추구하는 핵심 가치는 `진정성 있는 몰입`과 `효과적인 커뮤니케이션`입니다.
핵심 가치에 공감하고 실천하는 우수한 구성원들과 함께 더 나은 미래를 그려나가고 있습니다.
보다 자세한 씨드로닉스의 기술 및 사업현황, 입사 혜택은 Seadronix 홈페이지 방문하시면 확인하실 수 있습니다!
[SEADRONIX Front-end Engineer]
씨드로닉스 Product Experience Dev 팀은 바다에서 일어나는 복잡한 상황을, 사람이 빠르게 이해하고 판단할 수 있는 화면으로 만듭니다.
우리가 만드는 화면은 일반적인 웹 서비스와는 다른 환경에서 동작합니다. 센서 데이터가 초 단위로 유입되고, 관제실에서는 화면이 며칠 동안 중단 없이 사용됩니다. 또한 항적을 되감아 재생하는 기능처럼 검색만으로는 기존 사례나 선례를 찾기 어려운 문제도 자주 다룹니다.
이런 문제는 AI에게 맡긴다고 해서 바로 정답이 나오는 것도 아닙니다. AI가 생성한 코드는 그럴듯해 보이더라도 이 도메인의 특수한 조건이나 제약을 놓치는 경우가 있기 때문입니다.
그래서 우리는 문제를 작은 단위로 나누고, 먼저 불확실한 부분을 드러낸 뒤 작업 범위와 일정을 직접 추정합니다. 또한 AI가 만든 코드를 그대로 받아들이기보다, 무엇을 맡길 수 있고 무엇을 개발자가 판단해야 하는지 경계를 정하고, 결과를 검증할 기준도 직접 정의합니다.
주요업무
* 실시간 선박·센서 데이터의 수신·가공·상태 반영 계층 설계* 지도와 해도 위 선박, 항적, 경보 시각화
* 장시간 구동 환경의 메모리·성능 최적화와 회귀 감지 체계 운영
* AI 에이전트가 안전하게 구현을 맡을 수 있는 인터페이스·검증 체계 설계
* OpenAPI 기반 타입 생성, 여러 제품이 공유하는 디자인 시스템 패키지 운영
주요 기술 스택
* Frontend: TypeScript, React, Vite, Tailwind CSS, Radix UI
* State & Data: TanStack Query, TanStack Router, Zustand, Jotai, @suspensive, overlay-kit, React Hook Form, Zod, Socket.IO
* Visualization & Media: OpenLayers, WebGL2, WebGPU, Canvas, Web Worker, OffscreenCanvas, H.264 decoding
* Quality & Operations: Vitest, Playwright, ESLint, PostHog, pnpm, GitLab CI, Docker
* Collaboration: Figma, Claude Code
자격요건
* React와 TypeScript로 실제 서비스를 개발·운영해보신 분* 모듈의 책임과 경계, 인터페이스 설계를 고민해보신 분
* 추측보다 측정으로 성능 문제의 원인을 찾아보신 분
* 불확실한 일을 작게 나누고 스스로 일정을 산정해보신 분
* AI가 생성한 코드를 검증하고, 이해한 범위 안에서 활용하시는 분
* 자신의 기술적 판단을 근거로 설명하고, 다른 의견과 함께 검토할 수 있으신 분
이력서에서는 어떤 기술을 썼는지보다 어떤 판단을 했는지가 궁금합니다. 여러 선택지 중 무엇을 비교해 결정했는지, 처음의 판단을 되돌린 계기는 무엇이었는지, 성능을 개선했다면 전후 수치와 측정 방법은 무엇이었는지 같은 이야기를 담아주세요. 일정을 어떻게 산정했고 실제로 얼마나 걸렸는지는 함께 적어주시면 더 좋습니다.
