포지션 상세
Enhans는 기업의 의사결정을 실제 실행으로 전환하는 엔터프라이즈 에이전틱 AI 기업입니다. 기업의 데이터와 업무 맥락을 이해하고, 의사결정을 실제 업무 실행으로 옮기는 AI 에이전트를 개발합니다.
자체 개발한 AgentOS는 기업의 데이터와 업무 맥락, 의사결정 기준을 온톨로지로 구조화하고, AI 에이전트가 이를 바탕으로 상황을 판단해 업무를 끝까지 수행할 수 있도록 지원합니다. Enhans의 Computer-Use Agent ACT-2는 실제 웹과 기업 시스템을 직접 조작하며, 글로벌 웹 AI 에이전트 벤치마크 Online-Mind2Web에서 Google, OpenAI, Anthropic과 함께 상위권에 올랐습니다.
이렇듯, 높은 기준으로 빠르게 실행하고, 고객의 문제를 깊이 파고드는 동료들과 함께 인류의 생각이 세상에 실현되도록 돕습니다.
그리고 이 여정을 함께할 AI Backend Engineer (Document AI) 를 기다립니다.
[팀과 포지션을 소개해요]
AI팀은 기업의 데이터와 업무 맥락을 AI Agent가 이해하고 활용할 수 있도록 AgentOS의 핵심 AI 기술을 만드는 팀이에요. AI 모델을 실제 문제에 적용하고, 그 결과를 사용자가 직접 경험할 수 있는 제품으로 만듭니다.
우리가 풀려는 문제는 기업 곳곳에 흩어진 데이터를 AI Agent가 활용할 수 있는 지식으로 연결하는 일이에요. 문서와 이미지에서 정보를 추출하고, 사내 데이터베이스와 업무 시스템의 정보를 연결하며, 질문에 맞는 근거를 찾아 신뢰할 수 있는 답변을 제공하는 시스템을 만들어가요.
AI Backend Engineer (Document AI)는 AI 모델을 이해하고 활용하는 역량과 백엔드 시스템을 설계하고 운영하는 역량을 함께 갖춘 엔지니어예요. 문제에 맞는 모델과 검색 방식을 선택하고, 실험과 평가로 품질을 높이며, 이를 안정적으로 제공하는 서비스와 데이터 파이프라인을 개발합니다.
개발 범위는 사용자가 만나는 화면까지 이어져요. 데이터를 올리고, 처리 결과를 확인하고, 질문과 답변의 근거를 탐색하는 프론트엔드도 함께 만듭니다. 모델·데이터·백엔드·프론트엔드를 연결하며 하나의 기능을 제품으로 완성하는 역할이에요.
[AI 엔지니어가 AI를 쓰는 방식은 조금 다릅니다]
https://youtu.be/btIbHGNgEQc?si=oqDJUv5I_g9j2xZ0
[About Enhans]
• 홈페이지: https://www.enhans.ai/kr
• 뉴스룸: https://www.enhans.ai/kr/newsroom
• 유튜브: https://www.youtube.com/@enhans-ai
• 링크드인: https://www.linkedin.com/company/enhans-ai/
• AI 모델 적용과 개선: LLM, VLM, OCR 등 문제에 맞는 모델을 활용해 문서와 데이터에서 정보를 추출하고 구조화해요. 모델의 특성과 한계를 분석하고, 데이터·프롬프트·추론 방식을 개선해요.
• 검색과 근거 기반 답변: RAG, Text-to-SQL, 그래프 기반 검색 등을 활용해 질문에 맞는 정보를 찾는 시스템을 개발해요. 답변의 근거를 검증하고, 근거가 부족할 때 답변을 유보하는 흐름까지 설계해요.
• 지식 구조화와 데이터 연결: 문서에서 추출한 정보와 사내 DB·업무 시스템의 데이터를 공통된 지식 구조로 연결해요. 지식을 저장·색인·갱신하고, 새로운 저장·검색 기술을 도입할 수 있는 구조를 만들어요.
• 백엔드와 대규모 처리: 모델 추론과 데이터 처리를 서비스로 제공하는 API와 파이프라인을 개발해요. 비동기·병렬·배치 처리, 재처리와 실패 복구를 통해 많은 양의 데이터를 안정적으로 다뤄요.
• 프론트엔드와 제품 개발: 데이터 업로드, 처리 결과 확인, 검색·대화, 답변 근거 탐색을 위한 웹 화면을 개발해요. 프론트엔드와 백엔드를 연결하고, 같은 기능을 개발자가 활용할 수 있도록 API와 CLI로도 제공해요.
• 평가와 품질 개선: 평가셋과 벤치마크를 설계하고, 추출 정확도·검색 품질·답변의 근거 적합성·응답 시간·비용을 측정해요. 모델과 시스템의 변경이 실제 개선으로 이어지는지 검증해요.
• 기업 환경에서의 운영: 원본 데이터의 권한이 검색과 답변에도 유지되도록 설계해요. 데이터의 출처와 처리 이력, 서비스 상태를 추적하고 운영 중 발생하는 문제를 개선해요.
• LLM·검색·추천·멀티모달 등의 영역에서 AI 모델을 활용한 기능을 직접 구현하고, 품질을 평가·개선해 본 분
• 백엔드 서비스 또는 데이터 처리 파이프라인을 직접 설계·개발하고 운영해 본 분
• AI 모델의 특성과 한계를 이해하고, 모델·데이터·검색 방식·시스템 구조를 함께 고려해 문제를 해결할 수 있는 분
• 프론트엔드 구현에도 참여하며, 모델부터 API와 사용자 화면까지 연결해 기능을 완성하는 데 열려 있는 분
• 정확도, 응답 시간, 처리량, 비용 등 문제에 맞는 지표를 정의하고 개선할 수 있는 분
• 정답이 명확하지 않은 문제에서도 가설을 세우고 끝까지 검증하며, 동료와 근거를 바탕으로 소통할 수 있는 분
자체 개발한 AgentOS는 기업의 데이터와 업무 맥락, 의사결정 기준을 온톨로지로 구조화하고, AI 에이전트가 이를 바탕으로 상황을 판단해 업무를 끝까지 수행할 수 있도록 지원합니다. Enhans의 Computer-Use Agent ACT-2는 실제 웹과 기업 시스템을 직접 조작하며, 글로벌 웹 AI 에이전트 벤치마크 Online-Mind2Web에서 Google, OpenAI, Anthropic과 함께 상위권에 올랐습니다.
이렇듯, 높은 기준으로 빠르게 실행하고, 고객의 문제를 깊이 파고드는 동료들과 함께 인류의 생각이 세상에 실현되도록 돕습니다.
그리고 이 여정을 함께할 AI Backend Engineer (Document AI) 를 기다립니다.
[팀과 포지션을 소개해요]
AI팀은 기업의 데이터와 업무 맥락을 AI Agent가 이해하고 활용할 수 있도록 AgentOS의 핵심 AI 기술을 만드는 팀이에요. AI 모델을 실제 문제에 적용하고, 그 결과를 사용자가 직접 경험할 수 있는 제품으로 만듭니다.
우리가 풀려는 문제는 기업 곳곳에 흩어진 데이터를 AI Agent가 활용할 수 있는 지식으로 연결하는 일이에요. 문서와 이미지에서 정보를 추출하고, 사내 데이터베이스와 업무 시스템의 정보를 연결하며, 질문에 맞는 근거를 찾아 신뢰할 수 있는 답변을 제공하는 시스템을 만들어가요.
AI Backend Engineer (Document AI)는 AI 모델을 이해하고 활용하는 역량과 백엔드 시스템을 설계하고 운영하는 역량을 함께 갖춘 엔지니어예요. 문제에 맞는 모델과 검색 방식을 선택하고, 실험과 평가로 품질을 높이며, 이를 안정적으로 제공하는 서비스와 데이터 파이프라인을 개발합니다.
개발 범위는 사용자가 만나는 화면까지 이어져요. 데이터를 올리고, 처리 결과를 확인하고, 질문과 답변의 근거를 탐색하는 프론트엔드도 함께 만듭니다. 모델·데이터·백엔드·프론트엔드를 연결하며 하나의 기능을 제품으로 완성하는 역할이에요.
[AI 엔지니어가 AI를 쓰는 방식은 조금 다릅니다]
https://youtu.be/btIbHGNgEQc?si=oqDJUv5I_g9j2xZ0
[About Enhans]
• 홈페이지: https://www.enhans.ai/kr
• 뉴스룸: https://www.enhans.ai/kr/newsroom
• 유튜브: https://www.youtube.com/@enhans-ai
• 링크드인: https://www.linkedin.com/company/enhans-ai/
주요업무
[합류하면 함께할 업무예요]• AI 모델 적용과 개선: LLM, VLM, OCR 등 문제에 맞는 모델을 활용해 문서와 데이터에서 정보를 추출하고 구조화해요. 모델의 특성과 한계를 분석하고, 데이터·프롬프트·추론 방식을 개선해요.
• 검색과 근거 기반 답변: RAG, Text-to-SQL, 그래프 기반 검색 등을 활용해 질문에 맞는 정보를 찾는 시스템을 개발해요. 답변의 근거를 검증하고, 근거가 부족할 때 답변을 유보하는 흐름까지 설계해요.
• 지식 구조화와 데이터 연결: 문서에서 추출한 정보와 사내 DB·업무 시스템의 데이터를 공통된 지식 구조로 연결해요. 지식을 저장·색인·갱신하고, 새로운 저장·검색 기술을 도입할 수 있는 구조를 만들어요.
• 백엔드와 대규모 처리: 모델 추론과 데이터 처리를 서비스로 제공하는 API와 파이프라인을 개발해요. 비동기·병렬·배치 처리, 재처리와 실패 복구를 통해 많은 양의 데이터를 안정적으로 다뤄요.
• 프론트엔드와 제품 개발: 데이터 업로드, 처리 결과 확인, 검색·대화, 답변 근거 탐색을 위한 웹 화면을 개발해요. 프론트엔드와 백엔드를 연결하고, 같은 기능을 개발자가 활용할 수 있도록 API와 CLI로도 제공해요.
• 평가와 품질 개선: 평가셋과 벤치마크를 설계하고, 추출 정확도·검색 품질·답변의 근거 적합성·응답 시간·비용을 측정해요. 모델과 시스템의 변경이 실제 개선으로 이어지는지 검증해요.
• 기업 환경에서의 운영: 원본 데이터의 권한이 검색과 답변에도 유지되도록 설계해요. 데이터의 출처와 처리 이력, 서비스 상태를 추적하고 운영 중 발생하는 문제를 개선해요.
자격요건
[이런 분을 찾고 있어요]• LLM·검색·추천·멀티모달 등의 영역에서 AI 모델을 활용한 기능을 직접 구현하고, 품질을 평가·개선해 본 분
• 백엔드 서비스 또는 데이터 처리 파이프라인을 직접 설계·개발하고 운영해 본 분
• AI 모델의 특성과 한계를 이해하고, 모델·데이터·검색 방식·시스템 구조를 함께 고려해 문제를 해결할 수 있는 분
• 프론트엔드 구현에도 참여하며, 모델부터 API와 사용자 화면까지 연결해 기능을 완성하는 데 열려 있는 분
• 정확도, 응답 시간, 처리량, 비용 등 문제에 맞는 지표를 정의하고 개선할 수 있는 분
• 정답이 명확하지 않은 문제에서도 가설을 세우고 끝까지 검증하며, 동료와 근거를 바탕으로 소통할 수 있는 분
