포지션 상세
캔버스앤피플은 세무 업무 프로세스를 재정의하고, 전문가의 판단과 분석에 생산성을 더하는 AI 솔루션을 만듭니다.
세무 전문가의 일은 단순히 정보를 찾는 것이 아니라, 세법·예규·판례·해석례를 바탕으로 사건의 핵심 쟁점을 판단하고 그 근거를 정리하는 일입니다. 하지만 이러한 판단에 필요한 정보를 탐색하고 분석하는 과정에는 여전히 많은 시간이 소요됩니다.
캔버스앤피플의 메인 서비스인 택스캔버스는 이 복잡한 업무 흐름을 제품으로 구조화하고, AI를 통해 전문가의 판단 과정을 더 빠르고 정확하게 만드는 서비스입니다.
https://www.taxcanvas.kr
단순히 주어진 API나 기능을 구현하는 것을 넘어, 고객이 어떤 문제를 해결하려 하는지 이해하고 AI 기능과 백엔드 구조를 함께 설계할 수 있는 엔지니어를 지향합니다.
Backend 서비스를 설계하고 개발합니다
• 제품 기능을 위한 Backend API와 비즈니스 로직을 설계하고 개발합니다.
• 서비스 요구사항에 맞춰 데이터 모델과 데이터베이스 구조를 설계합니다.
• PostgreSQL, Redis 등을 활용하여 안정적인 데이터 처리 구조를 구축하고 운영합니다.
• 인증·인가, 사용자 및 조직 관리, 권한 관리 등 서비스 핵심 Backend 기능을 개발합니다.
• 외부 API 및 내부 서비스 간 연동 구조를 설계하고 안정적으로 운영합니다.
• 비동기 처리, 스트리밍, 캐싱, Queue 등 서비스 특성에 필요한 Backend 구조를 설계합니다.
• 서비스 트래픽과 데이터 증가를 고려하여 성능과 확장성을 지속적으로 개선합니다.
안정적인 서비스 운영 환경을 만듭니다
• 개발부터 배포, 운영까지 Backend 서비스의 전체 Lifecycle에 참여합니다.
• 서비스 장애와 성능 저하 원인을 분석하고 개선합니다.
• 로그와 모니터링 데이터를 기반으로 서비스 상태와 주요 이슈를 추적합니다.
• 장애를 예방할 수 있도록 예외 처리, 재시도, Timeout 등 안정적인 서비스 구조를 설계합니다.
• 테스트 코드와 자동화를 통해 서비스 품질과 변경 안정성을 높입니다.
• Docker, GitHub Actions 및 Cloud 환경을 활용하여 개발·배포 프로세스를 개선합니다.
• 반복적인 운영 업무를 자동화하고 개발 및 운영 효율을 높입니다.
AI 기능을 실제 제품으로 구현합니다
• LLM 및 AI API를 활용한 제품 기능을 설계하고 개발합니다.
• RAG, Retrieval, Prompt 및 AI Workflow 등 서비스에 필요한 AI 파이프라인을 개발합니다.
• AI 기능과 기존 Backend 시스템을 연결하고 안정적인 서비스 구조로 구현합니다.
• 다양한 모델과 AI API를 제품 요구사항에 맞게 연동하고 운영합니다.
• AI 응답의 정확도, 응답 속도, 안정성, 비용 등을 분석하고 개선합니다.
• 실제 고객 피드백과 사용 데이터를 바탕으로 AI 기능을 지속적으로 고도화합니다.
[Stack]
AI
• Python
• LLM API
• RAG / Retrieval
• LangChain / LangGraph
Backend
• Nest.js
• PostgreSQL
• Redis
Infrastructure
• AWS
• Azure
• Docker
• GitHub Actions
• Backend API와 서비스 로직을 독립적으로 설계하고 구현할 수 있는 분
• LLM 또는 AI API를 활용한 기능을 직접 개발해본 경험이 있으신 분
• 데이터베이스 구조와 API를 제품 요구사항에 맞게 설계할 수 있는 분
• 고객의 문제와 요구사항을 이해하고 실제 사용 가능한 제품 기능으로 구현할 수 있는 분
• 빠르게 개발하고 배포하며 개선하는 환경에서 일해본 경험이 있으신 분
• AI 개발 도구를 활용하여 실무 생산성을 높여본 경험이 있으신 분
세무 전문가의 일은 단순히 정보를 찾는 것이 아니라, 세법·예규·판례·해석례를 바탕으로 사건의 핵심 쟁점을 판단하고 그 근거를 정리하는 일입니다. 하지만 이러한 판단에 필요한 정보를 탐색하고 분석하는 과정에는 여전히 많은 시간이 소요됩니다.
캔버스앤피플의 메인 서비스인 택스캔버스는 이 복잡한 업무 흐름을 제품으로 구조화하고, AI를 통해 전문가의 판단 과정을 더 빠르고 정확하게 만드는 서비스입니다.
https://www.taxcanvas.kr
주요업무
AI 기술을 실제 고객이 사용하는 제품으로 구현하고, 안정적인 백엔드 시스템으로 연결할 AI Backend Engineer를 찾고 있습니다.단순히 주어진 API나 기능을 구현하는 것을 넘어, 고객이 어떤 문제를 해결하려 하는지 이해하고 AI 기능과 백엔드 구조를 함께 설계할 수 있는 엔지니어를 지향합니다.
Backend 서비스를 설계하고 개발합니다
• 제품 기능을 위한 Backend API와 비즈니스 로직을 설계하고 개발합니다.
• 서비스 요구사항에 맞춰 데이터 모델과 데이터베이스 구조를 설계합니다.
• PostgreSQL, Redis 등을 활용하여 안정적인 데이터 처리 구조를 구축하고 운영합니다.
• 인증·인가, 사용자 및 조직 관리, 권한 관리 등 서비스 핵심 Backend 기능을 개발합니다.
• 외부 API 및 내부 서비스 간 연동 구조를 설계하고 안정적으로 운영합니다.
• 비동기 처리, 스트리밍, 캐싱, Queue 등 서비스 특성에 필요한 Backend 구조를 설계합니다.
• 서비스 트래픽과 데이터 증가를 고려하여 성능과 확장성을 지속적으로 개선합니다.
안정적인 서비스 운영 환경을 만듭니다
• 개발부터 배포, 운영까지 Backend 서비스의 전체 Lifecycle에 참여합니다.
• 서비스 장애와 성능 저하 원인을 분석하고 개선합니다.
• 로그와 모니터링 데이터를 기반으로 서비스 상태와 주요 이슈를 추적합니다.
• 장애를 예방할 수 있도록 예외 처리, 재시도, Timeout 등 안정적인 서비스 구조를 설계합니다.
• 테스트 코드와 자동화를 통해 서비스 품질과 변경 안정성을 높입니다.
• Docker, GitHub Actions 및 Cloud 환경을 활용하여 개발·배포 프로세스를 개선합니다.
• 반복적인 운영 업무를 자동화하고 개발 및 운영 효율을 높입니다.
AI 기능을 실제 제품으로 구현합니다
• LLM 및 AI API를 활용한 제품 기능을 설계하고 개발합니다.
• RAG, Retrieval, Prompt 및 AI Workflow 등 서비스에 필요한 AI 파이프라인을 개발합니다.
• AI 기능과 기존 Backend 시스템을 연결하고 안정적인 서비스 구조로 구현합니다.
• 다양한 모델과 AI API를 제품 요구사항에 맞게 연동하고 운영합니다.
• AI 응답의 정확도, 응답 속도, 안정성, 비용 등을 분석하고 개선합니다.
• 실제 고객 피드백과 사용 데이터를 바탕으로 AI 기능을 지속적으로 고도화합니다.
[Stack]
AI
• Python
• LLM API
• RAG / Retrieval
• LangChain / LangGraph
Backend
• Nest.js
• PostgreSQL
• Redis
Infrastructure
• AWS
• Azure
• Docker
• GitHub Actions
자격요건
• 하나 이상의 웹 서비스 또는 Backend 서비스를 직접 개발하고 배포한 경험이 있으신 분• Backend API와 서비스 로직을 독립적으로 설계하고 구현할 수 있는 분
• LLM 또는 AI API를 활용한 기능을 직접 개발해본 경험이 있으신 분
• 데이터베이스 구조와 API를 제품 요구사항에 맞게 설계할 수 있는 분
• 고객의 문제와 요구사항을 이해하고 실제 사용 가능한 제품 기능으로 구현할 수 있는 분
• 빠르게 개발하고 배포하며 개선하는 환경에서 일해본 경험이 있으신 분
• AI 개발 도구를 활용하여 실무 생산성을 높여본 경험이 있으신 분
