포지션 상세
오믈렛(Omelet)은 고객의 복잡한 운영 문제를 이해하고, 최적의 의사결정을 생성하는 Operational Intelligence 회사로써, 물류, 의료, 방산 등 다양한 산업에 걸쳐 고객의 의사결정을 돕고 있습니다. 우리는 다양한 산업군의 복잡한 의사결정 문제를 혁신적으로 해결할 수 있는 생성형 AI기반 의사결정 Foundation 모델을 공급합니다.
오믈렛은 고객사에 직접 임베딩되어 비즈니스 문제 정의부터 구현, 프로덕션 배포, 운영, 제품 환류까지 전 과정을 책임지는 Forward Deployed Engineer(FDE)를 찾습니다. 단순한 요구사항 이행이 아니라, 고객 현장에서 발견한 문제를 오믈렛의 Operational Intelligence 기술로 해결하고 실제 운영 환경에 안정적으로 정착시키는 역할입니다.
즉, 고객 현장의 문제를 직접 정의하고 오믈렛의 기술로 해결하여 프로덕션 환경에 정착시키는 역할입니다.
• 고객사 현업 담당자와 밀착 소통하여 비즈니스 맥락과 페인 포인트 진단
• 모호한 요구사항을 기술적으로 해결 가능한 정량적 과제 및 사양으로 재정의
End-to-End AI 및 시스템 구축
• LLM API, AI 에이전트, RAG 파이프라인, 백엔드/프론트엔드 및 데이터 파이프라인(ETL) 직접 개발
• 기존 사내 시스템(ERP, CRM 등) 및 SaaS와 연동
프로덕션 배포 및 라이브 운영
• 실제 운영 환경에 프로덕션 코드 상태로 배포
• 예외 케이스와 에러를 실시간 디버깅하여 안정화
제품팀 환류 및 재사용 자산화
• 고객 맞춤형 솔루션을 재사용 가능한 모듈 및 플랫폼 표준 기능으로 추상화
• 본사 R&D 및 제품 로드맵에 반영
이해관계자 소통 및 AX 내재화
• C-레벨 임원부터 현업 비개발자까지 기술적 트레이드오프를 명확히 설명
• 현업 담당자가 AI 도구를 직접 활용할 수 있도록 사용 지원
• LLM API, AI 에이전트 아키텍처, RAG 파이프라인, 성능 평가 체계(Evals) 구축 경험
• SQL, ETL 등 대용량 데이터 파이프라인 처리 능력
• AWS, GCP, Azure 등 퍼블릭 클라우드 환경에서의 서비스 배포·운영 경험, Docker/Kubernetes 등 컨테이너 기술 활용 경험
• 정해진 명세서가 없는 모호한 환경에서 문제를 구조화하고, 속도·범위·품질 간 최적의 결정을 내리는 역량
• 비개발자의 비즈니스 언어를 기술 사양으로 번역하고, 기술적 제약이나 스코프 변경 사항을 유연하고 명확하게 전달하는 커뮤니케이션 역량
오믈렛은 고객사에 직접 임베딩되어 비즈니스 문제 정의부터 구현, 프로덕션 배포, 운영, 제품 환류까지 전 과정을 책임지는 Forward Deployed Engineer(FDE)를 찾습니다. 단순한 요구사항 이행이 아니라, 고객 현장에서 발견한 문제를 오믈렛의 Operational Intelligence 기술로 해결하고 실제 운영 환경에 안정적으로 정착시키는 역할입니다.
즉, 고객 현장의 문제를 직접 정의하고 오믈렛의 기술로 해결하여 프로덕션 환경에 정착시키는 역할입니다.
주요업무
현장 탐색 및 비즈니스 문제 정의• 고객사 현업 담당자와 밀착 소통하여 비즈니스 맥락과 페인 포인트 진단
• 모호한 요구사항을 기술적으로 해결 가능한 정량적 과제 및 사양으로 재정의
End-to-End AI 및 시스템 구축
• LLM API, AI 에이전트, RAG 파이프라인, 백엔드/프론트엔드 및 데이터 파이프라인(ETL) 직접 개발
• 기존 사내 시스템(ERP, CRM 등) 및 SaaS와 연동
프로덕션 배포 및 라이브 운영
• 실제 운영 환경에 프로덕션 코드 상태로 배포
• 예외 케이스와 에러를 실시간 디버깅하여 안정화
제품팀 환류 및 재사용 자산화
• 고객 맞춤형 솔루션을 재사용 가능한 모듈 및 플랫폼 표준 기능으로 추상화
• 본사 R&D 및 제품 로드맵에 반영
이해관계자 소통 및 AX 내재화
• C-레벨 임원부터 현업 비개발자까지 기술적 트레이드오프를 명확히 설명
• 현업 담당자가 AI 도구를 직접 활용할 수 있도록 사용 지원
자격요건
• Python, Java, JavaScript/TypeScript 등 주요 언어로 프로덕션 레벨 코드를 직접 작성·리뷰할 수 있는 백엔드/풀스택 개발 실무 경험(3년 이상)• LLM API, AI 에이전트 아키텍처, RAG 파이프라인, 성능 평가 체계(Evals) 구축 경험
• SQL, ETL 등 대용량 데이터 파이프라인 처리 능력
• AWS, GCP, Azure 등 퍼블릭 클라우드 환경에서의 서비스 배포·운영 경험, Docker/Kubernetes 등 컨테이너 기술 활용 경험
• 정해진 명세서가 없는 모호한 환경에서 문제를 구조화하고, 속도·범위·품질 간 최적의 결정을 내리는 역량
• 비개발자의 비즈니스 언어를 기술 사양으로 번역하고, 기술적 제약이나 스코프 변경 사항을 유연하고 명확하게 전달하는 커뮤니케이션 역량
