포지션 상세
[라이브데이터를 소개합니다]
라이브데이터(LAIVDATA)는 AI Agent와 데이터 기술을 기반으로 업무 생산성과 의사결정을 혁신하는 제품을 만드는 테크 기업입니다.
우리는 단순한 기능 구현을 넘어, 사람과 AI가 함께 일하는 방식을 설계하고, 실제 교육/금융/공공 등 다양한 고객들의 문제를 해결하는 AI 및 Agent 기반 서비스를 만듭니다.
[포지션 소개]
우리팀(Agent Foundry팀)의 풀스택 개발자는 AI Agent가 통합된 플랫폼 서비스의 백엔드부터 프론트엔드까지 전 영역을 개발하는 역할을 수행합니다.
단순히 주어진 스펙을 구현하는 것이 아니라, 서비스의 성능과 안정성을 책임지고, 기획자·디자이너·AI 엔지니어와 긴밀히 협업하며, 빠르게 실험하고 개선하는 개발 문화에 함께합니다. 내부의 서비스 개발 뿐 아니라, 외부 고객의 문제를 해결해주는 프로젝트도 수행합니다.
• NestJS/FastAPI 기반 백엔드 개발
• React 기반 프론트엔드 개발
• 관계형 데이터베이스 및 NoSQL 설계 및 최적화
• LLM 활용한 Agent 서비스 개발
• 서비스 운영 및 장애 대응
• Multi-Agent / Orchestration이 필요한 구간을 식별하고, 마스터·서브 Agent의 R&R 정의
• 산출물: 유저 시나리오, Agent Flowchart, 상태·이벤트 정의, 예외/정책 문서
[2] LAIV NEXUS 및 AI 서비스 제품 기획
• DataMart / LaivStudio / MFlux / LangBridge / Veris 등 플랫폼 모듈의 문제정의·우선순위·릴리즈 기획
• B2B/엔터프라이즈·교육·금융 도메인 요구를 플랫폼 공통 역량으로 추상화
• PoC 본계약 운영 고도화로 이어지는 제품/프로젝트 로드맵 기여
• 산출물: PRD, 기능정의서, IA/화면설계(또는 Figma 협업), KPI·성공지표
[3] 품질·평가를 기획의 일부로 다루기
• Agent 품질 시나리오 설계, eval/judge 기준·루브릭 초안 작성
• 환각·오답·도구 실패·권한 오류 등 실패 유형 분류와 대응 정책 정의
• 출시 전후 A/B·퍼널·VOC를 연결해 '느낌 개선'이 아닌 '지표 개선'으로 의사결정
[4] 크로스펑셔널 실행
• 디자인·FE/BE·AI 리서치·PM/사업과 한 테이블에서 요구를 맞추고 일정·리스크를 조율
• 고객사/현업 인터뷰로 업무 흐름을 분해하고, AI 적용 가능 지점(AX)을 제안
• 작은 가설을 빠르게 검증하고, 근거 앞에서 우선순위를 다시 짜는 루프 운영
• Agent(LLM) 서비스 개발에 관심이 많고, 학습·실험·제품화에 적극적으로 참여하실 수 있는 분
• RDB 또는 NoSQL 중 1개 이상을 사용해 데이터 저장/조회 기능을 구현해 본 경험이 있으신 분
• 새로운 언어/라이브러리/프레임워크를 프로젝트에 적용하는데 거부감이 없으신 분
라이브데이터(LAIVDATA)는 AI Agent와 데이터 기술을 기반으로 업무 생산성과 의사결정을 혁신하는 제품을 만드는 테크 기업입니다.
우리는 단순한 기능 구현을 넘어, 사람과 AI가 함께 일하는 방식을 설계하고, 실제 교육/금융/공공 등 다양한 고객들의 문제를 해결하는 AI 및 Agent 기반 서비스를 만듭니다.
[포지션 소개]
우리팀(Agent Foundry팀)의 풀스택 개발자는 AI Agent가 통합된 플랫폼 서비스의 백엔드부터 프론트엔드까지 전 영역을 개발하는 역할을 수행합니다.
단순히 주어진 스펙을 구현하는 것이 아니라, 서비스의 성능과 안정성을 책임지고, 기획자·디자이너·AI 엔지니어와 긴밀히 협업하며, 빠르게 실험하고 개선하는 개발 문화에 함께합니다. 내부의 서비스 개발 뿐 아니라, 외부 고객의 문제를 해결해주는 프로젝트도 수행합니다.
주요업무
• RESTful API 설계 및 구현• NestJS/FastAPI 기반 백엔드 개발
• React 기반 프론트엔드 개발
• 관계형 데이터베이스 및 NoSQL 설계 및 최적화
• LLM 활용한 Agent 서비스 개발
• 서비스 운영 및 장애 대응
• Multi-Agent / Orchestration이 필요한 구간을 식별하고, 마스터·서브 Agent의 R&R 정의
• 산출물: 유저 시나리오, Agent Flowchart, 상태·이벤트 정의, 예외/정책 문서
[2] LAIV NEXUS 및 AI 서비스 제품 기획
• DataMart / LaivStudio / MFlux / LangBridge / Veris 등 플랫폼 모듈의 문제정의·우선순위·릴리즈 기획
• B2B/엔터프라이즈·교육·금융 도메인 요구를 플랫폼 공통 역량으로 추상화
• PoC 본계약 운영 고도화로 이어지는 제품/프로젝트 로드맵 기여
• 산출물: PRD, 기능정의서, IA/화면설계(또는 Figma 협업), KPI·성공지표
[3] 품질·평가를 기획의 일부로 다루기
• Agent 품질 시나리오 설계, eval/judge 기준·루브릭 초안 작성
• 환각·오답·도구 실패·권한 오류 등 실패 유형 분류와 대응 정책 정의
• 출시 전후 A/B·퍼널·VOC를 연결해 '느낌 개선'이 아닌 '지표 개선'으로 의사결정
[4] 크로스펑셔널 실행
• 디자인·FE/BE·AI 리서치·PM/사업과 한 테이블에서 요구를 맞추고 일정·리스크를 조율
• 고객사/현업 인터뷰로 업무 흐름을 분해하고, AI 적용 가능 지점(AX)을 제안
• 작은 가설을 빠르게 검증하고, 근거 앞에서 우선순위를 다시 짜는 루프 운영
자격요건
• 웹 서비스(백엔드) 개발 경험 4년 이상 또는 이에 준하는 프로젝트 경험이 있으신 분• Agent(LLM) 서비스 개발에 관심이 많고, 학습·실험·제품화에 적극적으로 참여하실 수 있는 분
• RDB 또는 NoSQL 중 1개 이상을 사용해 데이터 저장/조회 기능을 구현해 본 경험이 있으신 분
• 새로운 언어/라이브러리/프레임워크를 프로젝트에 적용하는데 거부감이 없으신 분
