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"당신의 성장이 대웅의 목표입니다"
대웅은 직원의 성장을 최우선으로 하며, 자율적으로 몰입하며 일할 수 있는 환경을 제공합니다. 나이/연차/성별/국적 상관없이 역량과 성과를 기반으로 공정/객관/투명하게 평가하고 합리적으로 보상하여 직원이 주인되는 회사를 만들어갑니다.
우리는 직원의 성장이 고객과 사회의 성장으로 이어질 수 있어야 (WIN-WIN-WIN)
비로소 우리의 일이 의미 있다고 믿습니다. 당신이 성장할 수 있는 모든 기회가 있는 곳, 대웅과 함께 성장할 여러분의 도전을 기다립니다.
[AX TF 소개]
AX TF는 대웅의 일하는 방식을 AI로 바꾸는 전사 조직입니다. 영업·마케팅, 연구, 개발·임상, 생산까지 제약 비즈니스 전 영역의 실제 업무를 대상으로, 전 직원이 안전하게 매일 쓰는 사내 AI 제품과 이를 받치는 공용 기반을 만듭니다. 한 부서의 문제를 풀 때도 여러 부서가 다시 쓸 수 있는 형태로 설계하고, 실제로 쓰이며 성과가 측정되는 것을 목표로 합니다.
- 전사 AI 환경: 전 직원이 회사 데이터와 함께 안전하게 쓰는 Enterprise AI와 클라우드 AI, 접근 권한과 사용 모니터링
- 사내 시스템 연결: 기간계·그룹웨어 등 핵심 시스템을 MCP·API로 AI와 연결
- 업무 AI 제품: 문서 판정·검증, 콘텐츠 생성·심의, 문서 인식(OCR) 등 여러 부서가 함께 쓰는 에이전트와 도구
[이 자리가 있는 이유]
부서에서 들어온 과제를 실제로 동작하고, 계속 쓰이는 AI 기능으로 만드는 사람이 필요합니다.
제약회사의 업무는 대부분 판단입니다. 이 문서가 규정에 맞는지, 이 증빙이 유효한지, 이 결과가 기준을 통과하는지. AX Engineer는 이런 판단을 AI가 대신하거나 돕게 만들고, 그 결과가 사람의 판단과 얼마나 맞는지 수치로 확인합니다.
AX Engineer는 AX 과제 수행의 책임자입니다. 배정받은 과제를 현업과의 요구 정리부터 구현, 검증, 운영 전환까지 끝까지 가져갑니다. 기술 방향과 과제 간 우선순위는 Senior AX Engineer와 함께 정합니다.
2. AI 기능 구현: LLM 워크플로, 에이전트, 문서 처리(OCR·추출·판정) 기능 개발
3. 품질 측정과 개선: 정답 데이터를 만들고, 판정 결과가 사람의 판단과 얼마나 일치하는지 측정해 개선
4. 프로토타입의 운영 전환: AX Product Manager가 검증한 프로토타입을 인증·로그·모니터링을 갖춘 운영 가능한 형태로 전환
5. 사내 시스템 연동: MCP·API를 통해 사내 데이터와 AI를 연결
6. 공용 기반 구성요소 구현·운영: 사내 AI 앱 배포 경로, LLM 게이트웨이, 평가 하네스, 문서 인식
같은 공용 모듈 등 여러 과제가 함께 쓰는 부품 개발과 운영
7. 운영 인수인계: 운영 담당자에게 넘길 문서, 실행·검증 방법, 알려진 한계 정리
2. 3년 이상의 소프트웨어 개발 경험이 있으신 분
3. LLM API를 활용한 기능을 실제 사용자에게 제공해 보신 분 (프로토타입 수준을 넘어선 경험)
4. 만든 기능이 제대로 동작하는지 자신만의 방법으로 검증해 보신 분
5. Python 또는 TypeScript 중 하나 이상에 숙련되신 분
6. 요구사항이 명확하지 않은 상태에서 스스로 질문하여 범위를 좁혀 보신 분
대웅은 직원의 성장을 최우선으로 하며, 자율적으로 몰입하며 일할 수 있는 환경을 제공합니다. 나이/연차/성별/국적 상관없이 역량과 성과를 기반으로 공정/객관/투명하게 평가하고 합리적으로 보상하여 직원이 주인되는 회사를 만들어갑니다.
우리는 직원의 성장이 고객과 사회의 성장으로 이어질 수 있어야 (WIN-WIN-WIN)
비로소 우리의 일이 의미 있다고 믿습니다. 당신이 성장할 수 있는 모든 기회가 있는 곳, 대웅과 함께 성장할 여러분의 도전을 기다립니다.
[AX TF 소개]
AX TF는 대웅의 일하는 방식을 AI로 바꾸는 전사 조직입니다. 영업·마케팅, 연구, 개발·임상, 생산까지 제약 비즈니스 전 영역의 실제 업무를 대상으로, 전 직원이 안전하게 매일 쓰는 사내 AI 제품과 이를 받치는 공용 기반을 만듭니다. 한 부서의 문제를 풀 때도 여러 부서가 다시 쓸 수 있는 형태로 설계하고, 실제로 쓰이며 성과가 측정되는 것을 목표로 합니다.
- 전사 AI 환경: 전 직원이 회사 데이터와 함께 안전하게 쓰는 Enterprise AI와 클라우드 AI, 접근 권한과 사용 모니터링
- 사내 시스템 연결: 기간계·그룹웨어 등 핵심 시스템을 MCP·API로 AI와 연결
- 업무 AI 제품: 문서 판정·검증, 콘텐츠 생성·심의, 문서 인식(OCR) 등 여러 부서가 함께 쓰는 에이전트와 도구
[이 자리가 있는 이유]
부서에서 들어온 과제를 실제로 동작하고, 계속 쓰이는 AI 기능으로 만드는 사람이 필요합니다.
제약회사의 업무는 대부분 판단입니다. 이 문서가 규정에 맞는지, 이 증빙이 유효한지, 이 결과가 기준을 통과하는지. AX Engineer는 이런 판단을 AI가 대신하거나 돕게 만들고, 그 결과가 사람의 판단과 얼마나 맞는지 수치로 확인합니다.
AX Engineer는 AX 과제 수행의 책임자입니다. 배정받은 과제를 현업과의 요구 정리부터 구현, 검증, 운영 전환까지 끝까지 가져갑니다. 기술 방향과 과제 간 우선순위는 Senior AX Engineer와 함께 정합니다.
주요업무
1. AX 과제 수행: 배정된 과제의 현업 요구 정리, 설계, 구현, 검증, 운영 전환까지 책임. 담당 과제의 현업 미팅과 진행 공유 주도2. AI 기능 구현: LLM 워크플로, 에이전트, 문서 처리(OCR·추출·판정) 기능 개발
3. 품질 측정과 개선: 정답 데이터를 만들고, 판정 결과가 사람의 판단과 얼마나 일치하는지 측정해 개선
4. 프로토타입의 운영 전환: AX Product Manager가 검증한 프로토타입을 인증·로그·모니터링을 갖춘 운영 가능한 형태로 전환
5. 사내 시스템 연동: MCP·API를 통해 사내 데이터와 AI를 연결
6. 공용 기반 구성요소 구현·운영: 사내 AI 앱 배포 경로, LLM 게이트웨이, 평가 하네스, 문서 인식
같은 공용 모듈 등 여러 과제가 함께 쓰는 부품 개발과 운영
7. 운영 인수인계: 운영 담당자에게 넘길 문서, 실행·검증 방법, 알려진 한계 정리
자격요건
1. 학사 이상2. 3년 이상의 소프트웨어 개발 경험이 있으신 분
3. LLM API를 활용한 기능을 실제 사용자에게 제공해 보신 분 (프로토타입 수준을 넘어선 경험)
4. 만든 기능이 제대로 동작하는지 자신만의 방법으로 검증해 보신 분
5. Python 또는 TypeScript 중 하나 이상에 숙련되신 분
6. 요구사항이 명확하지 않은 상태에서 스스로 질문하여 범위를 좁혀 보신 분
