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[이 포지션 한눈에 보기]
• 이런 걸 만들어요: 바코드 없이 카메라가 상품을 인식하는 셀프 계산대 (Vision AI × 결제)
• 이렇게 일해요: 개발자가 '왜'부터 함께 정하고, AI로 일하는 방식을 팀 표준으로 만들어요
• 이런 분을 찾아요: 연차보다 새로운 시도를 두려워하지 않고, 배운 것을 나누는 풀스택 엔지니어
[우리는 카메라가 상품을 인식하는 셀프 계산대로, 오프라인 구매 경험을 바꾸고 있어요]
파인더스AI는 Vision AI로 오프라인 리테일의 구조적인 문제, 구인난과 인건비 상승을 기술로 풀고 있어요.
국내 최초 완전 무인매장 솔루션에서 시작해, 지금은 도입의 부담이 적은 형태의 Vision Check-Out(VCO)까지
솔루션을 확장하고 있어요.
VCO는 바코드를 하나씩 찍는 기존 셀프 계산대와 달라요.
상품을 올려두면 Vision AI가 상품의 외형만으로 무엇인지 인식하고, 그대로 결제까지 이어져요.
바코드를 붙이기 어려운 빵 같은 비정형 상품까지 셀프 계산이 가능해지면서, 셀프 계산대를 쓸 수 있는 매장의 범위 자체가 넓어지고 있어요.
기술 검증을 완료하여 삼성웰스토리, GS리테일 같은 대기업 파트너 및 대형 베이커리 카페 등 실제 매장에서 상용화를 넓히고 있고,
일본·싱가포르 등 글로벌 시장으로도 빠르게 확장 중이에요.
최근 Series Pre-B 후속 투자를 유치하며 기술 고도화와 국내외 확장에 속도를 내고 있어요.
[왜 지금, 오프라인일까요?]
파인더스AI의 오프라인은 오래된 시스템을 지키는 곳이 아니라, AI 기술이 이제 막 닿기 시작한 곳이에요.
아직 정답이 정해지지 않은 영역이라, 무엇을 만들든 기회도 경험도 '처음'이 돼요.
• Vision AI가 연구실이 아니라 오프라인 매장에서 일해요. 서비스의 핵심은 카메라가 상품을 알아보는 인식 기술이에요. 이 기술이 실제 매장 환경에서도 빠르고 정확하게 고객의 계산 경험으로 이어지도록 제품을 만드는 게 우리의 일이에요. Vision AI 모델을 '서비스'로 완성하는 특별한 경험을 할 수 있어요.
• 실제 매장이 곧 검증 환경이에요. 배포한 기능은 매장 계산대에서 실제 결제와 함께 검증되고, 점주와 고객의 반응이 그대로 다음 개선으로 이어져요.
• 화면 너머, 하드웨어와 외부 시스템까지 다뤄요. Web, App, 키오스크, 백엔드는 물론 하드웨어와의 통신, R&D에서 나온 Vision AI 기술을 제품으로 만드는 시스템 설계, POS/VAN 같은 외부 시스템 연동까지 다뤄요.
• 상품 인식에서 결제까지, 끝까지 책임져요. 상품 인식이 결제로 매끄럽게 이어져야 비로소 셀프 계산대가 완성돼요. 한국, 일본, 싱가포르 등 다국가의 다른 결제 체계를 연동해보는 경험도 할 수 있어요.
• 확산의 시작점에서 스케일 문제를 처음부터 풀어요. 지금은 도입 매장과 진출 국가가 빠르게 늘어나는 단계예요. 매장이 늘수록 결제 트래픽, 영상 데이터, 다국가 운영처럼 규모에서 오는 문제가 커지고, 이를 감당할 구조를 처음부터 설계하는 자리에 함께하게 돼요.
[우리는 이렇게 일해요]
• 개발자도 '왜'를 결정해요. 기획이 내려오면 구현만 하는 구조가 아니에요. 목표를 함께 보고, 무엇을 왜 만들지 판단하는 단계부터 개발자의 의견이 반영돼요.
• 스쿼드로 빠르게 움직여요. 의사결정 단계를 줄이고, 운영 환경에 빠르게 적용한 뒤 파트너 매장 관리자와 사용자의 반응을 보고 다음 스텝을 정해요.
• 운영 이슈는 설계 단계에서 미리 막아요. 오프라인 매장에서는 예외 상황이 일상이에요. 현장에서 생길 수 있는 케이스를 설계 단계에서 미리 담아, 운영 대응에 시간을 뺏기지 않고 다음 문제에 집중해요.
• 실패는 평가가 아니라 데이터예요. 시도의 결과가 실패여도 평가에 반영하지 않아요. 무엇을 배웠고 다음에 무엇을 시도할지가 더 중요해요.
• 하드웨어·운영·비즈니스까지 함께 봐요. 연구된 기술이 고객의 가치가 되기까지, 개발 바깥의 영역에도 폭넓게 관심을 가져요.
[AI-native, 구호가 아니라 환경으로 만들고 있어요]
'AI-native 개발'은 이제 모든 회사가 이야기해요. 파인더스AI는 조직 전체의 일하는 방식을 바꾸는 AX(AI Transformation)를 실제로 실행하고 있어요.
• AI 작업 환경은 직접 설계해요. AI를 어떻게 쓸지 정해진 틀이 없어요. 필요한 도구와 워크플로우를 직접 골라, 가장 일하기 좋은 형태로 자신의 개발 환경을 구성할 수 있어요.
• AI로 임팩트를 만들수록 지원도 커져요. 희망하는 모든 구성원에게 Claude를 기본으로 제공하고, AI로 실제 업무를 바꾼 사람에게는 분기마다 파워유저 선정을 거쳐 상위 플랜을 지원해요. 많이 쓰는 사람이 아니라, AI로 결과를 바꾸는 사람에게 집중하는 제도예요.
• AI가 개발 프로세스 안에 들어와 있어요. 코드 작성뿐 아니라 코드 리뷰, 테스트, CI까지 AI를 적용해, 반복적인 확인 작업은 줄이고 설계와 판단에 더 많은 시간을 써요.
• AI가 우리 회사의 맥락을 알고 일해요. 사내 데이터베이스와 Notion, Slack 같은 업무 도구를 MCP·커넥터로 AI와 연결해 두었어요. 일반적인 답이 아니라, 우리 서비스의 데이터와 문서를 바탕으로 AI와 함께 문제를 풀 수 있어요.
• 내가 만든 방식이 팀의 표준이 돼요. 직접 실험해 효과를 본 AI 활용 방식은 팀 표준으로 채택돼요. 개인의 생산성 팁에 머물지 않고, 팀 전체의 일하는 방식을 바꾸는 경험을 할 수 있어요.
[함께 만들어갈 동료를 찾고 있어요]
연차보다 그동안 무엇을 새로 시도해봤는지를 중요하게 생각해요.
낯선 기술이든, 처음 마주한 문제든, 경험해보지 않은 영역이든 두려움보다 호기심이 먼저인 분, 그리고 그 과정에서 배운 것을 동료와 나누는 데 주저함이 없는 분이면 좋겠어요.
Vision AI의 상품 인식 결과를 고객의 구매 경험으로 연결하는 서비스를 개발해요.
인식 결과 확인부터 예외 상황 처리까지, 매장에서 막힘 없는 흐름을 설계해요.
• VCO 고객 셀프 결제 앱과 POS/VAN 결제 연동을 개발해요.
• 매장 관리를 위한 React 기반 Admin Web을 만들어요.
• Node.js 기반 백엔드 API와 서비스 아키텍처를 설계하고 개발해요.
• 컴퓨터 비전·영상 처리 시스템과 서비스 사이의 연동 구조를 설계하고 개발해요.
• AWS와 Docker로 개발·운영 환경을 구축하고 개선해요.
• AI를 활용한 개발 워크플로우를 설계하고, 팀이 함께 쓰는 도구와 방식으로 확산해요.
• Git, AWS, Docker 기반의 개발·협업 환경에 익숙한 분
• AI-native 개발을 실무에서 실천하고 있고, 자신만의 방식을 구체적으로 설명할 수 있는 분
• 사용자와 운영 환경을 이해하고, 무엇을 만들지 스스로 판단해 제안할 수 있는 분
• 논리적·비판적으로 사고하고, 동료와 명확하게 소통하는 분
[사용하는 기술]
• 고객 셀프 결제 앱: Electron, TypeScript
• 매장 관리 Admin Web: React, TypeScript
• 백엔드 API: Node.js, TypeScript, PostgreSQL
• 인프라: AWS, Docker
• 협업: Git
• 이런 걸 만들어요: 바코드 없이 카메라가 상품을 인식하는 셀프 계산대 (Vision AI × 결제)
• 이렇게 일해요: 개발자가 '왜'부터 함께 정하고, AI로 일하는 방식을 팀 표준으로 만들어요
• 이런 분을 찾아요: 연차보다 새로운 시도를 두려워하지 않고, 배운 것을 나누는 풀스택 엔지니어
[우리는 카메라가 상품을 인식하는 셀프 계산대로, 오프라인 구매 경험을 바꾸고 있어요]
파인더스AI는 Vision AI로 오프라인 리테일의 구조적인 문제, 구인난과 인건비 상승을 기술로 풀고 있어요.
국내 최초 완전 무인매장 솔루션에서 시작해, 지금은 도입의 부담이 적은 형태의 Vision Check-Out(VCO)까지
솔루션을 확장하고 있어요.
VCO는 바코드를 하나씩 찍는 기존 셀프 계산대와 달라요.
상품을 올려두면 Vision AI가 상품의 외형만으로 무엇인지 인식하고, 그대로 결제까지 이어져요.
바코드를 붙이기 어려운 빵 같은 비정형 상품까지 셀프 계산이 가능해지면서, 셀프 계산대를 쓸 수 있는 매장의 범위 자체가 넓어지고 있어요.
기술 검증을 완료하여 삼성웰스토리, GS리테일 같은 대기업 파트너 및 대형 베이커리 카페 등 실제 매장에서 상용화를 넓히고 있고,
일본·싱가포르 등 글로벌 시장으로도 빠르게 확장 중이에요.
최근 Series Pre-B 후속 투자를 유치하며 기술 고도화와 국내외 확장에 속도를 내고 있어요.
[왜 지금, 오프라인일까요?]
파인더스AI의 오프라인은 오래된 시스템을 지키는 곳이 아니라, AI 기술이 이제 막 닿기 시작한 곳이에요.
아직 정답이 정해지지 않은 영역이라, 무엇을 만들든 기회도 경험도 '처음'이 돼요.
• Vision AI가 연구실이 아니라 오프라인 매장에서 일해요. 서비스의 핵심은 카메라가 상품을 알아보는 인식 기술이에요. 이 기술이 실제 매장 환경에서도 빠르고 정확하게 고객의 계산 경험으로 이어지도록 제품을 만드는 게 우리의 일이에요. Vision AI 모델을 '서비스'로 완성하는 특별한 경험을 할 수 있어요.
• 실제 매장이 곧 검증 환경이에요. 배포한 기능은 매장 계산대에서 실제 결제와 함께 검증되고, 점주와 고객의 반응이 그대로 다음 개선으로 이어져요.
• 화면 너머, 하드웨어와 외부 시스템까지 다뤄요. Web, App, 키오스크, 백엔드는 물론 하드웨어와의 통신, R&D에서 나온 Vision AI 기술을 제품으로 만드는 시스템 설계, POS/VAN 같은 외부 시스템 연동까지 다뤄요.
• 상품 인식에서 결제까지, 끝까지 책임져요. 상품 인식이 결제로 매끄럽게 이어져야 비로소 셀프 계산대가 완성돼요. 한국, 일본, 싱가포르 등 다국가의 다른 결제 체계를 연동해보는 경험도 할 수 있어요.
• 확산의 시작점에서 스케일 문제를 처음부터 풀어요. 지금은 도입 매장과 진출 국가가 빠르게 늘어나는 단계예요. 매장이 늘수록 결제 트래픽, 영상 데이터, 다국가 운영처럼 규모에서 오는 문제가 커지고, 이를 감당할 구조를 처음부터 설계하는 자리에 함께하게 돼요.
[우리는 이렇게 일해요]
• 개발자도 '왜'를 결정해요. 기획이 내려오면 구현만 하는 구조가 아니에요. 목표를 함께 보고, 무엇을 왜 만들지 판단하는 단계부터 개발자의 의견이 반영돼요.
• 스쿼드로 빠르게 움직여요. 의사결정 단계를 줄이고, 운영 환경에 빠르게 적용한 뒤 파트너 매장 관리자와 사용자의 반응을 보고 다음 스텝을 정해요.
• 운영 이슈는 설계 단계에서 미리 막아요. 오프라인 매장에서는 예외 상황이 일상이에요. 현장에서 생길 수 있는 케이스를 설계 단계에서 미리 담아, 운영 대응에 시간을 뺏기지 않고 다음 문제에 집중해요.
• 실패는 평가가 아니라 데이터예요. 시도의 결과가 실패여도 평가에 반영하지 않아요. 무엇을 배웠고 다음에 무엇을 시도할지가 더 중요해요.
• 하드웨어·운영·비즈니스까지 함께 봐요. 연구된 기술이 고객의 가치가 되기까지, 개발 바깥의 영역에도 폭넓게 관심을 가져요.
[AI-native, 구호가 아니라 환경으로 만들고 있어요]
'AI-native 개발'은 이제 모든 회사가 이야기해요. 파인더스AI는 조직 전체의 일하는 방식을 바꾸는 AX(AI Transformation)를 실제로 실행하고 있어요.
• AI 작업 환경은 직접 설계해요. AI를 어떻게 쓸지 정해진 틀이 없어요. 필요한 도구와 워크플로우를 직접 골라, 가장 일하기 좋은 형태로 자신의 개발 환경을 구성할 수 있어요.
• AI로 임팩트를 만들수록 지원도 커져요. 희망하는 모든 구성원에게 Claude를 기본으로 제공하고, AI로 실제 업무를 바꾼 사람에게는 분기마다 파워유저 선정을 거쳐 상위 플랜을 지원해요. 많이 쓰는 사람이 아니라, AI로 결과를 바꾸는 사람에게 집중하는 제도예요.
• AI가 개발 프로세스 안에 들어와 있어요. 코드 작성뿐 아니라 코드 리뷰, 테스트, CI까지 AI를 적용해, 반복적인 확인 작업은 줄이고 설계와 판단에 더 많은 시간을 써요.
• AI가 우리 회사의 맥락을 알고 일해요. 사내 데이터베이스와 Notion, Slack 같은 업무 도구를 MCP·커넥터로 AI와 연결해 두었어요. 일반적인 답이 아니라, 우리 서비스의 데이터와 문서를 바탕으로 AI와 함께 문제를 풀 수 있어요.
• 내가 만든 방식이 팀의 표준이 돼요. 직접 실험해 효과를 본 AI 활용 방식은 팀 표준으로 채택돼요. 개인의 생산성 팁에 머물지 않고, 팀 전체의 일하는 방식을 바꾸는 경험을 할 수 있어요.
[함께 만들어갈 동료를 찾고 있어요]
연차보다 그동안 무엇을 새로 시도해봤는지를 중요하게 생각해요.
낯선 기술이든, 처음 마주한 문제든, 경험해보지 않은 영역이든 두려움보다 호기심이 먼저인 분, 그리고 그 과정에서 배운 것을 동료와 나누는 데 주저함이 없는 분이면 좋겠어요.
주요업무
[이런 일을 하게 돼요]Vision AI의 상품 인식 결과를 고객의 구매 경험으로 연결하는 서비스를 개발해요.
인식 결과 확인부터 예외 상황 처리까지, 매장에서 막힘 없는 흐름을 설계해요.
• VCO 고객 셀프 결제 앱과 POS/VAN 결제 연동을 개발해요.
• 매장 관리를 위한 React 기반 Admin Web을 만들어요.
• Node.js 기반 백엔드 API와 서비스 아키텍처를 설계하고 개발해요.
• 컴퓨터 비전·영상 처리 시스템과 서비스 사이의 연동 구조를 설계하고 개발해요.
• AWS와 Docker로 개발·운영 환경을 구축하고 개선해요.
• AI를 활용한 개발 워크플로우를 설계하고, 팀이 함께 쓰는 도구와 방식으로 확산해요.
자격요건
• TypeScript 기반 React, Node.js로 서비스를 직접 만들고 운영해본 경험이 2년 이상이거나, 그에 준하는 경험이 있는 분• Git, AWS, Docker 기반의 개발·협업 환경에 익숙한 분
• AI-native 개발을 실무에서 실천하고 있고, 자신만의 방식을 구체적으로 설명할 수 있는 분
• 사용자와 운영 환경을 이해하고, 무엇을 만들지 스스로 판단해 제안할 수 있는 분
• 논리적·비판적으로 사고하고, 동료와 명확하게 소통하는 분
[사용하는 기술]
• 고객 셀프 결제 앱: Electron, TypeScript
• 매장 관리 Admin Web: React, TypeScript
• 백엔드 API: Node.js, TypeScript, PostgreSQL
• 인프라: AWS, Docker
• 협업: Git
