Forward Deployment Engineer (FDE)

‍[직무소개]

향후 10년, 전 산업의 밸류체인은 AI Agent와 사람이 협업하는 형태로 재정의 될 것입니다.

Applied AI 프로젝트는 이러한 변화를 실현하기 위한 'AI Agent Build'와, 구축된 Agent를 지속적으로 진화시키는 'Ops'로 구성됩니다.

Forward Deployment Engineer(FDE)는 이 전과정의 최전선(Forward)에서 비즈니스 문제와 기술의 간극을 뛰어넘는 End-to-End 해결사입니다.

고객의 추상적인 비즈니스 요구사항을 명확한 기술 스펙으로 구체화하고, 최신 LLM/RAG, 검색 파이프라인(Knowledge Graph, Text2SQL)부터 안정적인 프론트엔드·백엔드 서비스 구현, 프로덕션 배포까지 직접 이끌어냅니다.

단순한 기능 개발을 넘어, 실제 고객 환경에서 가치있게 작동하는 AI Agent 시스템을 최전선에서 고도화하고 완성해나갈 엔지니어 분을 기다립니다.

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[주요 업무]

AI 솔루션 설계 및 아키텍처
- 고객사 비즈니스 요구사항 분석 및 LLM, RAG, NLP 기반 맞춤형 AI 솔루션 아키텍처 설계
- 자연어 검색, Knowledge Graph / Ontology, Text2SQL 기술을 활용한 지식 기반 데이터 파이프라인 설계 및 구축
- 온프레미스(On-Premise) 및 클라우드 환경에 맞춘 최적의 배포 구조 수립
풀스택 시스템 구현 및 통합
- 백엔드(Server), 프론트엔드(Web/App), 클라우드 인프라를 아우르는 전방위적인 개발을 통해 유연하고 안정적인 서비스를 구현
- 사용자 경험(UX) 최적화를 위해 Feature 운영 및 모니터링 도구를 설계
- 서비스 및 시스템의 관리/운영 효율화를 위한 내부 도구를 개발하고 도입
현장 배포 및 운영 지원
- 고객사 환경 현장 배포, QA, 안정화 지원
- 배포 이후 성능 모니터링 및 지속적인 이슈 대응

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[자격 요건]

이런 경험을 가진 분을 찾습니다.

Engineering Foundation: 컴퓨터공학 관련 학위 또는 이에 준하는 실무 개발 경력을 보유하신 분
Implementation Skills: Python, TypeScript 등 백엔드 개발 능력과 Langgraph, Prompting 등 LLM 오케스트레이션 구현 역량을 보유하신 분
RAG & Search: Elasticsearch, Vector DB 등을 활용한 검색 시스템 및 RAG 아키텍처 구축 경험이 있는 분 / 자연어 검색 및 지식 기반 검색 파이프라인(KnowledgeGraph, Ontology 등)에 대한 이해와 실무 활용 경험이 있으신 분
Active Communication: PM 및 비즈니스 담당자와 긴밀히 소통하며, 기술적인 제약 사항이나 대안을 명확하게 설명할 수 있는 분
Field Work: 고객사 파견 업무를 수행하여 현장의 문제를 직접 해결할 수 있는 분

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[우대 사항]

이런 분이면 더 좋겠어요

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[면접 프로세스]

[기타 안내]

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