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APLUS AI_CORE_백엔드 엔지니어(전문연구요원 가능)

에이플러스를 소개합니다.

에이플러스는 고객이 손쉽게 비즈니스에 AI 를 활용하여 혁신적인 비즈니스 성과를 창출하도록 돕고 있습니다. 이를 더 잘 할 수 있는 배경에는 18년전에 포스텍 연구실에서 창업한 이후, 홈쇼핑 통합 1위 서비스 "홈쇼핑모아"를 통해서 실제 비즈니스 성과를 창출하는 수많은 AI 기술들을 실전에 적용한 경험에서 비롯되었습니다. 그 결과 에이플러스 출시 1년만에 10배 이상 고속 성장을 해 왔고 CJ온스타일, 쇼핑엔티, 신세계라이브쇼핑, SK스토아, 풀무원 등 엔터프라이즈 이커머스사 9개사에 15개 SaaS 구독 제품을 공급하며 고객들의 매출 향상, 비용 절감, 효율성 향상을 돕고 있습니다.

AI CORE 스쿼드를 소개합니다.

커머스 AI CORE 스쿼드는 ‘커머스 AI 분야의 No.1 파트너’라는 뚜렷한 목표 아래 창설된 커머스 도메인에서 반복되는 문제를 AI기술로 해결하는 데 집중하는 팀입니다.

우리팀이 다루는 문제들 예시

  • 멀티모달 상품 카테고리 분류기 AI
  • 리뷰 분석 AI
  • 상품 속성 추출 AI
  • 카탈로그 AI
  • LLM 기반 정제 AI

이 모든 작업은 단순히 모델을 학습시켜 전달 하는 수준을 넘어, 도메인 맞춤형 학습 > 실험 > 운영의 전체 사이클을 고려하여 직접 설계하고 실행합니다.

AI 백앤드 엔지니어의 역할

AI 백앤드 챕터는 단순한 모델 서빙을 넘어서 고객사 데이터를 활용한 도메인 맞춤형 모델 학습, 운영 환경에 최적화된 추론 구조 설계, GPU 자원 관리까지 전체 AI 파이프라인을 리드합니다. 또한 OpenAI API 등 외부 LLM을 활용한 기능을 개발하고, 이를 커머스 도메인에 맞춰 서비스화 하는 업무도 함께 수행합니다.

이렇게 배포된 모델을 서비스 백앤드 엔지니어와 함께 실서비스에 통합, 운영하며, 실제 유저의 피드백과 사용데이터를 반영하며 개선을 반복합니다.

이 포지션은 "리서처가 모델을 만들고, MLOps엔지니어가 서빙한다" 라는 전통적인 구조를 넘어 직접 커스터마이징 학습, 운영 자동화 워크플로우, 피드백 기반 개선 사이클까지 주도할 수 있는 역량을 갖춘 엔지니어를 기다립니다.

우리는 "AI를 실전에 적용할 수 있는 기술력"을 가장 중요하게 생각합니다. AI 기술이 어떻게 서비스에 녹아들고, 실제 비즈니스 가치를 만들어내는지를 함께 고민할 분을 찾습니다.

함께 일하는 문화

매주 스프린트 플래닝과 회고를 통해 속도, 방향성, 팀원 컨디션을 조율합니다. 개발뿐 아니라 인프라, 데이터, 운영 구조 전반에 대한 기술 설계에 팀원들이 함께 참여합니다. 순히 돌아가는 코드가 아닌, 운영 가능한 코드, 유지 가능한 시스템을 추구합니다. 술적인 호기심과 함께 비즈니스 임팩트를 고민하는 문화를 지향합니다. 이제, 이 여정에 함께할 새로운 크루를 기다립니다.

이런 성장 가능성을 가지고 있습니다.

  • 커머스와 AI라는 가장 주목받는 두 영역의 교차점에서, 도메인 전문가로 성장할 수 있습니다.
  • 오픈 소스 모델을 활용한 도메인 특화 모델 구축 및 운영 경험과, OpenAI API 등 외부 LLM을 활용한 기능 설계 및 개선 경험을 함께 쌓을 수 있습니다.
  • Kubernetes, Kafka, 마이크로서비스 같은 백엔드 최신 기술들을 사용하는 환경에서 작업하는 경험을 쌓을 수 있습니다.
  • 다양한 고객사 도메인을 다루는 멀티테넌시 구조를 설계 및 운영해보는 경험을 해볼 수 있습니다.
  • 대규모 데이터를 다루는 AI 시스템의 GPU 자원 관리, 추론 최적화, 배포 자동화 등 MLOps 전반을 실습할 수 있습니다.
  • 담당하는 프로덕트 특성에 따라 B2B2C구조의 대용량의 트래픽을 감당하며 이를 확장하는 경험도 해볼 수 있습니다.

이런 분과 함께 하고 싶습니다.

  • 기술을 단순히 구현하는 것에 그치지 않고, 구조와 운영, 생명주기까지 고민하는 분
  • 똑똑해보이려는 코드가 아닌 단순한 설계의 가치를 알고 지키려 노력하시는분
  • 긴급한 상황에는 문제를 해결하고, 그 이후에는 기술적 고찰과 개선을 도모할 수 있는분
  • 기술 자체에 매몰되지않고 실제 가치를 창출하는 과정에 관심이 있는 분
  • 왜 못 하는가 보다, 제한된 상황에서 어떻게 함께 풀 수 있을지 고민하는 팀워크를 가지신분
  • 기본적으로는 빠르게 달리되, 동료와 함께 속도를 조율할 줄 아는 협업 태도를 가지신분
  • 함께 웃고, 함께 일하고, 지속가능한 리듬을 서로 나누고 고민하며 오래 달리고 싶은 분

이런 일을 담당합니다.

  • 커머스 AI 프로덕트를 위한 AI 백엔드 시스템의 전체 라이프사이클 설계 및 운영
  • 고객사별 SFT 및 피드백 기반 DPO 적용을 위한 모델 학습/튜닝 파이프라인 구성
  • GPU 환경에서 모델 추론 시스템 운영 및 최적화, 자원 효율 관리
  • Kubernetes 기반 인프라 및 MLOps 파이프라인 구축/운영
  • 서비스 백엔드 엔지니어와 협업하여 모델을 실서비스에 안정적으로 통합/운영
  • 다양한 고객사의 데이터를 활용한 멀티테넌시 기반 구조 설계 및 관리

이런 분을 찾습니다.(자격요건)

  • AI/MLOps 기반 실무 경험 2년 이상 또는 이에 준하는 프로젝트 운영 경험
  • Docker, Kubernetes 등 컨테이너 기반 인프라 환경에 대한 실무 경험
  • GPU 기반 모델 서빙 또는 추론 인프라 구성 및 운영 경험
  • RDBMS, 메시지큐(Kafka 등)를 활용한 데이터 파이프라인 및 서비스 구성 경험
  • 단순 모델 서빙을 넘어 튜닝/재학습 파이프라인 구성 경험 또는 관심
  • 팀워크 기반 협업, 코드 리뷰, 운영 설계 등 개발 프로세스 전반에 대한 이해

이런 분은 더욱 좋습니다.

  • 오픈소스 모델을 리서치하고 선택하여 파인튜닝하여 서비스를 운영한 실무 경험 또는 커머스 도메인에 대한 이해
  • 피드백 수집 플랫폼을 통한 평가 기반 개선 루프 운영 경험
  • 테스트 코드 및 모니터링 시스템의 중요성을 이해하고 업무에 맞는 테스트 설계 경험
  • Kubernetes 기반의 대규모 서비스 운영 및 트래픽 분산 구조에 대한 이해
  • Celery, Kafka 등 분산/비동기 처리 시스템 구성 경험
  • 빌드/테스트/배포 자동화 등 CI/CD 파이프라인 구성 경험
  • GPU 리소스 최적화 및 효율적 운영 경험
  • 외부 LLM API를 활용한 효율적이고 지속적인 프롬프트 엔지니어링 경험
  • AWS 등 클라우드 환경에서의 인프라 설계/운영 경험

영입 프로세스

1. 서류 접수
2. 과제 테스트
3. 직무 인터뷰
4. 경영진 인터뷰
5. 최종 합격
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