"Empowering AI, Elice." 엘리스는 공공·기업 전 영역의 AI 전환을 이끌고, 모두가 AI 시대의 주역이 되도록 돕는 글로벌 AI 기업입니다.
/*AI 인프라 혁신을 통한 AI 에코시스템 구축*/
최신 GPU(B200·H100) 및 국산 NPU를 탑재한 AI PMDC 통해 고성능 AI 인프라 구축 및 서비스 제공
국내 최고 수준의 전력 효율로 자체 구축한 AI 전용 데이터센터와 'AI 인프라-플랫폼-모델-콘텐츠' 통합 AI 생태계를 조성
정부 및 공공기관에 안정적인 클라우드 환경 제공이 가능한 보안인증(CSAP) 획득
/*한국어 특화 AI 모델로 교육 혁신을 선도*/
AI SaaS 솔루션 '엘리스LXP'로 6,200여 기업·기관과 260만 명 학습자 지원
자체 개발한 한국어 특화 생성형 AI 모델 라이브러리로 목적별 맞춤 모델 제공
전국 초중고 AI 디지털교과서(AIDT)의 인프라·콘텐츠·플랫폼을 통합 공급
/*엘리스 Backend 팀을 소개합니다.*/ 백엔드팀은 AI와 클라우드 기술을 기반으로 엘리스 플랫폼 전반의 구조를 설계하고 운영하는 조직입니다. 학습, 클라우드, AI 서비스가 유기적으로 연결된 대규모 SaaS 환경에서 안정성과 확장성을 모두 고려한 시스템을 만들고, 복잡한 서비스들이 하나의 일관된 플랫폼처럼 작동하도록 아키텍처를 설계하고 최적화합니다. 백엔드 팀은 서비스의 신뢰성과 효율을 높이기 위해 핵심 데이터 구조를 설계하고, 수많은 요청이 동시에 발생하는 상황에서도 성능이 유지되는 인프라 구조를 구현합니다. 학습 로그, AI 모델 사용량, 과금 데이터 등 서로 다른 도메인의 정보를 통합적으로 다루며, 모든 데이터 흐름이 끊김 없이 이어지도록 시스템을 설계합니다. 또한 기획, 디자인, AI, 인프라 등 다양한 팀과 협업하여 기술적 제약 속에서도 제품의 일관된 사용자 경험을 구현합니다. 엘리스의 백엔드 엔지니어는 단순히 서버를 개발하는 사람이 아니라, AI·클라우드·데이터가 결합된 복합 시스템의 구조를 설계하고 운영하는 기술 리더입니다. 코드 한 줄이 학습 경험을 바꾸고, 설계 하나가 서비스 전체의 확장성을 결정합니다. 이곳에서는 새로운 기술을 실험하고, 제품의 핵심 구조를 함께 만들어 가며, AI 시대 SaaS 플랫폼이 나아가야 할 방향을 백엔드 기술로 정의하는 경험을 하게 됩니다.
/*엘리스 시니어 백엔드 엔지니어 어떤 역할을 하나요?*/ 엘리스의 시니어 백엔드 엔지니어는 AI-Native 시대의 교육 플랫폼을 지탱하는 고가용성 분산 시스템과 실시간 클라우드 아키텍처의 기술적 방향성을 정의합니다. 260만 학습자가 동시에 실습하고 AI와 상호작용하는 환경에서, 자체 데이터센터의 GPU/NPU 자원 배분 전략을 수립하고 복잡한 비즈니스 도메인을 견고한 마이크로서비스(MSA)로 설계 및 구조화합니다. 우리는 단순한 API 개발을 넘어, AI 에이전트와 인프라가 유기적으로 결합된 SaaS의 심장부를 주도적으로 설계하고 기술적 의사결정을 내립니다. 최신 AI 엔지니어링 도구를 워크플로우에 깊숙이 이식하여 시스템의 안정성을 책임지는 동시에, 팀 전체의 개발 생산성 혁신을 증명할 기술 리더를 모십니다.
※ 위 내용은 엘리스 안에서 백엔드 엔지니어의 직무 전문성을 발전시킬 수 있는 방향의 예시입니다. 엘리스에서 개인의 역량, 적성, 포부와 맞는 커리어 플랜을 만들어보세요.
주요 업무
고가용성 MSA 아키텍처 주도 및 최적화
확장 가능한 마이크로서비스 구조를 설계하고, Python 기반의 고성능 서버 어플리케이션 표준을 수립합니다.
Polyglot 저장소를 활용해 복잡한 데이터 도메인을 통합 설계하며, 전사적인 데이터 정합성 가이드라인을 정의합니다.
지능형 백엔드 파이프라인 및 실시간 인프라 설계
실시간 라이브 코딩 및 컨테이너 환경의 안정성을 위해 트래픽 처리 전략과 리소스 격리 메커니즘을 주도적으로 구현합니다.
자체 GPU/NPU 인프라와 LLM을 제품에 연결하는 지능형 파이프라인의 핵심 구조를 정의합니다.
엔지니어링 표준화 및 AI 기반 혁신
CI/CD 자동화 및 Observability 체계를 구축하여 시스템 전반의 장애 대응력을 강화합니다.
AI 도구를 활용해 코드 리뷰, 테스트, 문서화 과정을 혁신하고 팀 전체의 엔지니어링 가드레일을 설정합니다.
직군 간 경계를 넘는 기술적 가교 및 리더십
기획, AI 팀과 협업하여 요구사항을 구체적인 기술 명세로 전환하고, 제품의 비전을 기술적으로 주도합니다.
기술적 제약 안에서 최선의 사용자 경험을 끌어내기 위한 의사결정의 중심 역할을 수행합니다.
자격요건
7년 이상의 백엔드 개발 경험 또는 그에 준하는 기술적 깊이를 보유하신 분
대규모 트래픽이 발생하는 서비스에서 시스템 아키텍처를 직접 설계하고 운영하며 장애를 해결한 경험이 있는 분
Python(FastAPI/Django/Flask) 등 주요 언어에 대한 깊은 이해와 고성능 비동기 프로그래밍 역량을 갖추신 분
RDBMS 및 NoSQL에 대한 깊은 이해를 바탕으로 데이터베이스 샤딩, 파티셔닝, 쿼리 최적화를 주도해 본 경험이 있는 분
AI 도구를 워크플로우에 통합하여 본인뿐만 아니라 팀 전체의 생산성을 혁신해 본 경험이 있는 분
우대사항
해외 개발자와 기술 명세에 대해 논의하고 협업하며, 글로벌 환경에서 프로젝트를 리딩할 수 있는 영어 커뮤니케이션 능력을 보유하신 분
컴퓨터공학 전공 지식을 실무 아키텍처 설계에 투영하여, 시스템의 안정성과 확장성을 학문적/기술적 근거로 증명할 수 있는 분
온라인 교육 플랫폼(LMS/LXP)의 도메인 특성을 이해하고, 학습 데이터의 흐름과 사용자 경험을 고려한 백엔드 서비스 설계 경험이 있는 분
MSA 기반 시스템에서 도메인 간 결합도를 제어하고, Kafka나 RabbitMQ를 활용한 이벤트 기반 아키텍처(EDA)로 분산 시스템의 복잡도를 해결해 본 경험이 있는 분
Docker/Kubernetes 환경에서 서비스를 운영하는 것에 그치지 않고, 클라우드 리소스 최적화 및 인프라 효율화를 주도해 본 경험이 있는 분
초대형 트래픽(Traffic Spikes) 상황을 대비한 부하 분산 전략을 수립하고, 데이터베이스 샤딩 및 파티셔닝을 통해 대용량 데이터 처리의 병목을 제거해 본 경험이 있는 분
기술적 제약 안에서 기획, 디자인, AI 팀의 요구사항을 조율하며, 공통의 비즈니스 목표를 달성하기 위해 최선의 기술적 대안을 제시하고 설득할 수 있는 분
【성장 기회】
단순한 API 연동을 넘어 LLM 에이전트와 자체 GPU 인프라가 결합된 지능형 백엔드 파이프라인의 표준을 직접 정의하고 설계하며, AI-Native 시대의 아키텍처 리더로 성장합니다.
260만 사용자 규모의 트래픽 스파이크와 실시간 리소스 격리 등 클라우드 네이티브 환경에서 발생하는 고난도 엔지니어링 문제를 해결하며, 대규모 분산 시스템의 기술적 한계를 확장할 수 있습니다.
비즈니스 요구사항을 기술 로드맵으로 변환하는 과정에서 주도적인 의사결정을 내리고, 전사적인 시스템 확장성과 유지보수 전략을 책임지는 전략적 아키텍트(Architect)의 경험을 쌓습니다.
AI 도구를 활용해 팀 전체의 개발 생산성을 혁신하고 엔지니어링 품질 가드레일을 수립함으로써, 개별 개발자를 넘어 조직의 기술 수준을 상향 평준화시키는 테크 리드로서의 입지를 다집니다.
