딥오토(DeepAuto.ai)는 데이터와 인공지능 기술을 기반으로 **Vertical AI 분야의 근본적인 혁신**을 주도하고 있습니다. 각 산업 고유의 복잡성과 제약을 깊이 이해하고, 이에 최적화된 Agentic AI 워크플로우(Workflow) 자동화 체계를 구축합니다. 이를 통해 단순한 보조 도구를 넘어, 현장의 문제를 주도적으로 해결하는 **실행형 지능 에이전트**를 현실로 만들어가고 있습니다.
DeepAuto.ai Platform 팀은 기업 고객과의 긴밀한 소통을 통해 비즈니스 Use Case를 정확히 파악하며, 내부 연구 조직의 선도적인 기술을 결합하여 엔터프라이즈 AI 제품을 설계 및 구축합니다. 나아가 개발 생산성과 시스템 안정성의 균형을 추구하며, 탁월한 엔지니어링 환경과 건강한 개발 문화를 주도적으로 조성하고 있습니다.
Pre-A 단계의 유망한 GenAI 스타트업에서 핵심 초기 멤버로 합류하여, 혁신적인 Agentic AI 제품의 도약과 개인의 폭발적인 성장을 함께 경험할 역량 있는 엔지니어 분을 기다립니다.
주요 업무
＜직무 개요 (Job Overview)＞ 본 포지션은 Agentic AI 플랫폼을 위한 백엔드, 데이터 플랫폼, MLOps, Cloud/On-prem 인프라, 그리고 보안까지 아우르는 End-to-End 플랫폼 엔지니어 역할을 수행합니다.
처음부터 모든 영역을 깊이 있게 아실 필요는 없습니다. 실무를 통해 아래 내용들을 전반적으로 숙지하며 특정 분야의 전문성(Specialty)을 키우고, 궁극적으로는 시스템의 경계를 넘나들며 주도적으로 문제를 정의하고 해결할 수 있는 엔지니어를 찾습니다.
＜주요 업무 (Key Responsibilities)＞
Agent 및 Workflow 기반 AI 플랫폼의 백엔드 서버 개발 및 운영
에이전트간 비동기 워크로드를 고려한 API 및 워커 시스템 설계·구현
클라우드 및 온프레미스 환경에서의 서비스 배포, 운영, 자동화
정형/비정형 데이터 ingestion, 저장, 조회, 분석 파이프라인 구축 및 개선
워크플로우 운용: Temporal, Airflow
데이터 플랫폼: Clickhouse, Snowflake / Databricks, Postgres, Vector DB, NATS 등
GPU 기반 모델 서빙 및 ML 워크로드를 위한 인프라 구성 및 운영서비스 안정성을 위한 모니터링, 로깅, 장애 대응
컴퓨팅 인프라: AWS 및 Neocloud (Nebius 등) 기반 GPU 인프라 (H100, B200 운용 및 보유중. 확장 예정)
GPU 기반 인프라: SkyPilot, Ray, SGLang, vLLM 등
모니터링: OpenTelemetry, Grafana
엔터프라이즈 환경을 고려한 보안, 권한, 멀티테넌시 구조 설계고객 환경(On-prem / Hybrid Cloud)에 대한 배포 및 운영 이슈 해결
자격요건
백엔드 구현 편의가 아닌, 실제 사용자의 경험과 제품 목표를 기준으로 시스템을 설계하는 자세
영어 기술 문서를 읽고 레퍼런스를 기반으로 문제를 해결할 수 있는 능력
웹 서버 및 아키텍처 설계 경험 (Python 선호)
필요시 Golang, Typescript, Rust 등 다양한 언어를 다룰 수 있는 의지
다양한 Workflow 시스템에 대한 경험 (Temporal, Airflow, Celery 등)
REST HTTP 이외의 다양한 프로토콜 및 분산시스템 분석 능력
클라우드 인프라 구축 및 관리 경험 (AWS, GCP, Azure 중 하나 이상)
데이터베이스 설계 및 성능 최적화 경험 (SQL, NoSQL)
CI/CD 파이프라인 구축 및 관리 경험
코딩 에이전트를 이용한 문제해결 능력
우대사항
오픈소스 프로젝트 기여 경험
데이터 파이프라인 및 Columnar DB 운영 경험
GPU 기반 ML 또는 모델 서빙 인프라 구축 경험
Kubernetes, IaC, Observability 중심의 운영 경험
Untrusted code 실행을 위한 Sandbox 환경 구축 경험 (예: Container, VM 환경 기반)
