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| 회사명 | 위버스마인드 |
|---|---|
| 포지션 | [위버스그룹] AI Lab - AI/ML Engineer 3년 이상 |
| 근무지 | 서울특별시 구로구 디지털로30길 28, 마리오타워 914호 |
| 고용형태 | 정규직 |
| 경력 | 5년 이상 |
Weavers AI Lab 팀 소개
빅테크, 창업가, 퀀트 헤지펀드 출신의 AI 연구원 및 엔지니어들로 구성된 5~10명 규모의 스타트업 같은 팀입니다.
탑티어 AI/NLP/AIEd 컨퍼런스(AAAI, NAACL, EMNLP, EDM 등) 논문 등재 경험이 풍부합니다.
대량의 멀티모달 AI 학습 데이터를 기반으로 실시간 상호작용을 위한 STT-LLM-TTS 파이프라인을 구축하고 내재화하고 있습니다.
팀 내 개발된 핵심 AI 기술과 제품들이 신기함에 이끌린 일회성 트래픽으로 끝나지 않고, 이미 국내 유수 대기업들의 교육에 도입되고 나아가 수만명의 B2C 지불 고객을 바탕으로 매출과 이익이 발생하고 성장하고 있습니다.
기술 연구와 제품 개발 사이에 선을 긋지 않고, AI 기술을 통한 제품 고도화와 업무 프로세스 효율화, 이 두 가지 목표를 함께 이뤄나가고 있습니다.
How We Work
일하는 방식
불필요한 절차를 최소화하고 수평적이고 자율적인 커뮤니케이션을 지향합니다.
아키텍처 및 제품 방향 의사결정에 적극적으로 참여합니다.
CI/CD 자동화로 테스트, 린트, 배포 파이프라인이 구축되어 있습니다.
조직의 리더십 & 안정성
네이버, 카카오 등 주요 플랫폼 기업에서 실서비스를 리드하고 탑티어 AI 학회 논문 등재 경험이 풍부한 리더십이 기술 방향을 이끌고 있습니다.
단기 성과가 아닌, 실제 매출과 수익이 발생하는 서비스를 오랜 기간 운영·개선해온 경험과 노하우를 갖춘 조직입니다.
주니어와 시니어 개발자가 함께 학습하고 성장할 수 있는 협업 구조가 자리 잡혀 있습니다.
팀 문화
코드 리뷰와 기술 공유 세션을 통해 함께 성장하는 문화를 지향합니다.
새로운 기술과 아키텍처는 서비스 목적에 맞는 최적의 선택을 추구합니다.
속도보다 정확하고 지속 가능한 코드 품질을 더 중요하게 생각합니다.
성장 기회
논문 연구: 탑티어 학회(AAAI, NAACL, EMNLP, EDM 등) 논문 투고 기회 및 참가 지원
기술 세미나: 정기적인 팀 내 기술 공유 및 논문 스터디
연산 리소스: 실험과 서빙에 충분한 GPU 리소스 지원
프로젝트 현황 및 기술적 도전 과제
주요 업무
현재 운영 중인 서비스의 스케일업과 신규 MVP 개발을 병행하고 있습니다. 전자에선 AI 기술의 품질과 안정성을 고도화하고, 후자에선 AI 기술이 가능케할 미래 사용경험을 선제적으로 탐색해 빠르게 실험합니다.
현재 주요 기술적 과제들
AI Tutor Agent 역량: 학습 효과를 극대화하는 AI Tutor의 재치있는 응답과 UX 제어
AI 운영 최적화: STT-LLM-TTS 파이프라인 내 AI 모델 학습, 자체 호스팅 및 서빙
Multilingual TTS: 언어A로 언어B를 가르칠 때 AI Tutor 발화 품질 개선
LLMOps: 프롬프트와 모델의 CI/CD를 위한 체계적 TC 수집과 평가 자동화
세일즈 AX: 세일즈 프로세스 내에서의 LLM 기반 고객 구매 전환율 최적화
컨텐츠 AX: 학습 제품의 도메인 확장을 위한 AI 기반 컨텐츠 생성 및 검수 자동화
자격 요건
3년 이상의 서버 개발 경력
Python 기반 웹 어플리케이션 서버 개발 경험
RESTful API 설계 및 개발 경험
Git 기반 협업 경험
RDBMS 및 ORM 사용 경험
3가지 핵심 역량
학습: 새로운 지식과 기술을 빠르게 습득하고 활용할 수 있는 학습 역량
해결: 문제의 현상으로부터 원인을 식별하고 해결책을 실험해 검증할 수 있는 문제 해결 역량
소통: 본인의 이해를 동료에게 높은 해상도로 효율적으로 전달할 수 있는 의사 소통 역량
기술 스택
Backend: FastAPI, TypeScript
Infrastructure: AWS, Docker, GitLab, Vercel
Database: PostgreSQL, Redis, ElasticSearch, ClickHouse, Supabase
AI/ML: PyTorch, HuggingFace Transformers, vLLM
MLOps: Airflow, MLflow, BentoML
LLM 기반 어플리케이션 개발 경험 (LangChain, LlamaIndex 등)
AI Agent/Agentic Workflow 설계 및 개발 경험
RAG 시스템 구축 경험
컨테이너 기반 어플리케이션 배포 및 운영 경험 (Kubernetes, Docker)
딥러닝 모델 서빙 서버 개발 경험 (vLLM, TensorRT 등)
ML 파이프라인 구축 및 운영
클린 코드 및 클린 아키텍처에 대한 이해
ETL 파이프라인 개발 등 데이터 엔지니어링 경험
교육 도메인, 세일즈 도메인 관련 경험
NoSQL 사용 경험 및 대규모 데이터베이스 운영 경험
서로의 의견을 존중합니다.
몰입할 수 있는 환경을 제공합니다.
부담 없이 일할 수 있는 기본을 지킵니다.
함께 성장합니다.
• 서류 접수 ＞ 실무진 인터뷰 ＞ 임원 인터뷰 ＞ 처우 협의 및 최종 합격 • 채용 프로세스에 대한 자세한 내용은 링크를 참고해주세요 • 이력서, 자기소개서(필수)/포트폴리오, 경력기술서(선택) • 포트폴리오 제출 시에는 개인 기여도를 표시해주세요. • 프로젝트 진행 배경과 목적, 전략 수립의 근거와 그 안에서 본인이 담당했던 역할과 업무 디테일에 대해 작성해주시면 검토에 도움이 될 수 있어요.