‘문서를 읽는다’는 것은 단순한 글자 인식이 아닌, 세상을 이해하고자 하는 의지입니다. KDL은 컴퓨터에게 읽기를 가르치는 일, 곧 인공지능에게 세상을 이해하는 눈을 부여하는 일에 도전하고 있습니다.
그래서 우리는 단순한 문서 자동화가 아니라, 문명 자동화를 꿈꿉니다. 세상의 모든 시스템은 텍스트로 구성되며, 그 텍스트를 AI가 사람처럼 맥락을 파악하고 판단할 수 있다면 전 세계의 지식과 절차, 행정을 다시 설계할 수 있습니다.
KDL은 이 관점에서 Document AI를 개발합니다. 단순히 글자를 추출하는 OCR이 아닌, 문서 전체를 의미 단위로 해석하고 시각적 배치와 문맥, 사용자의 의도를 이해하는 기술입니다. 우리가 만든 이 AI는 단순히 문서를 읽기 위한 것이 아닙니다. 산업의 업무 구조 전체를 다시 쓰기 위한 첫 언어입니다.
사람이 손으로 읽고 판단하던 문명 위에, 이제 AI가 들어옵니다. 우리는 그 흔하디흔한 OCR에서 출발했지만, 지금은 다음 문명을 작동시킬 첫 번째 문법을 만들고 있습니다. KDL은 지금, 세상의 문명을 읽는 방식을 다시 설계하고 있습니다.
【KDL만의 독보적인 경쟁력 5가지】
150억 수요를 만든 ‘DEEP OCR+’, 실전에서 증명된 기술력
비정형 문서까지 이해하는 Vision LLM 기반 AI
GPU 개인 배정, 개발자 중심의 몰입 환경
엔비디아 등 국내를 넘어선 글로벌 탑클래스 파트너십
퍼포먼스 마케팅 없이도 자생 가능한 사업 구조
【KDL이 일하는 방식】
일 = 몰입 = 즐거움
이기적 이타주의
모두가 기술을 이해하는 조직
치열한 논리적 사고
자유로운 소통과 투명한 공유
【KDL에서 얻는 다섯 가지 기회】
클린 코드와 코드 리뷰, 공유 중심의 개발 문화 속에서 함께 성장하는 기회
단순 기능이 아닌, 시장과 산업의 시스템을 바꾸는 개발에 참여할 수 있는 기회
AI 기술을 이해하는 기획자·디자이너·동료들과 깊이 있게 협업하는 기회
비정형 문서와 VLM·OCR 같은 고난도 기술 문제에 도전하는 기회
실제 고객과 시장을 기반으로 실전에서 배우고 성장하는 기회
강남의 펜트하우스를 살 수 있는 돈이 아니라, 강남을 만들 수 있는 조 단위의 돈. 그리고 그것을 가능하게 하는 엄청난 자본! 이것이 바로 우리가 원하는 것입니다. 그 자본이 제대로 향할 방향을 알고 있는 팀, KDL이 그 길을 열고 있습니다. 지금, 그 여정에 함께할 당신을 기다립니다.
https://koreadeep.com/
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#이런 문제를 풀고 있습니다
다양한 산업군의 전자문서를 자동으로 이해하고 처리하는 DeepOCR+ 서비스를 안정적으로 운영하기 위해, 비정형 문서에 특화된 처리 로직을 확장성 있고 유지보수 가능한 방식으로 설계하고 있습니다.
추출 정확도뿐 아니라 처리 지연 시간, 시스템 부하, 병렬 처리 성능 등 실서비스 지표를 개선하기 위한 백엔드 구조를 설계·리팩토링하고 있습니다.
비동기 기반의 문서 처리 파이프라인에서 발생할 수 있는 예외 상황, 병목, 메시지 유실 등에 대응하기 위해, 메시징 시스템과 워커 간의 연결 로직을 지속적으로 고도화하고 있습니다.
Python/FastAPI 기반의 서비스 구조를 도메인 중심으로 리디자인(DDD) 하고 있으며, 업무 도메인에 맞는 명확한 계층 분리와 책임 분배를 통해 팀 내 코드 공유성과 협업 효율을 높이고 있습니다.
온프레미스 환경에서의 GPU Inference, 보안 이슈, 대용량 문서 처리 등 실무에서 마주하는 복합적인 기술 제약을 해결해가며, 클라우드 및 폐쇄망 환경 모두에서 신뢰할 수 있는 문서 처리 서비스를 구축하고 있습니다.
#이런 분과 함께하고 싶습니다
문서 처리 도메인에 대한 관심이 있고, 도메인을 정확히 이해한 후 비즈니스 로직을 기술로 녹여내는 과정에 즐거움을 느끼는 분
DDD, 계층형 아키텍처 등의 설계 원칙을 기반으로 유지보수가 쉬운 시스템 구조를 함께 만들어갈 수 있는 분
팀의 기술 부채를 감지하고, 작은 개선을 통해 전체 품질을 향상시키는 것에 가치를 느끼는 분
코드 리뷰와 협업 도구를 활용해 개발 과정 자체를 함께 정제하고 발전시켜 나갈 수 있는 분
기술 스택이나 과거 경험보다, 문제를 파악하고 끝까지 해결하는 실행력과 태도를 중요하게 생각하는 분
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안녕하세요. 한국딥러닝에서 Document AI 세일즈 팀을 리드하고 있는 Brad입니다. 요즘 고객들과 이야기하다 보면 공통된 장면이 자주 나옵니다. 과거엔 “AI로 뭘 할 수 있나요?” 였지만, 이제는 “우리 업무에 언제, 어떻게 붙일 수 있나요?”로 질문이 바뀌었어요. 특히 문서 업무는 어디에나 있고, 사람 손으로 처리하던 비용과 시간, 리스크가 너무 크다 보니, 이제 Document AI는 ‘관심’이 아니라 ‘도입’ 단계로 넘어가는 영역이 됐습니다.
저희 팀은 그 변화를 가장 가까이서 마주하고 있습니다. 단순히 기술을 설명하고 끝내는 게 아니라, 고객의 실제 프로세스에 적용해서 “되는 그림”을 만들고, 그걸 레퍼런스로 쌓아가는 단계에 있어요. 속도감 있게 성장하는 지금, 한 번의 미팅/한 번의 PoC가 단순 이벤트가 아니라 계약과 확장으로 이어지는 흐름을 만들고 있습니다.
그래서 이 포지션은 한마디로, 들어온 문의를 ‘상담’으로 끝내지 않고 문제 정의 데모/PoC 제안/계약 확장까지 같이 만들어가는 역할이에요.
그리고 지금이 딱, 그 흐름을 더 크게 만들 타이밍입니다.
#왜 지금 이 포지션을 채용하나요
최근 AI의 파도가 빠르게 밀려오면서, 고객사의 관심과 문의가 눈에 띄게 늘었습니다.
저희는 이 관심을 단순한 “트렌드”로 소비하지 않고, 실제 매출과 레퍼런스로 전환하는 일을 제대로 해보고 싶습니다.
지속적으로 증가하는 고객의 AI 관심을, 함께 ‘매출’로 바꿔갈 기회를 만들고 싶어요.
동시에, 늘어나는 기회를 현재 인력만으로 감당하기 어려워 같이 나아갈 동료를 모시고 싶습니다.
즉, “한 명 더 채우는 채용”이 아니라, 지금 들어오는 파도를 같이 타고 성장하는 채용입니다.
#우리가 해결하는 문제
고객은 매일 문서를 다룹니다. (PDF, 스캔본, 사진, TIFF, ZIP 등)
그리고 결국 이런 질문으로 모입니다.
“이 문서에서 필요한 항목만 정확히 뽑을 수 있나요?”
“우리 시스템에 API로 연동되나요?”
“정확도/속도/예외케이스/비용까지, 운영 가능한 수준으로 만들 수 있나요?”
“PoC는 어떻게 하고, 무엇을 기준으로 도입을 결정하나요?”
우리는 이 질문에 기술과 비즈니스 언어를 동시에 써서 답하고, 고객의 의사결정을 앞으로 당기는 팀입니다.
주요 업무
#합류하면 하게 될 일
1) 인바운드 리드를 ‘딜’로 바꾸는 설계
유입된 문의를 빠르게 파악하고, 우선순위와 다음 액션을 정합니다.
(문서 종류, 물량, 연동 범위, 정확도 기준, 일정/예산 등) 핵심 조건을 정리해 리드 퀄리피케이션을 합니다.
CRM으로 파이프라인을 관리하고, 무엇이 계약으로 이어졌는지 데이터로 개선합니다.
마케팅과 함께 “유입전환” 흐름을 같이 다듬습니다.
2) 고객 미팅에서 문제를 정리하고, 데모/제안으로 연결
고객이 말하는 요구를 기능 나열로 받지 않고, 업무 프로세스의 문제로 재정의합니다.
고객 상황에 맞는 데모 시나리오를 만들고, 기술팀과 협업해 설득력을 올립니다.
제안서/RFP/견적/계약 협의까지 딜이 앞으로 가도록 세일즈 드라이브를 겁니다.
3) PoC를 ‘의사결정 자료’로 만드는 역할
PoC 범위와 성공 기준(정확도/처리시간/예외케이스)을 합의하고, 데이터 준비 조건도 잡습니다.
결과를 “잘 됐습니다”가 아니라, 수치/케이스/리스크/대안으로 정리해서 의사결정이 가능하게 만듭니다.
4) 고객 피드백을 제품/사업 확장으로 연결
반복되는 요청과 VOC를 모아 제품팀/개발팀에 우선순위 있는 인풋으로 전달합니다.
“이번 딜은 왜 됐고/왜 안 됐는지”를 팀 자산으로 남깁니다.
#이 역할에서 얻을 수 있는 것
AI가 돈이 되는 방식(도입 논리/ROI/리스크/운영 기준)을 현장에서 가장 빨리 학습합니다.
Document AI는 산업을 가리지 않는 범용 문제라 도메인이 빠르게 넓어집니다.
요구사항 정리, PoC 성공 기준 설정, 기술팀 협업을 통해 **AI 프리세일즈 감각(기술-비즈니스 연결)**이 쌓입니다.
성장기 팀에서 본인이 만든 딜과 레퍼런스가 곧 커리어가 됩니다.
초반에는 케이스 중심으로 같이 움직이며 실전형으로 온보딩합니다.
자격요건
B2B IT/솔루션 영업 경력 3년+ (SaaS/온프렘/IT서비스/데이터/AI 어떤 형태든 OK)
