컨시언스테크놀로지

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Posted via WANTED

Forward Deployed Engineer (FDE)

Posted Nov 5, 2026

Role at a glance

Job function
AI & Data Generative AI Engineering
Salary
Not yet verified Check the description for pay details; an amount or pay period has not been verified.
Location
Gyeonggi-do, South Korea
Employment
Full-time
Experience
Entry Level 0–1 years

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Qualifications

Required

  • 아래 요건 중 해당되는 사항이 많을수록 좋아요 :)
  • [경력]
  • 신입 지원 가능
  • [능력]
  • Python, TypeScript/JavaScript 등 풀스택 기반으로 직접 제품을 구현할 수 있는 분
  • 빠르게 변화하는 환경에서 우선순위를 판단하고 자기 주도적으로 실행을 이끄는 분
  • 모호한 요구사항을 구체적인 기술 설계로 바꿀 수 있는 분
  • 기술적 판단과 트레이드오프를 비개발자, 의사결정자도 이해할 수 있게 설명할 수 있는 분

Preferred

  • 고객사와 직접 일하며 기술 프로젝트를 수행한 경험이 있는 분
  • 기업 고객 환경의 보안
  • 권한
  • 온프레미스 제약을 다뤄본 경험이 있는 분
  • 검색, 문서 처리, 지식 그래프
  • 온톨로지 관련 시스템 경험이 있는 분
  • 영어로 원활하게 소통 가능한 분

About the role

Original posting provided by 컨시언스테크놀로지

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About the role

Conscience Technology는
컨시언스테크놀로지는 산업기술과 개인정보를 지켜야 하는 산업을 위한 AI 인프라 회사입니다.

반도체, 생명과학, 국방, 보험. 국가 경쟁력을 이끄는 산업일수록 데이터는 보안 경계 밖으로 나갈 수 없고, 그래서 최신 AI를 쓰지 못합니다. 저희는 그 경계 안으로 AI를 들여보냅니다.

Forward Deployed Engineer는 최적화 엔지니어 역할을 합니다.
(고객이 요청한 기능을 그대로 구현하는 역할은 아닙니다.)
고객 현장에 들어가 업무 흐름, 시스템, 데이터를 직접 이해하고 문제를 끝까지 해결하는 엔지니어입니다.

고객 현장의 문제는 깔끔한 요구사항으로 오지 않습니다. 데이터는 흩어져 있고, 레거시 시스템과 보안 정책이 얽혀 있으며, "이런 기능이 있으면 좋겠다"는 요청 뒤에 진짜 문제가 숨어 있는 경우가 많습니다. FDE는 그 복잡함 속에서 기술적으로 가능한 최선의 해결책을 찾고, 직접 코드로 만들어냅니다.

빠르게 Prototype을 만들고, 고객사 시스템과 통합하고, Production에 배포합니다. 그리고 한 번 만들고 끝내지 않습니다. 솔루션이 실제로 안정적으로 쓰이고 업무 성과로 이어지는지까지 책임집니다.

이 과정에서 얻은 학습은 한 고객의 문제를 푸는 데 그치지 않습니다. 다음 고객에게도 쓸 수 있는 재사용 가능한 기술 자산으로 남깁니다.

설계부터 구현, 배포, 운영까지 직접 손으로 만드는 일을 즐기면서, 그 결과가 고객의 실제 업무를 바꾸는 순간에서 보람을 찾는 분을 기다립니다.

What you'll do

1. 기술 관점의 문제 정의
- 고객의 시스템, 데이터 구조, 기술 제약을 빠르게 파악합니다.
- 데이터를 직접 확인하며 문제와 가설을 검증하고, 기술적으로 가능한 해결 방법과 우선순위를 제안합니다.
- 고객사 엔지니어, IT·보안 담당자와 직접 소통합니다.
2. AI 애플리케이션 및 아키텍처 설계
- LLM, Agent, RAG, 데이터, 기존 시스템을 활용해 필요한 솔루션을 설계합니다.
- 아키텍처와 설계 결정을 주도하여, 솔루션을 안전하게 운영할 수 있도록 책임집니다.
3. Prototype부터 Production까지 구현·배포
- 빠르게 만든 Prototype을 실제 운영 가능한 Production 시스템으로 발전시킵니다.
- 자체 솔루션을 기반으로 고객 맞춤형 기능을 개발합니다.
- API, 데이터 파이프라인, 고객사 내부 시스템 등 다양한 환경과 통합합니다.
4. 운영 안정성과 품질 확보
- 데이터 품질, 검색·모델 품질 평가, 성능, 보안·권한, 온프레미스 환경 이슈를 해결합니다.
- 배포 이후 모니터링과 장애 대응으로 솔루션이 안정적으로 운영되도록 합니다.
5. 현장의 학습을 제품 자산으로 축적
- 반복되는 고객 요구와 검증된 기술 패턴을 재사용 가능한 모듈·템플릿으로 만듭니다.
- 현장에서 얻은 기술적 인사이트를 Core 엔지니어링팀에 전달해 제품 로드맵에 반영합니다.

Requirements

아래 요건 중 해당되는 사항이 많을수록 좋아요 :)

[경력]
• 신입 지원 가능

[능력]
• Python, TypeScript/JavaScript 등 풀스택 기반으로 직접 제품을 구현할 수 있는 분
• 빠르게 변화하는 환경에서 우선순위를 판단하고 자기 주도적으로 실행을 이끄는 분
• 모호한 요구사항을 구체적인 기술 설계로 바꿀 수 있는 분
• 기술적 판단과 트레이드오프를 비개발자, 의사결정자도 이해할 수 있게 설명할 수 있는 분

[경험]
• API, 데이터 파이프라인, 외부 시스템 연동 등 End-to-End 시스템을 설계하고 배포해본 분
• LLM, Agent, RAG 등을 실무에 활용해봤거나 빠르게 학습해 적응할 수 있는 의지가 있는 분

Preferred qualifications

• 고객사와 직접 일하며 기술 프로젝트를 수행한 경험이 있는 분
• 기업 고객 환경의 보안 · 권한 · 온프레미스 제약을 다뤄본 경험이 있는 분
• 검색, 문서 처리, 지식 그래프·온톨로지 관련 시스템 경험이 있는 분
• 영어로 원활하게 소통 가능한 분

Benefits

• 반기마다 복지비가 지급돼요
• 반기마다 성과 체계에 맞는 성과금이 지급돼요
• 생일에는 일찍 퇴근할 수 있어요
• 맛있는 간식이 주기적으로 제공됩니다
• 강아지, 고양이와 함께 일할 수 있어요

Hiring process

[근무 형태]
• 정규직
• 수습기간 3개월 (급여 100% 지급)

[근무지]
• 경기도 구리시 갈매중앙로 190 D동 425호
• 프로젝트 수행 간 고객사 출장이 있을 수 있습니다.

[채용 절차]
• 서류 전형 : 지원 후, 7일 안에 연락드려요
• 기술 인터뷰 (온라인) : 두 명의 리더십과 함께 (약 30분)
• 컬처핏 인터뷰 (대면) : 대표, 리더십과 함께 (약 30분)
• Job Offer 제안
• 최종 합격

[필수 제출 서류]
• 이력서 (자유 양식)
• 포트폴리오

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About the company

컨시언스테크놀로지

[Conscience Technology] 어떤 과학자는 LLM의 한계를 월드 모델로 해결하겠다 하고, 다른 과학자는 5년이면 AGI에 도달할 수 있다고 합니다. 모델은 매년 바뀌고, 매달 새로운 프레임워크가 나옵니다. 하지만 어떤 모델이 오든, 결국 바뀌는 건 산업의 모양과 속도입니다. 기업의 데이터를 연결하고, 업무 시스템에 AI를 장착하고, 이것을 지속적으로 운영하는 일이 핵심이라고 생각합니다. 이 일은 모델이 아무리 바뀌어도 남습니다. Conscience Technology는 AI 인프라를 만들고, 기업의 산업 현장에 직접 들어가 AI를 구축하고 운영하는 회사입니다. 자체 개발한 에이전틱 오케스트레이션 플랫폼 "Brix" 위에서 커머스·바이오·보험·국방 등 다양한 산업의 기업에 AI 에이전트 시스템을 구축합니다. Brix는 Rust 기반 런타임으로 로컬 모델 실행에 최적화되어 있으며, claude-agent-sdk를 통해 에이전트가 자율적으로 판단하고 실행합니다. 우리가 선택하고 집중하는 도메인은 인간의 판단과 분석의 민감도가 가장 높은 분야입니다. 결제 안정성, 생명 윤리, 작전 신뢰성, 규제 준수 등이 매우 중요한 부분입니다. 이 산업들에게 필요한 건 비싼 AI가 아니라 정확하고 신뢰할 수 있는 AI입니다. 시스템과 데이터 통합이 AI의 핵심이라는 철학으로, 강력한 시스템/데이터 통합 파이프라인을 기반으로 이 도메인의 기업과 국가의 고수준 의사결정과 자주력을 강화합니다. [AI 관점] 1. 우리는 모델보다 운영에 가치를 두고 있습니다. 3B 모델이 GPT-4를 이기는 태스크가 있고, 100B 모델이 필요한 태스크도 있습니다. 중요한 건 모델의 크기가 아니라, 기업의 데이터와 업무 규칙에 맞는 최적의 조합을 찾고 지속적으로 운영하는 것입니다. 모델은 바뀌지만, 운영은 남습니다. 2. AI는 사람을 대체하는 도구가 아닙니다. AI가 반복 업무를 처리해서 확보된 여력으로, 현장의 전문가가 더 깊은 연구, 더 큰 성장, 더 정확한 판단에 집중할 수 있게 만드는 것이 우리가 AI를 구축하는 방향입니다.