FDE (AI Engineering)

About the role

2018년 9월에 설립된 S2W는 세계경제포럼(WEF)이 ‘100대 기술 선도기업’으로 선정한 ‘빅데이터 분석 AI 기업’입니다.
△공공ㆍ정부기관용 사이버안보 빅데이터 플랫폼 ‘자비스(XARVIS)’
△기업용 인텔리전스 플랫폼 ‘퀘이사(QUAXAR)’
△산업용 생성형 AI 플랫폼 ‘SAIP(S2W AI Platform)’ 등 ‘데이터 교차분석 기술’이 적용된 AI 기반 솔루션을 제공합니다.
이를 통해 국내외 다양한 산업군 및 정부기관 고객들에게 최적의 의사결정을 지원하는 고도의 데이터 인사이트를 제공하고 있습니다.
대표적으로 ‘인터폴(INTERPOL)’의 파트너사로서 국제안보 강화를 위해 공조하고 마이크로소프트(MS)의 ‘시큐리티 코파일럿(Copilot for Security)’과 협업하는 등, 차별화된 AI 및 데이터 기술력을 바탕으로 글로벌 시장의 주목을 받고 있습니다.



■ 합류하실 팀을 소개합니다.

• SAIP 제품실은 신생 ​조직으로서 ​기업 내 ​전문가의 의사결정을 도울 ​수 있도록 ​기업의 ​실질적인 문제를 ​해결하는 ​역할을 ​가지고 있습니다.
• AI 엔지니어링 ​파트는 ​SAIP 제품실 ​산하 ​조직으로, ​산업 내 고객의 ​문제를 정의하고 ​데이터 ​분석·AI 리서치를 ​통해 다양한 ​산업의 ​실제 문제를 푸는 ​역할을 수행합니다.
• 정해진 ​정답이 없는 문제를 데이터와 AI를 중심에 두고 풀어냅니다. 필요하다면 직접 모델을 설계·학습하며, 문제 해결에 필요한 도구를 스스로 만들기도 합니다.
• 팀은 주니어부터 다양한 프로젝트를 이끌어 온 시니어까지 폭넓게 구성되어 있으며, 컴퓨터과학 분야 석·박사 학위 보유자도 함께합니다. 데이터베이스, 데이터 파이프라인, 소프트웨어 설계, 운영체제, 컨테이너, 프론트엔드, DevOps 등 각자 깊이 있는 역량을 갖추고 서로의 강점을 더해 문제를 풉니다.
• 팀의 기술적 목표는 회사가 축적한 빅데이터 처리·온톨로지 기반 교차분석 역량 위에서, 최적화·수치해석·데이터 정형화·데이터 구조화 등 다양한 기법을 적극적으로 발굴하고 적용하여 실제 산업의 문제를 풀어냅니다.
• SAIP 제품실은 SRI International의 연구와 산업계 사이의 데스 밸리(death of valley)의 간극을 채우는 방향으로 팀을 운영하고 있습니다.

What you'll do

• 고객 문제의 정의부터 해결까지 End-to-End 수행
• 고객의 문서 처리 요구사항을 추출 항목·출력 스키마·평가 기준으로 구체화하고, 문제 해결 전략과 실행 계획을 수립합니다.
• Document AI 파이프라인 설계·구현
• (비/반정형) 문서를 분석하고 다양한 전략 (OCR·문서 파서·VLM·LLM)을 활용해 데이터 내 의미론적으로 필요한 데이터에 대한 구조화를 비지니스 요구사항에 맞게 수행합니다.
• 문제 유형에 맞는 모델링·실험
• 데이터 탐색 피처 생성 모델링 평가를 수행하며, 비지니스 요구사항에 맞는 최적화된 기법을 활용하여 문제를 해결합니다.
• 운영 가능한 형태로 전환
• 정확도·처리 시간·비용을 함께 평가하고, 실패·불확실 상태를 구분하고 새 문서 유형에 대응할 수 있는 파이프라인을 만듭니다. 구조화한 데이터와 기능을 SAIP 등 후속 시스템에서 활용할 수 있도록 플랫폼과 협업합니다.

Requirements

• 사용한 모델·알고리즘의 동작과 한계를 설명하고, 낯선 기술을 문서·논문·코드로 학습하여 필요한 부분을 직접 구현·검증할 수 있는 분
• AI·데이터 문제에서 baseline을 구현하고, 결과의 오류·한계를 근거와 함께 설명하며, 오류 분석·개선·재평가를 수행해 본 분
• 문제를 지표로 정의하고, 원인을 설명 가능하게 만들고, 개선을 위해 제어하는 방식으로 문제를 푸는 분
• 주어진 문제를 왜 풀어야 하는지, 어떻게 풀어야 하는지 적극적으로 소통하고 논의할 수 있는 분
• 컴퓨터과학 전공 또는 이에 준하는 CS 기초(자료구조·알고리즘·DB·OS·네트워크 등)를 갖춘 분
• Python으로 데이터 처리·분석·모델링 코드를 작성하고 재현 가능한 실험을 수행할 수 있는 분
• 데이터 품질을 점검하고 Linux·CLI 및 컨테이너 환경에서 개발할 수 있는 분

Preferred qualifications

• 고객 현장에서 문제를 정의하고 산출물을 만들어 본 경험이 있는 분
• 고객 요구사항으로 태스크를 정의하고 분석 결과를 실제 의사결정·업무에 연결해 본 경험
• Document AI 적용·개선 경험
• OCR·문서 파싱·표 구조 복원·정보 추출·Document VLM 등을 실제 문서에 적용하고 오류를 분석해 개선한 경험
• 모델 학습·fine-tuning 경험
• 데이터·학습 목표·모델 내부 동작을 이해하고, 비교 실험으로 개선 효과와 한계를 확인한 경험
• 문서 기반 검색·LLM·에이전트 개발 경험
• 추출에 필요한 근거 검색, RAG·tool-calling, 출력 검증과 비용·관측 등 운영 이슈를 다뤄 본 경험
• 데이터·ML 파이프라인 구축·운영 경험
• 문서 유형에 따른 처리 경로 선택, 실패 시 대체 처리, 배치·서빙·모니터링 및 모델·프롬프트·스키마 변경에 따른 회귀 평가를 운영해 본 경험

Benefits

■ 현직자의 한마디 : 저희와 함께 하시면 이런 장점이 있습니다!

• 정해진 정답이 없는 문제를 다양한 각도로 풀어냅니다. 새로운 유형의 일이 많아 어렵지만, 그만큼 해결 과정에서 다양한 경험을 하게 됩니다.
• 빠르게 발전하는 분야라 누구에게나 모르는 파트가 있습니다. 우리 팀은 아는 것과 모르는 것을 가감 없이 공유하고 서로의 역량을 채워주며 같이 문제를 해결합니다.
• 수평적인 커뮤니케이션과 NABC(Need · Approach · Benefit · Competition) 기반의 의사결정 문화가 인상적입니다. 킥오프에서 목표를 분명히 하고 우리 방향의 경쟁력까지 함께 검토합니다.


■ 저희 팀에서 사용하는 협업 툴은 아래와 같습니다.

• Languages / Runtime: Python (FastAPI · asyncio · Pydantic)
• Document AI: OCR · Layout / Table parsing · Document VLM · LLM structured extraction
• Data / ML: pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch, Hugging Face Transformers, OpenCV
• LLM / Retrieval: RAG, LangGraph, Elasticsearch / OpenSearch
• Observability: Langfuse, OpenTelemetry
• Data & Storage: PostgreSQL, S3 / MinIO, DuckDB, Parquet
• Workflow / Orchestration: Temporal, Apache Airflow
• Infra / DevOps: Docker, Docker Compose, Kubernetes / Helm, GitHub Actions CI
• Collaboration: Git, GitHub, GitHub Projects


■ 구성원들이 일에만 오롯이 집중할 수 있도록 이런 노력을 하고 있습니다.

• 일하는 장소와 시간을 언제든 자율적으로 선택할 수 있습니다. (완전 자율출근제 + 재택근무)
• 업무용 장비는 예산 내에서 원하시는 것을 지원하고, 3년 후 교체해 드립니다.
• 수내역에서 도보 3분 거리의 넓은 신식 오피스, 180cm 책상 등 쾌적한 업무 환경을 지원합니다.
• 업무 관련 교육과 서적 구매를 지원합니다. 내부 스터디와 세미나도 활발히 이뤄지고 있어요!
• 먹는 데 돈 쓰지 마세요! 점심-저녁식사와 간식, 커피를 회사가 지원합니다.
• 공부, 취미, 어학 등에 필요한 자기개발 비용을 매년 240만원 지원합니다.
• 건강이 최우선! 지정 병원에서 매년 종합 건강검진을 지원합니다.
• 재직 1년 이상 구성원에게 1,000만원 한도의 무이자 사내 대출을 지원합니다.

Hiring process

• 서류 전형 : 협업 리더/ 실무진과 HR에서 함께 제출하신 내용을 검토합니다.
※ 최대한 빠르게 피드백 드리기 위해 노력하고 있어요!
• 사전 과제 : 보다 깊이 있는 직무 인터뷰 진행을 위해, 서류 전형 합격자를 대상으로 사전 과제 평가를 진행합니다.
※ 사전 과제 수행 기간은 직군에 따라 1~2주일이며, 당락이 있습니다.
• 직무 인터뷰 : 이력서를 바탕으로 직무 담당 리더 및 실무진과 약 1시간 가량의 인터뷰를 진행합니다.
※ 직무 인터뷰 시, 사전 과제 산출물에 대한 발표를 요청드릴 수 있습니다.
• 컬처 핏 인터뷰 : S2W의 인사 담당 리더와 진행하는 약 1시간 가량의 인터뷰 입니다. 회사와 지원자가 지향하는 비전과 가치가 잘 맞는지, 함께 성장할 수 있을지 판단하기 위해 진솔한 대화를 나누는 시간입니다.
※ 직군/경력에 따라 CEO 인터뷰가 추가될 수 있습니다.
• 처우 협의 및 입사 : 정식 오퍼 메일을 통해 처우 협의와 입사일을 조율하고, 모든 과정이 완료되면 저희 팀에 
합류하시게 됩니다.