포지션 상세

인핸스는 글로벌 시장으로의 본격 확장 단계에 있습니다. 해외 기업과의 협력, 데이터 모델 공동 개발, Cross-border 프로젝트 등을 통해 아시아 기반 Decision Intelligence 리더로 자리 잡아가고 있습니다.

기업이 보유한 문서·비정형 데이터는 그 자체로는 활용이 어렵고, 이를 신뢰할 수 있는 구조화된 지식으로 바꾸는 것이 Decision Intelligence의 출발점입니다.

인핸스는 VLM(Vision-Language Model)을 활용한 문서 이해 기술과, 파싱된 데이터를 재사용 가능한 지식 자산으로 축적하는 시스템을 동시에 구축하고 있습니다.

현재 인핸스는 스케일업 국면에 진입했으며, 우수한 인재 확보가 회사의 성장 속도와 직결되는 중요한 시점입니다. 이 여정에 함께하며 인핸스의 AI 역량을 이끌 'AI Backend Engineer (경력 5년 이상)' 분을 모십니다.

아래의 업무 중 한 개 이상을 수행할 예정입니다.

[AI-native 문제 정의 및 제품화]

[자동화 웹 에이전트]

[데이터 정제 프로세스 자동화]

[기타]

백엔드 개발 경력 5년 이상 또는 그에 준하는 실무 경험
Python / Kotlin과 같은 언어와 웹 프레임워크로 프로덕션 서비스를 개발해보신 분
API를 직접 설계·배포하고 운영까지 책임져보신 분
LLM 기반 애플리케이션을 데모가 아닌 운영 수준으로 구현해보신 분
프롬프트 엔지니어링, RAG, In-context Learning 등 Context / Harness Engineering을 이해하고 이를 구현하실 수 있는 분
동시성·비동기 처리 및 리소스 풀/큐 기반 시스템 설계 경험

LLM으로 챗봇 형태를 넘어선 서비스를 만들어보신 분 — 사용자를 대신해 작업을 수행하는 에이전트, 문서·데이터 처리 자동화, 기존 업무 흐름 자체를 대체하는 시스템 등
연구·프로토타입 단계의 결과를 제품 요건까지 끌고 가 출시해보신 분 — 정확도 기준선, 응답 시간, 단가, 실패 시 동작을 정하고 그 안에서 동작하게 만들어보신 경험
최신 연구를 계속 따라가면서 그중 무엇을 쓸지 판단해 실제 시스템에 반영해본 이력이 있으신 분 — 논문 재현, 자체 벤치마크, 오픈소스 기여, 기술 공유 등 형태는 무엇이든
AWS·Azure 등 클라우드에서 컨테이너 기반 서비스를 배포·운영하며 비용과 스케일을 직접 관리해보신 분
MCP 등 프로토콜 수준에서 에이전트용 도구·서버를 직접 구현해본 경험
벡터 검색·검색 엔진(pgvector, OpenSearch 등)을 도입하고 검색 품질을 튜닝해본 경험
문서 파싱·구조화(OCR, 레이아웃 분석) 또는 지식 그래프·온톨로지 기반 시스템 경험
배치·스트리밍 데이터 파이프라인(Airflow, Kafka 등) 운영 경험
Playwright·CDP 등 브라우저 자동화 및 봇 감지 대응 경험
에이전트 품질 기준(성공률) 정의 및 평가 체계 구축 경험

기간 및 절차

채용 시 마감

서류 전형 → 1차 인터뷰 → 2차 인터뷰 → 처우 협의 → 최종 합격