포지션 상세

Enhans는 기업의 의사결정을 실제 실행으로 전환하는 엔터프라이즈 에이전틱 AI 기업입니다. 기업의 데이터와 업무 맥락을 이해하고, 의사결정을 실제 업무 실행으로 옮기는 AI 에이전트를 개발합니다.

자체 개발한 AgentOS는 기업의 데이터와 업무 맥락, 의사결정 기준을 온톨로지로 구조화하고, AI 에이전트가 이를 바탕으로 상황을 판단해 업무를 끝까지 수행할 수 있도록 지원합니다. Enhans의 Computer-Use Agent ACT-2는 실제 웹과 기업 시스템을 직접 조작하며, 글로벌 웹 AI 에이전트 벤치마크 Online-Mind2Web에서 Google, OpenAI, Anthropic과 함께 상위권에 올랐습니다.

이렇듯, 높은 기준으로 빠르게 실행하고, 고객의 문제를 깊이 파고드는 동료들과 함께 인류의 생각이 세상에 실현되도록 돕습니다.

그리고 이 여정을 함께할 AI Backend Engineer (Document AI) 를 기다립니다.

팀과 포지션을 소개해요

AI팀은 기업의 데이터와 업무 맥락을 AI Agent가 이해하고 활용할 수 있도록 AgentOS의 핵심 AI 기술을 개발해요. 문서와 이미지에서 정보를 추출하고, 사내 데이터베이스와 업무 시스템에 흩어진 정보를 연결해 AI Agent가 신뢰할 수 있는 근거를 바탕으로 답변하고 업무를 수행할 수 있도록 지원해요.

AI Backend Engineer (Document AI)는 AI 모델의 특성을 이해하고, 이를 실제 서비스로 구현하는 백엔드 엔지니어예요. 문제에 적합한 모델과 검색 방식을 선택하고, 실험과 평가를 통해 품질을 개선하며, 대규모 데이터를 안정적으로 처리할 수 있는 시스템을 설계하고 개발해요.

또한 프론트엔드 개발에도 참여해 모델부터 데이터 파이프라인, API, 사용자 화면까지 하나의 기능으로 연결해요. 동료들과 기술적 판단과 개선 결과를 공유하며, AI 기술이 실제 사용자가 활용할 수 있는 제품으로 완성되도록 기여해요.

합류하면 함께할 업무예요

• AI 모델 적용 및 개선: LLM, VLM, OCR 등 문제에 적합한 모델로 문서와 데이터의 정보를 추출·구조화하고, 모델의 특성과 한계를 분석해 데이터·프롬프트·추론 방식을 개선해요.

• 검색 및 근거 기반 답변 개발: RAG, Text-to-SQL, 그래프 기반 검색 등을 활용해 필요한 정보를 검색하고, 답변의 근거를 검증하거나 근거가 부족할 때 답변을 유보하는 시스템을 설계해요.

• 기업 지식 구조화 및 연결: 문서에서 추출한 정보와 사내 DB·업무 시스템의 데이터를 공통 지식 구조로 연결하고, 지식의 저장·색인·갱신과 새로운 저장·검색 기술의 도입을 지원하는 구조를 개발해요.

• 백엔드 API 및 데이터 파이프라인 개발: 모델 추론과 데이터 처리를 위한 API 및 파이프라인을 개발하고, 비동기·병렬·배치 처리와 재처리·실패 복구를 통해 대규모 데이터를 안정적으로 처리해요.

• 프론트엔드 및 제품 기능 구현: 데이터 업로드, 처리 결과 확인, 검색·대화, 답변 근거 탐색을 위한 웹 화면을 개발하고, 프론트엔드와 백엔드를 연결해 해당 기능을 API와 CLI로도 제공해요.

• AI 평가 체계 및 품질 개선: 평가셋과 벤치마크를 설계하고, 추출 정확도·검색 품질·답변 근거 적합성·응답 시간·비용을 측정해 모델과 시스템의 변경 효과를 검증해요.

• 기업 환경의 서비스 운영: 원본 데이터의 접근 권한이 검색과 답변에도 유지되도록 설계하고, 데이터 출처·처리 이력·서비스 상태를 추적하며 운영 중 발생하는 문제를 개선해요.

이런 분을 찾고 있어요

• LLM, 검색, 추천, 멀티모달 등의 영역에서 AI 모델을 활용한 기능을 직접 구현하고 품질을 평가·개선한 경험이 있는 분

• 백엔드 서비스 또는 데이터 처리 파이프라인을 직접 설계·개발하고 운영한 경험이 있는 분

• AI 모델의 특성과 한계를 이해하고, 모델·데이터·검색 방식·시스템 구조를 종합적으로 고려해 문제를 해결할 수 있는 분

• 프론트엔드 구현에도 참여하며, AI 모델부터 API와 사용자 화면까지 연결해 하나의 기능을 완성하는 데 열린 자세를 가진 분

• 정확도, 응답 시간, 처리량, 비용 등 문제에 적합한 지표를 정의하고 개선할 수 있는 분

• 정답이 명확하지 않은 문제에서도 가설을 세우고 끝까지 검증할 수 있는 분

• 동료와 근거를 바탕으로 명확하게 소통하고 협업할 수 있는 분

이런 경험이 있다면 더 좋아요

• 검색 및 LLM 응용: RAG, Text-to-SQL, 검색·추천 또는 대화형 AI 서비스를 개발하고 품질을 개선한 경험

• 문서 및 멀티모달 AI: OCR, 레이아웃 분석, 테이블 추출, VLM 등을 활용해 문서와 이미지에서 정보를 추출하고 처리한 경험

• 기업 데이터 및 지식 구조화: 여러 출처의 데이터를 공통 스키마로 통합하거나, 지식 그래프·온톨로지를 활용해 데이터의 의미와 관계를 표현한 경험

• 데이터 파이프라인 및 검색 인프라: 대규모 데이터 파이프라인을 운영하거나, 검색 엔진·벡터 DB·그래프 DB 등을 활용해 데이터 저장 및 검색 성능을 개선한 경험

• 풀스택 제품 개발: 웹 프론트엔드와 백엔드를 함께 개발하고, 사용자 피드백을 바탕으로 기능과 사용성을 개선한 경험

• AI 평가 및 서비스 운영: 평가셋과 자동 평가 체계를 구축하거나, 실제 서비스에서 AI 모델의 품질·지연 시간·비용을 지속적으로 관리한 경험

이렇게 경험을 넓혀갈 수 있어요

• AI 모델에서 실제 제품까지: AI 모델의 적용과 평가부터 백엔드 시스템, API, 사용자 화면까지 직접 연결하며 하나의 AI 기능을 실제 제품으로 완성하는 경험을 쌓을 수 있어요.

• 비정형 데이터에서 기업 지식으로: 문서와 이미지, 사내 시스템에 흩어진 데이터를 추출·구조화하고, AI Agent가 검색하고 활용할 수 있는 지식으로 연결하는 역량을 발전시킬 수 있어요.

• 실험과 평가에서 안정적인 운영까지: 다양한 AI 모델과 검색 방식을 실험하고 정확도·성능·비용을 검증하며, 기업 환경에서 안정적으로 작동하는 시스템으로 발전시키는 경험을 할 수 있어요.

• AI와 풀스택 개발 역량의 연결: 모델 추론, 데이터 파이프라인, 백엔드 API, 프론트엔드 개발을 함께 경험하며 AI 기술을 사용자에게 전달하는 제품 개발 역량을 넓힐 수 있어요.

기간 및 절차

마감일

채용 시 마감

채용 전형

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

제출 서류 (필수)

• 이력서 : 자유 양식 
• 포트폴리오 : 프로젝트 수행 이력 포함

혜택 및 복지

1. 전문성과 혁신을 추구하는 팀 문화
   • 혁신적 협업 : 공동의 목표를 향해 각자의 전문성을 활용하여 문제를 해결하고, 진정 가치 있는 결과를 창출합니다.
   • 다양한 배경의 통합 : 다양한 학문적 배경을 지닌 팀원들이 지식을 공유하며 서로의 성장을 지원합니다.
     
     
2. 지속적인 성장과 개인 발전 지원
   • 교육 및 개발 : 세미나, 컨퍼런스, 워크샵 참여를 지원하여 직원들의 전문성 증진을 돕습니다.
   • 무제한 도서 지원 : 관련 서적에 대한 지원으로 지속적인 학습을 장려합니다.
   • 최신 업무 환경 : 최신 사양의 맥북과 아이맥, 필요한 업무용 소프트웨어 및 도구를 제공합니다.
   • AI Tool Pass : Claude AI / Chat GPT / Gemini / Notion AI를 지원합니다.
     
     
3. 진화하는 일하는 문화
   • 편리한 출퇴근 : 남부터미널역에서 위치한 시설이 좋은 신사옥 사무실에서 근무합니다.
   • 자율 출퇴근제 및 재택근무 시행 : 업무 효율성과 개인 생활의 균형을 위해 자율 출퇴근제와 재택근무를 시행합니다.
   • 집중을 위한 지원: 점심과 필요 시 저녁 제공, 에스프레소 머신과 Tea, 간식 무제한 제공으로 업무 집중을 도모합니다.
   • 유연한 휴가 정책 : 자유롭게 사용 가능한 연차 및 생일 반차, 2주마다 주어지는 리프레시 휴가를 통해 재충전합니다.
   • 건강 지원 프로그램 : 정기적인 건강 검진을 통해 직원들의 건강을 유지하고 관리합니다.