
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 (Computer Use) 를 기다립니다.
AI팀은 기업의 다양한 데이터와 문서를 AI Agent가 이해하고 활용할 수 있도록 AgentOS의 핵심 AI 기술을 만드는 팀이에요. 모델을 적용하는 데 그치지 않고, 실제 기업 환경에서 안정적으로 작동할 수 있는 파이프라인과 품질 기준까지 함께 설계합니다.
AI Engineer (Computer Use)는 문제에 적합한 모델과 기술을 선택하고, 사용자를 대신해 업무를 수행하는 AI Agent를 설계하고 개발해요. 특히 브라우저에서 정보를 탐색하고 판단하며 작업을 실행하는 웹 에이전트 기술을 실제 자동화 서비스로 구현합니다.
고객과 비즈니스의 문제를 AI-native 관점에서 정의하고, 해결에 적합한 AI 기술과 모델을 선택해요.
빠르게 프로토타입을 만들고 검증하며, 가능성이 확인된 기술을 실제 제품과 서비스로 구현해요.
웹 환경을 이해하고 사용자를 대신해 업무를 수행하는 자동화 에이전트와 실행 파이프라인을 개발해요.
OpenAI Operator, Anthropic Computer Use 등 최신 웹 에이전트 기술을 연구하고 제품에 적용해요.
AI Agent가 다양한 웹 환경과 예외 상황에서도 안정적으로 업무를 완수할 수 있도록 성능을 개선해요.
정확도와 응답 속도, 비용과 실패율을 측정하고 프로덕션 환경에서 지속적으로 최적화해요.
백엔드 개발 경력 5년 이상 또는 이에 준하는 실무 경험을 갖추신 분
Python이나 Kotlin 등의 언어와 웹 프레임워크를 활용해 프로덕션 서비스를 개발해 보신 분
API를 직접 설계하고 배포한 뒤, 실제 운영과 개선까지 책임져 보신 분
LLM 기반 애플리케이션을 데모나 PoC에 그치지 않고 실제 운영 환경에 적용해 보신 분
프롬프트 엔지니어링, RAG, In-context Learning 등 LLM이 맥락을 이해하고 활용하는 방식을 이해하며 구현할 수 있는 분
동시성·비동기 처리와 리소스 풀/큐를 활용해 안정적인 시스템을 설계해 보신 분
정답이 정해지지 않은 문제에서도 가설을 세우고 빠르게 실험하며 해결책을 찾아갈 수 있는 분
웹 에이전트: Browser Use, Computer Use 또는 GUI Agent를 개발하거나 서비스에 적용한 경험
에이전트 설계: Tool Calling, Planning, Memory와 멀티 에이전트 구조를 활용해 업무 자동화를 구현한 경험
프로덕션 운영: LLM 기반 기능의 품질과 지연 시간, 비용을 측정하고 최적화한 경험
평가 체계: AI Agent의 성공률과 작업 품질을 평가할 수 있는 데이터셋과 지표를 설계한 경험
웹 자동화: Playwright, Selenium 등 브라우저 자동화 기술을 활용한 경험
빠른 제품화: 새로운 AI 기술을 검토하고 짧은 시간 안에 프로토타입과 실제 기능으로 구현한 경험
AI 기술에서 실제 제품으로: 빠르게 변화하는 AI 기술을 실험하는 데 그치지 않고, 고객이 사용하는 제품으로 구현하는 경험을 할 수 있어요.
단순 응답에서 업무 실행으로: 정보를 생성하는 AI를 넘어 웹 환경을 이해하고 판단하며 실제 작업을 완수하는 Agent를 만들 수 있어요.
프로토타입에서 프로덕션까지: 초기 가설 검증부터 품질 평가와 운영 최적화까지 AI 제품화의 전 과정을 경험할 수 있어요.
엔지니어에서 AI 문제 해결자로: 특정 모델이나 기술에 한정되지 않고, 문제에 가장 적합한 기술을 선택하고 연결하는 역량을 발전시킬 수 있어요.
채용 시 마감
서류 전형 → 1차 인터뷰 → 2차 인터뷰 → 처우 협의 → 최종 합격