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채용 시 마감 (D-27)

AI Product Engineer

상세내용

AI Product Engineer

AI Product Engineer

접수 기간2026-09-01 ~ 채용 시 마감

모집부문 및 상세내용
AI Product Engineer/정규직(0명)
채용 형태

- 경력

담당업무

• 제품을 0에서 1로 만들어가는 과정에서 설계, 구현, 배포, 운영 전반을 주도합니다. • 초기 단계의 모호한 문제를 구체화하고, 빠른 PoC 제작과 반복적인 개선을 통해 제품 방향을 발전시킵니다. • 백엔드, 프론트엔드, 인프라를 넘나들며 실제 서비스로 이어지는 제품 개발을 리딩합니다. • 요구사항을 바탕으로 아키텍처, 인터페이스, 테스트 전략, 배포 전략을 일관되게 설계하고 실행합니다. • AI가 생성한 코드와 구성을 그대로 사용하는 데서 그치지 않고, 리뷰, 디버깅, 리팩토링, 테스트 자동화를 통해 품질을 높입니다. • 로깅, 메트릭, 추적 기반의 관측성을 내재화하고, 성능과 비용까지 고려해 제품을 개선합니다. • 외부 서비스 및 고객사 환경과의 연동 요구를 정리하고, 안정적으로 확장 가능한 구조로 제품을 발전시킵니다. • 팀 차원의 AI 활용 개발 표준을 구축합니다. - 프롬프트 및 컨텍스트 구성 방식 정리 - 코드 리뷰 기준 수립 - AI 활용 시 보안 가이드 정립 - 재현 가능한 실험 로그 및 의사결정 기록 관리

우대조건

•  생성형 AI 기반 서비스 및 플랫폼을 설계·운영해본 경험 •  Kubernetes 환경에서의 운영 경험 및 배포 자동화 경험 •  조직 차원에서 AI 기반 개발 워크플로우를 정립하거나 고도화해본 경험     - 프롬프트 템플릿화     - 테스트 생성 및 실행 자동화     - AI 생성 코드에 대한 품질 관리 체계 운영 •  0에서 1로 제품을 만들어 실제 사용자에게 제공하고, 반복적으로 개선해본 경험 •  B2B 환경에서 보안, 권한, 감사 로그, 폐쇄망 등 운영 품질을 고려한 시스템 설계 경험 •  LLM 애플리케이션, 워크플로우 자동화, 에이전트 오케스트레이션 등 AI 기반 제품 개발 경험

자격요건

학력

대학졸업(4년) 이상

근무조건
  • 급여

    면접 후 급여 결정, 회사 내규에 따름

  • 근무시간

    주 5일(월~금) 09:30 ~ 18:30

  • 근무지역

    서울 강남구 남부순환로 2621 13층

전형 절차

Step1

서류전형

Step2

1차 면접

Step3

2차 면접

Step3

최종합격

지원 기간 및 방법
  • 접수기간

    2026-09-01 ~ 채용 시 마감

  • 접수방법

    홈페이지 지원

유의사항
  • 허위 사실이 발견될 경우 채용이 취소될 수 있습니다.


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  • 서성한 / 기계공학부 / 학점 3.5 / 오픽:IH / 동계 인턴 1개월 / 학생회 3년 / 컴퓨터활용능력: 2급

    1. 지원 분야 및 직무 역량과 관련된 프로젝트/공모전/논문/연구/학습/활동/경험 등을 작성해 주세요. 예상과 다른 데이터가 나왔을 때 메커니즘 관점으로 원인을 재검토하여 공정 최적 임계점을 도출하는 역량을 갖추었습니다. 미세공정이 고도화될수록 1nm 단위의 변수와 미세한 화학 반응 차이가 반도체 전체 수율을 좌우합니다. 이러한 미세화 현장에서 공정 변수를 구조적으로 제어하고 수율 저하 인자를 선제 방지하는 양산기술 엔지니어로 성장하고자 지원했습니다. [말론산 1:3 비율 도출로 알칼리성 텅스텐 CMP 철 촉매

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    1. 당신의 가능성이 Team Hyundai의 내일이 됩니다. 현대자동차에 지원한 동기와 입사 후 그리고 싶은 내일을 들려주세요. 알루미늄 가공업을 하시던 아버지께서 작업 중 알루미늄판 낙하 사고로 부상을 당하셨습니다. 이 사고로 누군가의 소중한 일상과 가족을 지키는 최우선 가치가 ‘안전’임을 깨달았고, 근로자 안전을 책임지는 전문가라는 확고한 꿈을 키웠습니다. 이는 생명을 소중히 여기며 구성원 행복을 지키는 현대자동차의 ‘사람(People)’ 중심 가치와 일맥상통합니다. 이러한 가치관을 바탕으로 현장 실습 당시,

    2026 하반기

    현대자동차

    안전관리(전주공장)

  • 광운대학교 / 전자재료공학과 / 학점 4.06 / 토익스피킹:130/im3 / adsp, 2종 보통 운전면허

    1. 직무 지식 및 경험 [소속]첨단재료및소자연구실 [경험] Bilayer Channel TFT- 이동도 53%향상, SS 37%감소 TFT소자에 In-rich IZO/ Zn-rich IZO bilayer channel을 적용해 Mobility 53%향상, SS 37%감소시킨 경험이 있습니다. 처음에는 TFT의 성능향상을 위해 Ga-rich IGO/In-rich IZO bilayer channel 구조를 제안했습니다. front channel에 main 전도경로가 생성되기에 Trap이 적어 SS성능이 좋은 IGO 채

    2026 하반기

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