AI Engineer (Platform)

엘리스는 AI 인프라를 설계하고, 문화를 확산시킵니다.

엘리스그룹은 강력한 인프라를 바탕으로 클라우드, 솔루션, 모델, 교육을 통합 제공하는 AI 풀스택 기업입니다.

국내에 없던 모듈형 데이터센터인 AI PMDC를 구축하고, 클라우드 가상화 솔루션 ECI를 개발해 국내 AI 산업을 이끌고 있습니다.
신뢰할 수 있는 AI 인프라와 교육 실습 플랫폼, AI 모델, 솔루션을 통해 국내외 기업·기관·학교가 AI를 일상적으로 활용하는 문화를 만들어 갑니다.

• 인프라 (엘리스 AI PMDC, ECI): 최신 GPU·국산 NPU 기반의 AI 전용 PMDC와 클라우드 가상화 솔루션 ECI를 통해, 고성능·고안정성의 AI 인프라를 온프레미스부터 클라우드까지 유연하게 제공합니다.
• 모델 (Helpy Vision·Edu·Pro): 교육, 연구, 산업 현장 특화 AI 모델에 이미지·텍스트·도메인 지식을 결합해 각 분야에 고도화된 AX 환경을 제공합니다.
• 플랫폼 (엘리스LXP): 클라우드 기반 AI 교육 실습 플랫폼으로 학습자에게 가상화된 실습 환경과 체계적인 교육 커리큘럼, 고도화된 AI 기능을 제공해 AX 시대에 최적화된 인재를 양성합니다.
• 서비스 (AX 교육, 생성형 AI): 현업 기반의 AX 교육과 생성형 AI 솔루션을 통해 실제 업무에 AI를 적용하고 조직의 AI 전환을 가속합니다.

엘리스 AI Engineer (Platform)는 어떤 역할을 하나요?

엘리스의 Applied AI Engineer는 빠르게 진화하는 AI 기술을 가져다, 실제 280만 명이 매일 의존하는 제품으로 만드는 엘리스 AI 팀의 핵심 엔지니어입니다. 엘리스는 누적 280만 명 이상이 사용하고 국내 대기업 상위 20개사 중 85%가 선택한, 기업의 AI 전환(AX)을 돕는 회사입니다.
AI 팀은 기업 구성원이 실제 업무에 AI를 쓰도록 돕는 AI헬피챗을 만듭니다. 문서를 분석해 답을 만들고, 슬라이드·이미지 같은 산출물을 생성하는 등 업무에 바로 쓰이는 여러 AI 툴을, 하나의 챗 경험에서 자율적으로 골라 쓰는 에이전트로 묶습니다. 여기에 교육·실습과 역량 진단까지 이어 붙여 "AI가 실제 업무로 이어지는" 전환을 만들고, 이 기능들을 국내 대기업의 AX 프로젝트에 적용해 다양한 산업 현장으로 확장하고 있습니다.
데모에서 한 번 되는 것과, 수백만 명의 실사용 분포에서 늘 되는 것은 전혀 다른 문제입니다. 무너지는 응답 품질, 정답 없는 생성 품질의 측정, 예측 불가하게 실패하는 에이전트 — 이 비자명한 문제를 풀어 AI를 진짜 제품으로 완성할 분을 찾습니다. 연차나 직함보다 맡은 영역에 오너십을 갖고, 품질을 데이터로 증명하며 함께 성장할 분을 환영합니다.

엘리스 AI 팀을 소개합니다.

AI 팀은 빠르게 진화하는 AI 기술을 가져다, 실제 사용자가 신뢰할 수 있는 프로덕션 제품으로 만드는 조직입니다. 엘리스그룹이 2015년부터 축적해 온 대규모 실사용 데이터(학습 로그·코드 실행 기록·교육 성과)와 자체 GPU/NPU 인프라를 기반으로, 누적 280만 명 이상이 사용하고 기업의 AI 전환(AX)을 돕는 제품 위에서 AI헬피챗을 비롯한 핵심 기능을 만들어 갑니다. 국내 주요 대기업을 포함해 대기업 상위 20개사 중 85%가 엘리스를 선택했고, AI 팀은 이 규모의 사용자가 매일 의존하는 AI 경험이 흔들림 없이 동작하도록 책임집니다.
엘리스의 Applied AI Engineer는 "쓸 수 있는 AI 기술"을 "신뢰할 수 있는 제품"으로 만드는 단계 전체를 책임집니다. 어떤 모델·검색·아키텍처를 쓸지 직접 판단하고, 실사용 환경에서 품질이 무너지는 원인을 분석하며, 정답 없는 품질을 정량화합니다. 데이터와 실제 운영 경험을 바탕으로 문제를 정의하고 풀어내며, 인프라·클라우드·백엔드 팀, PM 등 여러 직군과 협업하여 AI 기능이 실제 업무로 이어지도록 완성합니다.

주요 업무

• AI 기술로 제품 가치 만들기
• 기업 구성원이 매일 쓰는 AI 툴을 직접 만듭니다. 자유로운 요청을 구조화된 산출물(슬라이드·문서 등)로 바꾸고, 길고 잡음 많은 실제 문서에서 정확히 검색·추론하며, 여러 툴을 상황에 맞게 자율적으로 조합하는 에이전트를 설계합니다. LLM·RAG·멀티모달 등 빠르게 진화하는 기술 중 무엇을 어떻게 조합할지 직접 판단해, 새로운 업무 시나리오를 실제 제품으로 완성합니다.
• 정답 없는 AI 품질 문제의 정량화
• 생성 품질처럼 정답이 명확하지 않은 영역에서 무엇을 어떻게 측정할지 평가(eval) 체계를 직접 설계하고, 모델·프롬프트 변경의 효과를 데이터로 증명합니다. 2015년부터 축적된 대규모 실사용 데이터를 활용해 응답 정확도·일관성·환각을 측정 가능한 지표로 바꾸고, 회귀(regression)를 자동으로 방지하는 파이프라인을 구축합니다.
• 에이전트·파이프라인의 신뢰성 확보
• LLM·에이전트가 예측 불가하게 실패하는 지점을 추적하고, 가드레일·폴백·검증 로직을 설계하여 다양한 입력과 장애 상황에서도 일관되게 동작하도록 만듭니다. 동시에 지연시간·토큰 비용을 최적화하여 품질과 효율의 균형을 찾습니다.
• 관측성 기반의 지속적 개선
• 응답 품질·지연시간·비용·가용성을 추적하는 모니터링 체계를 구축하고 SLA/SLO를 수치로 정의·개선합니다. 인프라·클라우드·백엔드 팀과 함께 데이터 파이프라인부터 서빙·모니터링까지 이어지는 운영 체계를 다지고, 운영에서 얻은 인사이트를 다음 기술 선택과 제품 방향으로 되돌려 제품이 계속 나아지는 사이클을 만듭니다.

자격 요건

• LLM 기반 서비스 개발 역량: LLM·RAG·에이전트 기반 기능을 직접 설계하고 개발해 본 경험이 있는 분
• 기술로 제품 가치를 만든 경험: 기존 기술·도구를 조합해 실제 사용자가 쓰는 가치 있는 제품/기능으로 완성해 본 경험이 있는 분
• 모델·전략에 대한 기술적 판단: 어떤 모델·검색 전략·프롬프트 구조를 쓸지 근거를 갖고 결정하고, 그 효과를 검증해 본 경험이 있는 분
• 견고한 엔지니어링 사고: Python 또는 TypeScript로 서비스를 설계하고, API·비동기·스트리밍 처리에 대한 이해를 바탕으로 신뢰성 있는 코드를 작성할 수 있는 분
• 문제를 끝까지 추적하는 태도: 품질 저하나 장애의 원인을 데이터로 파고들고, 재발하지 않도록 구조적으로 개선할 수 있는 분

우대 사항

• LLM 응답 품질 평가(eval) 체계를 직접 설계하거나, LLMOps 도구(Lang Smith, Langfuse 등)로 모니터링·실험을 운영해 본 경험이 있는 분
• RAG 정확도 개선, 파인튜닝, 에이전트 신뢰성 확보 등 비자명한 AI 품질 문제를 풀어 본 경험이 있는 분
• 대규모 트래픽 처리, 지연시간·토큰 비용 최적화를 직접 수행해 본 경험이 있는 분
• 클라우드(AWS/GCP), 컨테이너(Docker/Kubernetes), CI/CD 파이프라인을 구축·운영해 본 경험이 있는 분
• 에듀테크(Ed Tech), 기업교육(HRD), B2B SaaS 도메인에 대한 이해가 있는 분

성장 기회

• 비자명한 AI 문제를 푸는 엔지니어: 데모에서 되는 것과 수백만 분포에서 되는 것은 전혀 다른 문제입니다. 정답이 정해지지 않은 어려운 품질 문제를 직접 정의하고 풀며, AI 기술을 진짜 제품으로 만드는 깊은 엔지니어링 역량을 쌓습니다.
• 품질을 수치로 증명하는 임팩트: 응답 정확도·일관성·지연시간·비용을 직접 정의한 지표로 측정하고, 내 개선이 실제 프로덕션 지표와 280만 사용자 경험을 움직였는지로 성과를 확인합니다.
• AI 네이티브 프로덕션 최전선: 2015년부터 쌓인 실사용 데이터와 자체 인프라 위에서 LLM·RAG·에이전트 기반 서비스를 대규모로 운영하며, 빠르게 변화하는 AI 프로덕션 기술을 최전선에서 다룹니다.

우리가 문제를 해결하는 방식

• 개인의 성장 | 최고의 인재들이 모여 끊임없이 성장합니다
  우리는 모든 문제의 올바른 문제 정의에서 출발합니다.
  본질에 집중한 문제에 주인 의식을 갖고 주도적으로 빠르게 실행하며,
  실패와 성공의 모든 과정과 결과를 투명하게 공유하고 수용하여 개인과 조직이 함께 성장합니다.

• 팀의 다양성 | 서로 다른 개성이 모여 시너지를 만듭니다
  판단보다 먼저 이해하려 경청하고 질문합니다.
  불편함을 피하지 않고 문제 해결을 위해 언제나 솔직하고 빠르게 소통하며,
  의견이 다르더라도 서로를 존중하고 프로다운 품격 있게 행동합니다.

• 사회적 임팩트 | 혁신적이고 지속 가능한 방식으로 사회에 기여합니다
  새로운 기회를 만들 수 있는 가치를 창출합니다.
  단기적인 성과를 넘어 장기적으로 지속 가능한 긍정적인 임팩트를 만들고,
  완성에 만족하지 않고 위대함을 향해 집요하게 나아갑니다.

지원 안내

엘리스는 공고에 담긴 역할과 요건을 충분히 검토하고 지원해 주시길 기대합니다.
그러나 모든 조건을 완벽히 갖추지 못했더라도, 뚜렷한 성장 궤적과 공고 밖의 강점이 있다면 함께 확인해 보고 싶습니다.
지원자 분에 대해 좀 더 상세히 알기 위해, 아래와 관련된 내용을 이력서에 담아 주시면 더욱 좋습니다.

• 지원 포지션으로서 보유한 고유의 강점
• 구체적으로 작성한 경험 속 본인의 역할과 임팩트
• 프로로서 성장 하고 싶은 방향성과 실현 가능한 목표

엘리스는 채용을 단순한 선발이 아니라, 지원자와 회사가 서로를 이해하고 가능성을 확인하는 과정이라고 생각합니다.
채용 관련 문의는 지원 포지션을 기재하여 ta@elicer.com 메일로 보내주세요.

전형 절차

서류 전형 → 폰 스크리닝 → 미니 프로젝트 → 대면 인터뷰 → 평판 조회 → 처우 협의 → 최종 합격

• 폰 스크리닝 전형은 지원자의 경험을 토대로, 지원자와 엘리스가 서로 일하는 방식을 알아보는 과정입니다.
• 미니 프로젝트 전형은 직무 적합성을 확인하기 위한 전형으로, 실제 업무와 유사한 과제를 통해 서로의 업무 방식을 이해하는 과정입니다.
• 평판 조회는 경력 지원자에 한해 진행합니다.

※ 지원서 내용이 사실과 다를 경우, 합격이 취소될 수 있습니다.
※ 국가보훈·취업지원 대상자 및 장애인은 관련 법령에 따라 우대합니다.
※ 정규직 포지션의 경우 입사 후 6개월의 시용기간이 적용되며, 해당 기간 동안의 근무 평가를 통해 상호간의 적합성을 확인합니다.