시니어 소프트웨어 엔지니어 – AI 평가

역할 개요

시니어 소프트웨어 엔지니어 – AI 평가 역할 소개 귀하의 엔지니어링 실력으로 세계 최첨단 AI 시스템이 실제로 제대로 작동하는지 직접 검증할 수 있다면 어떨까요? 이 포지션은 시니어 소프트웨어 엔지니어가 AI 성능을 측정하는 평가 인프라를 설계·구축·확장하는 역할로, 원시 모델 출력과 실세계 신뢰 사이의 핵심 레이어를 담당합니다.

주요 업무

• 다양한 과제 및 도메인에서 AI 모델 성능을 평가하는 확장 가능한 평가 파이프라인 및 프레임워크 설계·구축
• 대형 언어 모델 및 기타 AI 시스템을 위한 자동화 테스트 하네스, 채점 시스템, 벤치마킹 도구 개발
• 대규모 평가 데이터셋을 처리·분석·시각화하는 깔끔한 프로덕션 품질 코드 작성
• 연구팀이 평가를 실행·추적·비교할 수 있는 API, 대시보드, 내부 도구 생성 및 유지 관리
• AI 연구원 및 데이터 과학자와 협업하여 평가 방법론을 신뢰할 수 있는 반복 가능한 소프트웨어로 구현
• 시스템 성능, 데이터 처리 속도, 인프라 비용 최적화
• 명확한 문서 작성 및 코드 리뷰 참여를 통한 높은 엔지니어링 기준 유지
• 프로덕션 시스템 구축·출시 경험을 포함한 5년 이상의 전문 소프트웨어 엔지니어링 경험

요건 및 조건

• 근무 형태: 원격
• 참여 시간: 주당 20~40시간
• AI 연구원 및 데이터 과학자와 협업하여 평가 방법론을 신뢰할 수 있는 반복 가능한 소프트웨어로 구현
• 프로덕션 시스템 구축·출시 경험을 포함한 5년 이상의 전문 소프트웨어 엔지니어링 경험
• Python 고급 능숙도 — 데이터 처리 라이브러리(pandas, NumPy) 및 웹 프레임워크(FastAPI, Flask, Django) 경험 포함
• 대용량 데이터셋 작업 및 데이터 파이프라인 구축 경험
• 우수한 문서 작성 능력 및 비동기 협업 역량
• 원격 환경에서 독립적으로 근무 가능한 자기 주도형 인재

추가 상세 정보

• 체계적인 엔지니어링 접근 방식을 통해 AI 출력의 엣지 케이스, 장애 원인, 신뢰성 문제 파악
• 평가 플랫폼의 아키텍처 및 기술 방향에 기여
• 소프트웨어 아키텍처, 디자인 패턴, 엔지니어링 모범 사례에 대한 탄탄한 이해
• 클라우드 인프라(AWS, GCP, Azure) 및 컨테이너화된 배포 환경에 익숙한 분