Backend Platform Engineer

Background

당사의 고객사는 국내 대기업, 국책 연구기관과 컨소시엄을 구성해 정부 주관 대규모 R&D 국책과제에 선정된 몰입형 미디어 테크 기업입니다. 아시아 최초 수준의 8K급 초대형 LED 몰입형 콘텐츠 공간과, 기존 영화·영상을 이 공간 규격으로 확장 변환하는 자체 AI 영상 엔진을 함께 개발하고 있습니다. 몰입형 체험 시장이 연평균 20%대로 성장하는 가운데, 국내 첫 공간 구축을 시작으로 향후 10년 내 아시아 주요 도시와 글로벌 시장으로 확장하는 로드맵을 가지고 있습니다.

이 회사의 AI개발팀은 코드를 빠르게 쓰는 팀이 아니라, AI를 활용해 개발 속도를 극대화하면서도 누구나 이해하고 운영할 수 있는 시스템과 제품을 만드는 팀을 지향합니다. 현재 미디어 자산 관리, AI 영상·음향 처리, 콘텐츠 운영과 배포를 하나의 플랫폼으로 연결하는 시스템을 개발하고 있으며, 이 플랫폼은 글로벌 확장 시 모든 공간의 운영 기반이 됩니다.

Backend / Platform Engineer는 이 플랫폼의 핵심 Backend와 Application, AI, Infrastructure 사이의 연결 구조를 설계하고 개발하는 포지션입니다. API 구현에 머무르지 않고 Backend Architecture, 데이터 모델링, 비동기 Workflow, AI Model Serving 연동, AWS와 On-Premise 환경의 배포와 모니터링까지 서비스가 실제로 동작하는 전체 구조를 함께 이해하고 개선합니다. AI 시대에는 구현 자체가 더 이상 병목이 아니라고 보는 팀에서, 복잡한 시스템을 단순하고 관리 가능한 구조로 만드는 엔지니어로서 플랫폼의 기술 표준을 직접 세울 수 있는 기회입니다.

Key Responsibilities

• NestJS / TypeScript 기반 Backend Platform 설계 및 개발
• FastAPI 기반 AI Model Server 개발 및 연동
• AI Processing Pipeline 및 Event-driven Workflow 구축
• Data / Messaging / Storage Architecture 설계
• Application과 Infrastructure를 연결하는 플랫폼 엔지니어링
• Production 서비스의 안정성과 관측가능성 개선

Key Qualifications

• Backend 개발 경력 5년 이상 또는 이에 준하는 역량
• TypeScript / Node.js / NestJS 기반 Production 서비스의 설계, 개발, 운영 경험
• PostgreSQL 등 RDB 기반으로 Domain Model, Transaction, 데이터 정합성과 성능을 고려해 시스템을 설계할 수 있는 역량
• Redis, Kafka 또는 이에 준하는 기술로 비동기 / Event-driven 시스템을 설계하고 운영할 수 있는 역량
• AWS, Docker, Kubernetes, Network, Storage 등 Backend Application이 실행되는 Infrastructure 전반을 이해하고 Production 문제를 분석할 수 있는 역량
• Python / FastAPI 기반 Application을 이해하고 Backend와 AI Model Server 사이의 Serving / Workflow Architecture를 설계, 개발할 수 있는 역량
• Retry, Idempotency, Concurrency, Failure Recovery 등 분산 시스템의 문제를 고려해 설계할 수 있는 역량
• 요구사항 구현을 넘어 문제를 정의하고 적절한 Architecture와 기술을 선택할 수 있는 분
• 자신의 코드뿐 아니라 AI가 생성한 코드와 설계도 직접 검증하고 결과에 책임질 수 있는 분
• 새로운 기술을 도입하기 전에 왜 필요한지, 어떤 문제를 해결하는지를 먼저 생각하고, Backend, AI, Infra 사이의 문제를 영역 구분 없이 함께 푸는 분
• 장애와 실패 가능성을 예외가 아닌 설계 조건으로 다루고, 개인의 노하우를 코드, 문서, 표준으로 남겨 팀의 기술자산으로 전환하는 분
• (우대) AI / ML Model Serving 또는 GPU Inference 시스템을 Production 서비스와 연동한 경험
• (우대) Kafka 기반 Event-driven Architecture, MSA 또는 Long-running Workflow를 설계, 운영한 경험
• (우대) On-Premise와 Public Cloud 기반 Hybrid Infrastructure 환경의 서비스 개발, 운영 경험
• (우대) 대용량 이미지, 영상, 음향 파일을 처리하는 Media Platform 또는 Data Pipeline 개발 경험
• (우대) S3 / MinIO / NAS 등 대용량 Storage Architecture 구축, 운영 경험
• (우대) Kubernetes 등 MSA 분산환경 기반 Production Service 운영 경험
• (우대) CI/CD, Prometheus / Grafana 등 배포, 관측, 운영 체계를 직접 구축하거나 개선한 경험
• (우대) 인증·인가, Secret 관리, Network 접근제어 등 보안을 고려해 Backend Architecture를 설계한 경험
• (우대) 장애 대응, Performance Tuning, Capacity Planning 등 Production System의 안정성을 개선한 경험
• (우대) Claude Code / Codex 등 AI Coding Agent를 설계, 구현, 테스트, 리뷰, 문서화에 활용해 실제 개발 생산성을 개선한 경험
• (우대) 개발 표준, 공통 Module, Architecture Guideline 등 팀 단위 Engineering System을 구축하거나 개선한 경험