Technical Product Engineer

About

Dfinite는 기업의 데이터, 문서, ERP/MES/업무 시스템을 AI와 연결해, 실무자가 자연어로 데이터를 조회하고 의사결정할 수 있도록 돕는 B2B AI 솔루션 스타트업입니다.

우리는 제조·유통·공공 등 다양한 산업 고객과 함께 AI 데이터 플랫폼, 문서 기반 RAG, DB 기반 Text-to-SQL, 온톨로지 기반 업무 자동화 프로젝트를 진행하고 있습니다.

Technical Product Engineer(TPE)는 백엔드, API, DB, 배포, 운영 구조, 제품화를 담당합니다. SE가 만든 AI/데이터 로직과 PE가 설계한 사용자 경험이 고객 환경에서 안정적으로 돌아가도록 연결하며, AI 솔루션을 데모에서 끝내지 않고 실제 서비스로 만드는 역할입니다.

Dfinite의 프로젝트 구조:
• PE: 고객 경험, 화면, 정보구조, 데모 완성도
• SE: 고객 데이터, AI 로직, RAG/Text-to-SQL/Agent, 업무 검증
• TPE: 백엔드, API, DB, 배포, 운영 구조, 제품화

TPE는 고객 프로젝트에서 필요한 백엔드와 운영 구조를 만들고, AI 기능이 실제 고객 환경에서 안정적으로 동작하도록 구현합니다. 또한 프로젝트에서 반복되는 기능을 공통 모듈과 제품 자산으로 남깁니다.

Responsibilities

1. 고객 프로젝트 백엔드 개발
• 고객 요구사항을 API, DB, 워크플로우, 백엔드 기능 단위로 구체화
• FastAPI 등 Python 기반 백엔드 서버 개발
• 고객사 데이터 구조에 맞는 조회, 필터링, 권한, 응답 API 구현
• PE가 만든 화면과 SE가 설계한 AI 로직을 연결하는 API 설계
• 프로젝트별 관리자 기능, 운영 도구, 내부 QA 도구 개발

2. AI 기능 제품화
• RAG, Text-to-SQL, Agent, 문서 처리, 데이터 조회 기능의 백엔드 연동
• AI 응답 생성 과정의 입력, 출력, 근거, 참조문서, SQL, 실행 결과 저장 구조 설계
• AI 응답 실패, 쿼리 실패, 문서 검색 실패, 권한 오류 등을 추적할 수 있는 로그 구조 개발
• 프롬프트, 검색 결과, SQL, 응답 품질을 확인할 수 있는 운영/QA 도구 개발
• 고객 데모 이후 운영 가능한 형태로 기능 안정화

3. 배포 및 인프라 실행
• 고객 프로젝트에 필요한 서버 실행 환경 구성 (Docker, AWS)
• dev/staging/prod 환경 구분 및 환경변수 관리
• DB 연결, migration, seed, backup 기본 구조 관리
• API 서버 배포, 로그 확인, 장애 1차 대응
• 고객사 환경에서 서비스가 정상 동작하지 않을 때 앱/API/DB/인프라 중 어디가 문제인지 1차 진단

4. 데이터·시스템 연동 지원
• 고객사 DB, 문서, API, ERP/MES/SAP 등 업무 시스템 연동 구조 파악
• SE와 함께 데이터 흐름, 조회 방식, 권한 구조를 백엔드 설계에 반영
• 연동 실패, 데이터 누락, 응답 지연 등의 문제를 추적할 수 있는 구조 개발

5. DARVIS 및 공통 제품 개발
• DARVIS의 공통 백엔드 기능 개발
• 고객 프로젝트에서 반복적으로 필요한 API, 관리자 기능, 권한 기능, 로그 기능 모듈화
• 프로젝트에서 만든 기능을 내부 제품 기능으로 전환 및 기존 기능 리팩토링

6. AI 도구 기반 개발 생산성 향상
• Claude Code, Cursor, ChatGPT 등 AI 개발 도구를 활용한 빠른 개발
• 반복되는 개발·배포·문서화 작업을 템플릿화하고 재사용 가능한 구조로 정리

Requirements

• 백엔드 개발 경험 3년 이상 또는 이에 준하는 실전 역량
• Python 기반 백엔드 개발 경험
• FastAPI, Django, Flask, Node.js, NestJS 등 하나 이상의 백엔드 프레임워크 경험
• SQL 및 RDBMS 기반 데이터 조회/모델링 경험
• REST API 설계 및 구현 경험
• Docker 기반 개발 또는 배포 경험
• AWS, Linux, 서버 환경, 환경변수, 로그, 배포 구조에 대한 기본 이해
• 고객 요구사항 또는 제품 요구사항을 구현 가능한 개발 단위로 쪼갤 수 있는 분
• 프론트엔드, AI 로직, 데이터, 인프라 사이의 연결 구조를 이해하려는 분
• 복잡하고 모호한 문제를 빠르게 파악하고 작은 단위로 실험해볼 수 있는 분
• Git 기반 협업과 코드 리뷰 경험
• AI 개발 도구를 활용하거나 적극적으로 도입할 의지가 있는 분
• 스타트업 환경에서 빠르게 만들고, 검증하고, 개선하는 방식에 익숙한 분

Preferred

• LLM, RAG, Text-to-SQL, Agent 기반 서비스 개발 경험
• OpenAI, Anthropic, Gemini, vLLM, Ollama 등 LLM API 또는 추론 환경 사용 경험
• Vector DB, Elasticsearch/OpenSearch, PostgreSQL, Graph DB 사용 경험
• ERP, MES, SCM, WMS, BI, SAP 등 기업 업무 시스템 연동 경험
• AWS EC2, ECS, RDS, S3, CloudWatch 등 사용 경험
• VPN, VPC, IAM, 보안그룹, SSO 등에 대한 기본 이해
• 고객사 데이터 또는 엔터프라이즈 환경에서 기능을 구현해본 경험
• B2B SaaS, SI, 데이터 플랫폼, AI 솔루션 프로젝트 경험
• 관리자 도구, 운영 도구, QA 도구를 직접 만들어본 경험
• 프론트엔드 또는 풀스택 개발 경험
• Claude Code, Cursor, GitHub Copilot 등 AI coding tool 활용 경험
• Terraform, GitHub Actions, CI/CD, IaC 경험
• 운영 장애 대응 또는 로그 기반 문제 해결 경험
• 온톨로지, 데이터 카탈로그, 메타데이터 관리에 대한 관심 또는 경험

Benefits

• 서울 창업 허브 공덕 근무
• 수요일 재택근무
• 유연출근제 (8~10시 사이 출근)
• 간식 제공
• 사내 스터디 지원
• 업무 관련 도서, 강의, 세미나 참석비 지원
• 빠르게 성장하는 B2B AI 스타트업에서 고객 프로젝트와 제품 개발을 함께 경험할 기회
• 제조·유통·공공 등 실제 산업 현장의 AI 전환 프로젝트 경험
• C-level, AI Solution Engineer, Product Engineer, PM과 밀접하게 협업하는 환경
• Claude Code, Cursor, ChatGPT 등 AI 도구를 적극 활용하는 개발 문화
• AI 기능을 데모에서 끝내지 않고 실제 서비스와 제품 자산으로 만드는 경험
• 성장 단계 회사에서 TPE 역할의 초기 기준을 함께 만드는 기회