디지털 마케팅을 혁신할 최고의 프로덕트를 직접 만들어가고 싶다면
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솔루션 사업 부문 제품 본부
"우리는 단순한 도구(Tool)를 만들지 않습니다. 마케터의 가장 완벽한 AI 동료(Agent)를 설계합니다."
제품 본부는 디지털 마케팅의 패러다임을 바꿀 AI 에이전트
'레버 엑스퍼트(LEVER Xpert)'의 방향성을 기획하고 완성하는 조직입니다.
우리는 AI 엔지니어, 프로덕트 오너(PO), 프로덕트 디자이너(PD)가 각자의 전문성과
프로덕트에 대한 오너십을 바탕으로 디지털 마케팅을 혁신할 AI 프로덕트를 만들고 있습니다.
개발 본부, 사업개발실, CSM팀과 유기적으로 협업하며 시장의 진짜 문제를 기민하게 포착하고,
기술을 넘어선 '비즈니스 임팩트'를 창출하는 AI 프로덕트를 고도화하고 있습니다.
＞ AI 프로덕트 중심의 혁신 (Product-Led AI)
디지털 마케팅 실무를 수행하는 AI 에이전트, '레버 엑스퍼트(LEVER Xpert)'를 기획하고 개발합니다.
AI 조직은 광고 비즈니스의 문제를 해결하기 위해 소재 인사이트, 소재 검색, 클릭률(CTR) 예측 등 실제 광고 제품에 적용되는 모델을 직접 개발하고 운영합니다.
＞극대화된 오너십과 기민한 실행력 (Ownership & Fast Iteration)
AI 엔지니어, 프로덕트 오너(PO), 프로덕트 디자이너(PD) 모두가 담당 프로덕트에 대한 강력한 오너십을 가집니다.
AI 기술과 사용자 경험(UX)을 깊이 고민하며, 디지털 마케팅 시장을 혁신할 AI 프로덕트를 주도적으로 만들어갑니다.
＞임팩트를 위한 유기적 협업 (Cross-functional Team)
최고의 비즈니스 성과를 도출하기 위해 개발 본부, 사업개발실, CSM팀과 경계 없이 협업합니다.
완벽한 프로덕트는 완벽한 소통에서 나온다는 믿음으로 기술을 넘어선 비즈니스 임팩트를 창출합니다.
[프로덕트 소개]
마케터의 든든한 파트너, LEVER Xpert
레버 엑스퍼트는 통합 마케팅 데이터 처리부터 광고 소재 분석·기획·생성, 매체 관리까지
마케터의 실무를 직접 수행하는 AI 디지털 마케팅 솔루션입니다.
반복 업무를 줄여 마케터가 인사이트 도출과 전략 설계에 집중할 수 있도록 돕습니다.
＞ 소재 탐색부터 성과 분석까지 지원하는 소재센터
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자연어 기반 소재 탐색: 원하는 광고 소재를 자연어로 검색하고, 업종·소재 유형·국가 등 다양한 조건으로 경쟁사 레퍼런스를 탐색할 수 있습니다.
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AI 기반 소재 특성 분석: 소재의 구성 요소를 분석하여 소재 유형과 소구점 등의 레이블을 부여하고, 시각적으로 유사한 소재를 그룹화하여 소재 트렌드를 파악하도록 돕습니다.
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성과 기반 인사이트 제공: 소재별 성과와 레이블을 연결하여 고효율·저효율 소재의 공통 특징을 분석하고, 새로운 소재의 기획과 개선에 필요한 인사이트를 제공합니다.
＞ 성과 분석과 다음 액션을 돕는 AI 리포트
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성과 요약 및 상세 분석: 데이터 센터와 연동된 데이터를 바탕으로 캠페인·매체·상품별 성과를 자동으로 요약하고, 성과에 영향을 준 핵심 요인과 개선 방향을 제시합니다.
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자연어 기반 심층 분석: AI 챗봇에 후속 질문을 하며 분석 결과를 확인하고, 성과 변화의 맥락을 구체적으로 탐색할 수 있습니다.
기술 스택
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PyTorch와 TensorFlow 기반 딥러닝 모델과 상용 Foundation Model(OpenAI, Anthropic, Gemini 등)을 Microservice 아키텍처로 서빙합니다.
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AI 인프라로 Vector DB(Milvus), Langfuse, LangFlow, Label Studio를 운영하며, 서비스는 AWS(ECR, EKS 등)와 On-premise GPU cluster에서 동작합니다.
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소스코드는 GitHub으로 관리하고 GitHub Actions로 배포합니다. 백엔드는 FastAPI를 사용합니다.
개발 문화
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AI 도구를 개발 업무 전반에 활용합니다.
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전 개발자에게 Claude Code를 지원하며, 설계부터 코드 작성과 리뷰까지 개발 업무 전반에 AI 코딩 도구를 활용합니다.
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코드 리뷰와 투명한 공유를 통해 함께 성장합니다.
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코드 리뷰를 통해 더 나은 구현 방법을 함께 고민하고 지식을 나눕니다.
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Slack, Jira, GitHub을 활용하여 업무 진행 상황과 이슈를 투명하게 공유합니다.
합류하시면 집중하시게 될 일들이에요.
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AI 서빙 플랫폼 아키텍처 설계 및 구축
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GPU 기반 모델 서빙 시스템과 LLM 서빙 플랫폼을 아키텍처 설계 단계부터 직접 구축하고, 서비스 성장에 따라 확장합니다.
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On-premise LLM 추론 최적화 및 트래픽 운영
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On-premise GPU 환경에서 LLM inference를 최적화하고, 실서비스 트래픽을 안정적으로 처리하는 서빙 체계를 구축하고 확장합니다.
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LLM Governance 체계 구축
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여러 제품과 팀이 함께 사용하는 LLM의 사용량, 비용, 접근 권한을 일관되게 관리하는 거버넌스 체계를 설계하고 운영합니다.
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모델 배포·운영 자동화 및 성능 최적화
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CI/CD 파이프라인, 모델 버전 관리와 레지스트리, 평가 CI, 메트릭 자동 로깅 등 배포·운영 과정의 수작업을 줄이는 MLOps 자동화를 구현하고 고도화합니다.
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Docker, Kubernetes(EKS), AWS 환경에서 모델 서비스를 배포하고, 모니터링과 로깅 체계를 구축하며, 추론 성능과 리소스, 비용의 균형점을 찾아 최적화합니다.
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AI 인프라 운영
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Vector DB(Milvus), Langfuse, LangFlow, Label Studio 등 AI 인프라를 상용 수준으로 운영합니다.
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신규 AI 기능 프로토타이핑
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새로운 AI 기능의 PoC와 프로토타이핑, 모델 실험을 수행합니다.
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프로토타입을 빠르게 구현하고, 검증된 결과를 서빙·운영까지 연결하여 실제 서비스로 완성합니다.
이런 분들과 함께 하고 싶어요.
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백엔드/인프라 또는 ML 서빙 분야에서 3년 이상의 실무 경험이 있으신 분
•
컴퓨터공학 등 관련 분야의 학사 이상 학위를 보유하신 분
•
Python에 능숙하고 Docker 등 컨테이너 환경에 익숙하신 분
•
AWS 등 클라우드 환경에서 애플리케이션을 배포하고 운영해 본 경험이 있으신 분
•
GitHub Actions 등을 활용한 CI/CD 파이프라인 경험이 있으신 분
이런 분들이면 더 좋아요.
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Kubernetes(EKS) 등 컨테이너 오케스트레이션 환경에서 서비스를 상용 배포하고 운영해 본 경험이 있으신 분
•
GPU 클러스터와 서빙 인프라를 운영하며, GPU 자원을 효율적으로 활용하여 처리량과 지연, 비용 간 균형을 맞춰 본 경험이 있으신 분
•
ML 모델 서빙·배포·모니터링 시스템을 설계하고, 안정성과 성능, 비용을 최적화해 본 경험이 있으신 분
•
모델 레지스트리, 피처 스토어, 실험 추적 도구(MLflow, W&B 등) 또는 Langfuse 운영 경험이 있으신 분
•
Vector DB(Milvus 등) 인프라 운영 또는 데이터 파이프라인(Airflow 등) 구축 경험이 있으신 분
채용 절차
서류 전형
이력서는 자유양식이며, 가급적 PDF로 제출하시는 것을 권장드립니다. 추가적으로 어필하시고 싶은 부분이 있으시다면, 별도의 포트폴리오나 URL을 함께 제출하시는 것도 가능합니다.
리크루터 콜
인터뷰 전 리크루터와 포지션 기본 사항을 확인하고, 궁금한 점을 편하게 이야기 나누는 단계입니다.
온라인 실무 역량 과제 테스트
온라인을 통해 실무 역량을 확인하는 과제 테스트가 진행 될 예정입니다.
1차 인터뷰
AI 리드 엔지니어와 프로덕트 오너가 참여하며, 제출해주신 이력서와 포트폴리오를 바탕으로 후보자분이 가지고 계신 역량을 심층적으로 확인하는 단계입니다.
*1차 인터뷰 시, 후보자분의 역량을 더욱 면밀하게 검토하기 위하여 PT 발표가 진행 될 예정입니다.
2차 인터뷰
2차 인터뷰는 대면으로 진행되는 컬쳐 Fit 인터뷰로, 지원자분의 경험과 생각을 바탕으로 매드업의 제품본부에서 시너지를 발휘할 수 있는 분인지 확인하는 단계입니다.
처우 협의 및 채용 확정
최종 합격하신 분들에 한해 개별적으로 처우 협의를 진행하며, 채용을 확정 짓게 됩니다.
* 전문연구요원 신규 편입과 전직 모두 가능합니다.
* 채용 절차에서 검토 과정에 따라 추가적인 인터뷰가 진행 될 수 있습니다.
* 채용절차법(7/17)에 의거하여, 이력서에 직무와 관계 없는 아래 정보들은 제외하여 기재해주시기 바랍니다.
(ex. 용모 · 키 · 체중 등의 신체적 조건, 출신지역 · 혼인여부 · 재산, 직계 존비속 및 형제자매의 학력 · 직업 · 재산 등)
근무지
서울특별시 강남구 강남대로94길 10 케이스퀘어강남 9층
(강남역 11번 출구 100m 이내)