DALPHA와 함께 할 Backend Engineer 를 찾고 있어요.
달파팀은 200개 이상의 고객사와의 AI 프로젝트를 진행하며 얻은 인사이트를 기반으로, 고객의 본질적 문제의 의사결정을 제안하고 직접 수행하는 Operational Intelligence 를 만들고 있어요. 고객이 제품을 기획-제조-마케팅-판매 하는 업무 파이프라인 안에서 고객의 과거 데이터를 기반으로 한 매출 증대를 위한 방안을 제안하고, 직접 수행하는 Agent 를 만들어요.
우리는 AI 기술이 단순 업무를 자동화하는 것에 그치지 않고, 고객의 방대한 시계열 데이터 안에서 고객도 발견하지 못한 인사이트를 제안하고 직접 개선안을 수행해 고객에게 직접적인 매출 증대를 지속적으로 제공하는 것을 목표로 삼고 있어요. 고객사에게 그들의 업무 방식에 따른 맞춤형 Business OS 를 제공하기 위한 플랫폼을 만들기 위해, 다양한 고객의 비즈니스 니즈를 소화하고 견고한 시스템을 만들 수 있는 엔지니어가 필요해요. 이 문제를 같이 풀어갈 엔지니어를 찾아요!
이런 일을 함께 해요.
달파팀의 Backend Engineer 는 다양한 고객사의 비즈니스 니즈를 추상화해 AI comprehensive 한 데이터로 서빙하고, AI 의 의사결정과 이의 수행 결과, 그리고 매출에 직접적으로 미친 영향도를 고객이 쉽게 파악할 수 있는 일명 AI ERP 를 설계해요. AI ERP 를 만들기 위해 고객의 데이터와 외부 데이터를 의미론적으로 추상화하고 재구성해 Ontology 를 구성해야해요.
- 고객사의 내부 데이터, 업무 툴, 사용중인 SaaS 등 고객의 데이터 소스와 외부에 미디어로부터 필요한 정보를 추출하고 적재하는 Data Lake Architecture 를 설계해요.
- Data Lake 의 데이터를 자연어에 가까운 언어로 질의할 수 있게 ( 자연어 → SQL-like query ) 로 바꿔주는 변환 로직과 쉽게 조회할 수 있는 인프라를 구축해요.
- OI AI 가 내린 의사 결정을 직접 현실 세계에 수행할 수 있게 API, RPA (Robotics Process Automation) 에 기반한 integration interface 를 제공해요.
- AI 수행 결과와 매출 증대 효과를 고객이 모니터링할 수 있는 고객에게 커스텀 대시보드 서비스를 제공해요.
이런 문제를 풀려고 해요.
- Scalable 한 고객 확장을 위한 Data Lake 설계, AI native 한 쿼리를 제공하기 위한 data extraction / caching 전략 수립
- Ontology Layer 에서의 데이터 수정과 고객사의 데이터 변경, 외부 소스의 데이터에 따른 데이터의 정합성, quality 보장
- 고객의 Business Critical Data 를 전사에서 공유할 수 있기 위한 데이터 거버넌스/컴플라이언스 제안
이런 분을 찾고 있어요
OI 팀은 작은 문제를 해결하는 Vertical Solution 이 아닌 비즈니스 전반의 핵심 문제를 풀어주는 Business OS 를 제작합니다. 고객사의 업무 방식을 고객 보다도 깊게 이해하고 능숙하게 구조화할 수 있기 위해 관련 도메인의 실무 경험을 갖춘 엔지니어를 찾고 있습니다.
- 3년 이상의 백엔드 엔지니어링 경력 혹은 그에 준하는 경험이 필요해요.
- 클라우드 서비스 (AWS, GCP, Azure) 위에서 서비스를 배포하고 관리한 경험이 필요해요.
- 같은 직군 뿐 아니라 Cross Functional 한 조직과 협업해 목표를 이룰 수 있는 커뮤니케이션 역량이 필요해요.
이런 분이라면 더 좋아요!
- 이커머스 백엔드나 광고 마케팅 도메인 영역에서의 2년 이상의 경력을 갖고 계신 분이라면 더욱 좋아요.
- Databricks, Snowflake 등 데이터 플랫폼 위에서 Data Lake 를 구축하거나 관리해본 경험을 갖고 계신 분이라면 더욱 좋아요.
- 엔지니어 여부와 관계 없이 3명 이상의 조직을 이끌어 목표를 설정하고 이뤄보신 분이라면 더욱 좋아요.
- AI / ML 서빙 인프라에 대한 이해도가 있다면 더욱 좋아요.
DALPHA에서 사용되는 기술이에요.
- Kotlin
- PostgreSQL
- AWS, Azure
- Kubernetes (On-Premise, AWS EKS)
- Databricks
합류 여정을 안내드려요.
모든 전형에서 합격 여부와 관계없이 결과를 안내 드리고 있어요. 혹시 결과를 안내받지 못하셨다면 [email protected]로 문의 부탁드려요!
- 서류 전형
- 3일 정도가 소요되며 합격 여부와 관계없이 결과를 안내 드리고 있어요.
- Job Interview (대면/화상)
- Job Interview에서는 같은 팀으로 함께 할 동료분들과 만나 업무 경험에 대한 이야기를 나누어요.
- Job Interview는 대면 혹은 화상으로 진행되며 일반적으로 1시간 정도가 소요 되어요.
- Pre Interview (대면/화상)
- People & Culture Team과 함께 이야기를 나누어요.
- Job Interview에 대한 피드백을 교환하고 커리어의 목표와 Dalpha에 대한 명확함을 확인해요.
- 대면 혹은 화상으로 진행 되며 소요시간은 30분이에요.
- Fit Interview (대면)
- Dalpha의 Leadership과 함께 이야기를 나누어요.
- Dalpha가 지향하는 일하는 방식에 대해서 솔직하고 편안한 분위기에서 이야기를 나누어요.
- 컬처핏 인터뷰는 대면으로 진행되며 일반적으로 1시간 정도가 소요되어요.
DALPHA와 함께 할 Backend Engineer 를 찾고 있어요.
달파팀은 200개 이상의 고객사와의 AI 프로젝트를 진행하며 얻은 인사이트를 기반으로, 고객의 본질적 문제의 의사결정을 제안하고 직접 수행하는 Operational Intelligence 를 만들고 있어요. 고객이 제품을 기획-제조-마케팅-판매 하는 업무 파이프라인 안에서 고객의 과거 데이터를 기반으로 한 매출 증대를 위한 방안을 제안하고, 직접 수행하는 Agent 를 만들어요.
우리는 AI 기술이 단순 업무를 자동화하는 것에 그치지 않고, 고객의 방대한 시계열 데이터 안에서 고객도 발견하지 못한 인사이트를 제안하고 직접 개선안을 수행해 고객에게 직접적인 매출 증대를 지속적으로 제공하는 것을 목표로 삼고 있어요. 고객사에게 그들의 업무 방식에 따른 맞춤형 Business OS 를 제공하기 위한 플랫폼을 만들기 위해, 다양한 고객의 비즈니스 니즈를 소화하고 견고한 시스템을 만들 수 있는 엔지니어가 필요해요. 이 문제를 같이 풀어갈 엔지니어를 찾아요!
이런 일을 함께 해요.
달파팀의 Backend Engineer 는 다양한 고객사의 비즈니스 니즈를 추상화해 AI comprehensive 한 데이터로 서빙하고, AI 의 의사결정과 이의 수행 결과, 그리고 매출에 직접적으로 미친 영향도를 고객이 쉽게 파악할 수 있는 일명 AI ERP 를 설계해요. AI ERP 를 만들기 위해 고객의 데이터와 외부 데이터를 의미론적으로 추상화하고 재구성해 Ontology 를 구성해야해요.
- 고객사의 내부 데이터, 업무 툴, 사용중인 SaaS 등 고객의 데이터 소스와 외부에 미디어로부터 필요한 정보를 추출하고 적재하는 Data Lake Architecture 를 설계해요.
- Data Lake 의 데이터를 자연어에 가까운 언어로 질의할 수 있게 ( 자연어 → SQL-like query ) 로 바꿔주는 변환 로직과 쉽게 조회할 수 있는 인프라를 구축해요.
- OI AI 가 내린 의사 결정을 직접 현실 세계에 수행할 수 있게 API, RPA (Robotics Process Automation) 에 기반한 integration interface 를 제공해요.
- AI 수행 결과와 매출 증대 효과를 고객이 모니터링할 수 있는 고객에게 커스텀 대시보드 서비스를 제공해요.
이런 문제를 풀려고 해요.
- Scalable 한 고객 확장을 위한 Data Lake 설계, AI native 한 쿼리를 제공하기 위한 data extraction / caching 전략 수립
- Ontology Layer 에서의 데이터 수정과 고객사의 데이터 변경, 외부 소스의 데이터에 따른 데이터의 정합성, quality 보장
- 고객의 Business Critical Data 를 전사에서 공유할 수 있기 위한 데이터 거버넌스/컴플라이언스 제안
이런 분을 찾고 있어요
OI 팀은 작은 문제를 해결하는 Vertical Solution 이 아닌 비즈니스 전반의 핵심 문제를 풀어주는 Business OS 를 제작합니다. 고객사의 업무 방식을 고객 보다도 깊게 이해하고 능숙하게 구조화할 수 있기 위해 관련 도메인의 실무 경험을 갖춘 엔지니어를 찾고 있습니다.
- 3년 이상의 백엔드 엔지니어링 경력 혹은 그에 준하는 경험이 필요해요.
- 클라우드 서비스 (AWS, GCP, Azure) 위에서 서비스를 배포하고 관리한 경험이 필요해요.
- 같은 직군 뿐 아니라 Cross Functional 한 조직과 협업해 목표를 이룰 수 있는 커뮤니케이션 역량이 필요해요.
이런 분이라면 더 좋아요!
- 이커머스 백엔드나 광고 마케팅 도메인 영역에서의 2년 이상의 경력을 갖고 계신 분이라면 더욱 좋아요.
- Databricks, Snowflake 등 데이터 플랫폼 위에서 Data Lake 를 구축하거나 관리해본 경험을 갖고 계신 분이라면 더욱 좋아요.
- 엔지니어 여부와 관계 없이 3명 이상의 조직을 이끌어 목표를 설정하고 이뤄보신 분이라면 더욱 좋아요.
- AI / ML 서빙 인프라에 대한 이해도가 있다면 더욱 좋아요.
DALPHA에서 사용되는 기술이에요.
- Kotlin
- PostgreSQL
- AWS, Azure
- Kubernetes (On-Premise, AWS EKS)
- Databricks
합류 여정을 안내드려요.
모든 전형에서 합격 여부와 관계없이 결과를 안내 드리고 있어요. 혹시 결과를 안내받지 못하셨다면 [email protected]로 문의 부탁드려요!
- 서류 전형
- 3일 정도가 소요되며 합격 여부와 관계없이 결과를 안내 드리고 있어요.
- Job Interview (대면/화상)
- Job Interview에서는 같은 팀으로 함께 할 동료분들과 만나 업무 경험에 대한 이야기를 나누어요.
- Job Interview는 대면 혹은 화상으로 진행되며 일반적으로 1시간 정도가 소요 되어요.
- Pre Interview (대면/화상)
- People & Culture Team과 함께 이야기를 나누어요.
- Job Interview에 대한 피드백을 교환하고 커리어의 목표와 Dalpha에 대한 명확함을 확인해요.
- 대면 혹은 화상으로 진행 되며 소요시간은 30분이에요.
- Fit Interview (대면)
- Dalpha의 Leadership과 함께 이야기를 나누어요.
- Dalpha가 지향하는 일하는 방식에 대해서 솔직하고 편안한 분위기에서 이야기를 나누어요.
- 컬처핏 인터뷰는 대면으로 진행되며 일반적으로 1시간 정도가 소요되어요.