Product Engineer (AI Agent Backend)

플렉스팀의 Product Engineer는 사람과 조직의 문제를 시스템으로 해결합니다.플렉스팀의 Product Engineer는 깊은 고민과 높은 기술적 이해도를 토대로 견고하고 유연한 시스템을 만듦으로써 사람과 조직의 문제 해결이라는 팀의 목표 달성에 기여합니다. 세상에는 수많은 조직이 존재하며, 지금도 매 초마다 새 조직이 탄생합니다. 조직은 그 수만큼이나 인사 및 근태 관리, 계약 및 급여, 평가와 보상까지 전방위에 걸쳐 다양한 문화와 정책을 가집니다.어느 조직에게나 편리하게 느껴지면서도 아직 발견되지 않은 용례까지 품을 수 있는 제품을 만드는 일은 매우 도전적이지만 달성할만한 가치가 충분한 과제입니다. 플렉스팀에 합류해, 높은 엔지니어링 품질 기준을 고수하며, 안정성과 보안성의 타협 없이 제품을 빠르고 지속적으로 전달하며, 그 과정에서 유연하게 변화를 수용할 수 있는 시스템을 만드는 여정에 함께하세요.누구도 해결하지 못한 HR 통합 문제를 AI 와 결합하여 해결합니다.HR 의 본질적인 문제 해결은 통합 관점으로 접근해야 합니다.기업의 목표 달성을 위해서는 다양한 업무, 문제 해결, 의사 결정의 과정이 필요하며, 사안에 따라 다양한 이해관계자들의 역할, 전문성, 권한, 접근 가능한 정보를 기반으로 복합적이고 유기적인 협업은 필수적입니다.위와 같은 문제 해결 과정에서 의사결정에 필요한 헙업자들의 구성의 어려움, 인간의 지식과 기억의 의존, 언어적 소통의 한계, 비효율적인 싱크 과정 등의 문제를 동반하게 됩니다.flex의 Multi AI Agent 환경은 위와 같은 문제를 해결하기위해, 목표 달성을 위해 필요한 다양한 Agent들이 각 역할자로부터 위임받은 권한을 통해 필요한 데이터에 안전하게 접근하고, flex 시스템의 다양한 기능을 실행하여 사람의 개입을 최소화 하고 협업의 효율성을 극대화 합니다.나아가, 더 나은 의사결정을 위한 심층적인 통찰(Insight)을 제공하여 조직의 미션과 목표 달성을 지원하는 핵심적인 역할을 담당하게 됩니다.Agent 가 안전한 데이터 보호 아래 가치있는 자율적 역할을 수행하기 위해서 시스템의 권한, ‘인가 관리’가 매우 중요합니다. 완벽한 ‘인가 관리’ 기반하에 데이터 접근과 검색, 사용 가능한 기능 관리, Atomation Workflow 플랫폼은 필수적이며, 플렉스팀에서는 Agent를 위한 이와 같은 환경이 준비되어 있습니다. 이 플랫을 기반으로 AI Multi Agent 환경을 지속해서 개선하고 HR의 문제를 해결합니다.플렉스팀의 AI 시대 SaaS 설계 철학은 Next flex with AI 글에서 확인하실 수 있습니다.이런 일을 함께하게 됩니다.사람과 조직에 관한 모든 문제를 해결하는 flex AI Agent 의 백엔드 기반에 집중하여 설계, 개발, 운영을 해나갑니다.AI Agent 로 고객의 문제 발견과 솔루션을 제안할 수 있는 다양하고 창의적인 아이디어들을 발산해 보고 시도합니다.Multi Agent 가 조직화 되고 협업하여, 최적의 문제를 해결해 나가는 과정을 구조화하고 고도화합니다.모든 것을 혼자 할 수 없습니다. Product Manager, Product Engineer, Data Engineer 등 각 분야 업계 최고의 동료들과의 협업을 통해 결과물을 만들어 냅니다.이런 분과 함께 하고 싶습니다.엔지니어링 선택의 이유와 근거를 명확하게 설명할 수 있는 분빠르게 변화하는 기술의 변화에 두려움 없이 문제 해결을 위한 학습과 시도를 하실 수 있는 분역할 범위와 한계를 정하지 않고 문제 해결을 위한 폭 넓은 역량 확장과 협업을 즐기실 수 있는 분권한에 의존하지 않고 동료들의 공감과 설득을 통해 이유를 만들어내고 업무를 확장하실 수 있는 분이런 경험이 있다면 더 좋겠습니다.비즈니스 복잡도가 높은 문제를 해결하는 시스템을 개발해본 경험이 있으신 분Agent, LLM 을 다양한 목적으로 활용하여 문제를 해결해 보신 분Multi Agent System 은 어떠한 모습이어야 할지 설계하거나 깊게 고민해보신 분flex AI Agent Backend 를 이루는 기술 스택입니다.Language: Kotlin, PythonFramework: Spring Boot, Spring AI, FastAPI, LiteLLM, LangChain, Ragas 등LLM: AWS Bedrock(Claude, Cohere 등), Vertex AI(Gemini 등), Azure OpenAI(OpenAI 등)모든 기술 스택에 능통하지 않아도 됩니다. 빠르게 습득하고 적정 기술을 판단하는 역량이 중요합니다.합류 여정을 안내드립니다.서류 전형 & Pre-Interview > Tech Interview > Peer Interview > Fit Interview 순서로 진행됩니다.산업기능요원 전직 및 보충역 신규 편입이 가능합니다.간편지원하기: https://flex.careers.team/job-descriptions/YG0dqJRzwe더 많은 Product Engineer 살펴보기: https://flex.careers.team/job-descriptions