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디피
Product Engineer (Backend based)
디피니트 · 마포구, 서울, 한국
About The Role
- 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.
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
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