[DALPHA와 함께 할 Forward Deployed Engineer를 찾고 있어요.]
DALPHA는 300여 개 이상의 국내외 기업과의 AI 프로젝트, 1,500건 이상의 AX 컨설팅을 통해 실제 산업의 다양한 문제를 AI로 해결해왔습니다.
AI 기술로 단순 업무를 자동화하는 것을 넘어,
방대한 데이터 속에서 사람도 발견하지 못한 인사이트를 찾고,
세상의 변화를 예측해 기업과 기관의 압도적 혁신을 이끄는 AI 기술을 만들고 있습니다.
기술의 가치는 만들어지는 순간이 아니라, 고객의 현장에 닿는 순간에 생겨납니다.
아무리 앞선 AI라도 고객의 데이터와 업무 환경에 연결되지 못한다면, 그저 가능성으로 남게 됩니다.
DALPHA의 Forward Deployed Engineer는 고객 현장에 가장 가까이 서서, 고객의 비즈니스를 데이터와 시스템으로 구조화하고 AI가 실제 업무 환경에서 안정적으로 동작하도록 만듭니다.
문제를 다시 정의하는 순간부터 시스템이 운영되는 마지막 순간까지,
고객이 일하는 방식이 실제로 바뀌는 과정 전체를 함께할 Forward Deployed Engineer를 기다리고 있습니다.
[이런 일을 함께 해요.]
DALPHA의 Forward Deployed Engineer는 산업도, 데이터도, 일하는 방식도 매번 다른 고객을 만나요. 업무 하나를 자동화하는 데서 멈추지 않고, 그 회사가 일하는 방식 전체를 바꾸는 것을 목표로 해요.
- 미팅과 인터뷰를 통해 고객의 업무 맥락과 고유한 pain point를 찾고, 지금의 AI로 실제 풀 수 있는 문제인지, 어떤 시스템이어야 작동하는지를 판단해 기술 과제로 다시 정의해요.
- 고객의 비즈니스와 데이터를 Ontology로 구조화하고, 흩어져 있는 내부 시스템과 SaaS를 연동·통합해 AI가 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 만들어요.
- 정의한 문제에 가장 적합한 방식을 골라 Agent 구조, 데이터 파이프라인, 기존 시스템과의 연동까지 시스템 전체를 설계하고, 고객의 실제 운영 환경에서 동작하도록 구현해요.
- 설계한 시스템이 고객의 업무에서 실제로 쓰이는 순간까지 책임져요. AI가 내놓은 결과를 사람이 확인하고 판단할 수 있는 화면과 워크플로우까지 포함해, 백엔드·프론트엔드·배포·운영을 가리지 않고 완결성 있는 서비스로 완성해요.
- 정답이 정해져 있지 않은 문제에서 무엇을 '잘 동작한 것'으로 볼지 직접 정의하고, 그 기준 위에서 성능을 측정하고 개선해요. 문제가 생기면 데이터인지, 모델인지, 파이프라인인지 원인의 층위를 끝까지 좁혀 재발하지 않도록 구조를 바꿔요.
- 반복해서 나타나는 문제와 해법은 재사용 가능한 모듈과 플랫폼으로 남겨, 다음 프로젝트가 더 앞선 지점에서 출발할 수 있게 만들어요.
[이런 문제를 풀려고 해요.]
DALPHA의 Forward Deployed Engineer들이 가장 오래 붙들고 있는 문제들이에요.
- 고객이 말한 문제와 실제 문제가 다를 때, 업무와 데이터에서 어떻게 진짜 원인을 찾아낼 수 있을까?
- 사내 문서, 레거시 시스템, SaaS에 흩어진 비정형 데이터를 어떻게 수집·정제하고, AI가 곧바로 탐색할 수 있는 형태로 구조화할 수 있을까?
- 스스로 계획을 세우고 도구를 호출하는 Agent를 실제 업무에 올릴 때, 어디에 가드레일을 두고 어느 지점에 사람의 판단(Human-in-the-Loop)을 남겨야 신뢰할 수 있는 시스템이 될까?
- 외부 시스템 연동에서 재시도할 수 있는 실패와 그렇지 않은 실패를 어떻게 구분해 설계해야 할까?
- 산업도 데이터도 제각각인 고객의 문제를 매번 처음부터 풀지 않으려면, 무엇을 공통 컴포넌트로 표준화하고 무엇을 고객마다 다르게 남겨야 할까?
[이런 분을 찾고 있어요.]
- AI, 백엔드, 프론트엔드 중 두 영역 이상에서 실무 경험이 있고, 그중 한 영역에서는 3년 이상 혹은 그에 준하는 실력을 쌓으신 분
- 맡은 범위에 선을 긋지 않고 인프라·배포까지 직접 해결하며, 서비스가 사용자에게 닿는 지점까지 완성해 보신 분
- AWS, GCP, Azure 등 클라우드 환경에서 서비스를 배포·운영해 보신 분
- 0→1로 서비스를 만들어 보신 분
- RFP, Design doc 등 문서를 바탕으로 신규 시스템 아키텍처를 주도적으로 설계·제안해 오신 분
- 복잡하게 얽힌 비즈니스 엔티티와 워크플로우를 명확한 데이터 스키마로 정리해 오신 분
- 고객사 현업, PM, AI 엔지니어, 인프라 엔지니어 등 여러 포지션의 맥락을 고려해 소통을 주도하고, 합리적인 기술 의사결정을 이끌어 오신 분
[이런 분이라면 더 좋아요!]
아래 경험을 모두 갖출 필요는 없어요. 하나 이상에서 깊이 있는 경험을 가진 분을 기다립니다.
- LLM과 AI Agent(RAG, Function Calling, Multi-Agent 등)를 활용해 실제 사용자가 쓰는 제품을 만들고, 운영까지 해 보신 분
- Ontology나 Knowledge Graph로 기업 데이터를 구조화하고, Vector DB와 결합해 AI가 탐색·활용할 수 있게 만들어 보신 분
- ERP·CRM·MES 같은 기업 내부 시스템과 연동하거나, 온프레미스·폐쇄망처럼 제약이 큰 환경에서 시스템을 구축해 보신 분
- 커머스, 물류, ERP 등 업무 시스템 도메인 경험이 있거나, 새로운 도메인을 빠르게 파악할 수 있으신 분
- Databricks, Airflow 등을 활용해 데이터 파이프라인을 구축·운영해 보신 분
- React, TypeScript, Next.js 등 프론트엔드 개발 경험을 보유하신 분
- 외부 시스템 연동 과정에서 발생할 수 있는 이슈를 사전에 파악하고 대응하는, 신뢰도 높은 시스템을 구축할 수 있으신 분
- Code Agent를 활용해 팀이 일하는 방식을 바꾸고, 개발 속도나 품질에서 눈에 보이는 개선을 만들어 보신 분
[달파에서 사용되는 기술이에요.]
- Backend: Kotlin (Ktor), Python, FastAPI, PostgreSQL, AWS (EKS, RDS, SQS, S3), Databricks
- Frontend: Next.js, React, TypeScript, TanStack Query, Tailwind CSS
- BFF: Node.js, NestJS, TypeORM, PostgreSQL
- Collaboration & Tools: Linear, Notion, Slack, Figma, Sentry, Amplitude, Claude Code·Codex 등 Code Agent
[이런 경험이 있다면 이력서나 포트폴리오에 구체적으로 적어주세요.]
- 요청받은 것을 그대로 만드는 대신, 처음 요청과 실제로 필요했던 것이 다르다는 걸 확인하고 방향을 바꿔 본 경험
- 무엇이 어떻게 달라졌는지, 상대를 어떻게 설득했는지까지 적어주시면 좋아요.
- 개별 업무 자동화를 넘어 고객이 일하는 방식 자체를 바꾸는 그림을 제안해 본 경험
- 0→1 단계에서 시스템의 구조를 직접 설계하고, 구현·운영을 거쳐 성능까지 끌어올린 경험
- 한 프로젝트에서 만든 것을 다른 고객이나 다른 업무에도 다시 쓰이게 만들어, 반복되는 문제를 구조적으로 줄인 경험
*팀으로 진행한 일이라면, 전체 중 본인이 맡은 역할과 직접 기여한 부분을 구분해 적어주세요.
[참고해주세요.]
- AI 개발과 시스템 설계뿐 아니라, 고객을 만나 문제를 정의하는 일부터 사용자가 쓰는 화면을 만들고 배포·운영하며 개선하는 일까지 함께 맡아요.
- Forward Deployed Engineer는 고객 현장에 가까이 있는 포지션이기 때문에, 프로젝트 성격에 따라 고객사 방문 또는 온사이트 근무가 필요할 수 있어요.
[합류 여정을 안내드려요.]
모든 전형에서 합격 여부와 관계없이 결과를 안내 드리고 있어요. 혹시 결과를 안내받지 못하셨다면 [email protected]로 문의 부탁드려요!
1) 서류 전형
- 3일 정도가 소요되며 합격 여부와 관계없이 결과를 안내 드리고 있어요.
2) 스크리닝 인터뷰 (화상)
- 서류 전형에서 합격할 경우 달파 People 팀과 스크리닝 인터뷰를 진행해요.
- 스크리닝 인터뷰는 화상으로 진행되며 소요시간은 30분 내외예요.
3) 직무 인터뷰 (대면)
- 직무 인터뷰에서는 같은 팀으로 함께 할 동료분들과 만나 직무 역량에 대한 이야기를 나누어요.
- 직무 인터뷰는 대면으로 진행되며 일반적으로 1시간 30분 정도가 소요되어요.
4) 컬처핏 인터뷰 (대면)
- 달파팀의 리더십과 함께 우리 팀이 지향하는 일하는 방식에 대해서 솔직하고 편안한 분위기에서 이야기를 나누어요.
- 컬처핏 인터뷰는 대면으로 진행되며 일반적으로 1시간 정도가 소요되어요.
5) 처우 협의
6) 최종 합격