인포시즈는 제조·반도체·플랜트·금융 등 다양한 산업의 데이터를 AI가 실제 운영과 의사결정에 활용할 수 있는 구조로 연결하는 Enterprise AI Infrastructure 기업입니다.

현실의 산업 데이터는 매우 복잡하고 다양합니다. 문서, 도면, 운영 이력, 매뉴얼, 로그, 시스템 데이터는 서로 복잡하게 연결되어 있으며, 인포시즈에서는 이 데이터들을 체계적으로 저장 및 관리하고 AI를 활용해 다양한 목적으로 분석해 가치를 제공하는 일을 하고 있습니다.

Sr. Software Engineer (Backend)는 이러한 복잡한 데이터 구조와 Agentic Workflow들에서 공통의 패턴을 찾아내어 확장성이 높은 코어 엔진 및 파이프라인을 설계/개발하고, 운영/배포 전략을 수립하는 역할을 맡게 됩니다.

단순히 백엔드 기능을 개발하는 역할이 아닙니다. 사용자에게 가치를 제공하는 것과 운영 관점에서 견고하고 유지보수하기 쉬운 시스템을 만드는 것 사이의 균형을 잡으며, 팀 전체의 기술 실행 수준을 끌어올리는 역할에 가깝습니다.

이런 역할을 맡게 됩니다

• 코어 엔진 및 파이프라인 설계 및 개발
• 리더십 팀과 함께 전사 전략에 정렬된 팀의 기술 전략 수립
• 운영 부담 감소·확장성 확보·리스크 최소화를 위한 장기 기술 로드맵 수립과 실행
• 기술 로드맵과 프로젝트 구현에 대한 깊이 있는 기술 리뷰와 논의 주도
• 엔지니어링 팀과 현장 운영자 간 협업 구조를 만들어 회사의 확장을 돕는 제품 개발
• 사려 깊은 피드백과 기술 멘토링을 통한 팀 엔지니어들의 성장 가속

이런 분을 찾고 있습니다

• 시스템에 대한 깊은 이해를 바탕으로 기술적 탁월함을 추구하는 분
• 팀의 기술 기준(technical bar)이 어디에 있어야 하는지 정의하고, 동료들이 그 기준에 도달하도록 돕는 분
• 사용자 가치 제공과 운영하기 쉬운 견고한 시스템 사이의 균형을 아는 분
• 필요한 일이라면 직접 뛰어들어 해내고, 팀의 일상 업무에서 솔선수범하는 분
• 자신의 일이 만드는 임팩트에 집중하고, 그 가치를 명확하게 설명할 수 있는 분
• 누가 말했는지가 아니라 아이디어 자체로 평가하는 수평적인 논의 문화를 만들어가는 분
• AI가 산업의 운영 방식을 근본적으로 바꾸게 될 것이라 믿는 분

기본적으로 이런 역량을 기대합니다

• 5년 이상의 소프트웨어 개발 경험
• 2년 이상의 신규/기존 시스템 설계 및 아키텍처 참여 경험 (아키텍처, 디자인 패턴, 안정성, 확장성)
• 1년 이상의 멘토링, 테크 리드 또는 엔지니어링 팀 리딩 경험
• Go, Java 또는 동등한 언어에 대한 탄탄한 코딩 역량
• 대규모 트래픽 시스템 설계·구축·운영 경험
• 컴퓨터공학 학사 또는 그에 준하는 역량

이런 경험이 있다면 더욱 좋습니다

• 요구사항 분석과 스코핑부터 고품질 소프트웨어 딜리버리까지, 복잡한 팀 간(cross-team) 엔지니어링 프로젝트를 리딩한 경험
• 빠르게 움직이는 제품 개발 팀에서 여러 지역·타임존에 걸친 동료들과 협업한 경험
• 대규모 트래픽 환경에서 시스템을 직접 운영하고 장애에 대응해본 경험

우리는 이런 부분을 더 중요하게 봅니다

우리는 단순히 좋은 스펙보다, 복잡한 산업 문제를 실제로 해결하려는 사람을 찾습니다.

우리가 더 중요하게 보는 것은 아래와 같습니다.

• 명확하고 간결한 구두·서면 커뮤니케이션
• 임팩트에 대한 집중과 자기 일의 가치를 설명하는 능력
• 솔선수범하며 어떻게든 끝까지 해내는 실행력
• 사용자 가치와 운영 안정성 사이의 균형을 잡는 사고
• 다른 엔지니어들을 성장시키는 multiplier로서의 역할
• 팀 전체의 기준을 끌어올리는 태도

이 역할이 중요한 이유

인포시즈의 코어 엔진과 파이프라인은 제조·반도체·플랜트·금융 등 복잡한 산업 데이터를 AI가 실제 운영과 의사결정에 활용할 수 있도록 만드는 회사의 기술적 근간입니다.

이 역할은 단편적인 기능 개발을 넘어, 다양한 종류의 데이터와 Agentic Workflow에서 공통 패턴을 찾아 확장 가능한 시스템으로 끌어올리고, 운영 안정성과 사용자 가치 사이의 균형을 설계하는 책임을 맡습니다.

따라서 이 자리에서 내리는 의사결정은 제품의 확장성과 팀 전체의 기술 기준을 좌우하며, 인포시즈가 Enterprise AI Infrastructure 기업으로 성장하는 속도를 결정짓습니다.