포지션 상세
#회사 소개
㈜니우스엔은 2D·3D 애니메이션과 생성형 AI 기술을 활용해 애니메이션 및 영상 제작의 패러다임을 바꾸고자 하는 목표를 가지고 독보적인 기술을 기반으로 스토리 분석부터 캐릭터, 연출, 사운드, 모션까지 제작 전 과정을 시스템화한 자체 AI 워크스테이션을 운영하고 있습니다.
니우스엔은 단순한 영상 제작사가 아니라 AI가 이야기를 이해하고 제작하는 Production System을 구축하고 있으며, 현재 50명이 넘는 각 분야 전문가들이 모여 기존 영화/애니메이션 제작 방식과는 전혀 다른 AI 기반 제작 파이프라인을 만들어가고 있습니다.
고전 문학, 교육 영상, 현존하는 Living Legend 스토리부터 자체 오리지널 IP까지 다양한 IP를 기반으로 국내외 OTT 및 글로벌 사업 확장을 추진하면서 빠르게 성장하고 있는 니우스엔과 함께할 창의적이고 열정적인 인재를 모집합니다.
# 프로젝트 소개
학생의 학습 데이터와 교육 콘텐츠를 바탕으로 개인 맞춤형 학습 상담, 계획 수립, 강좌 추천을 제공하는 AI 교육 플랫폼을 개발합니다.
서비스의 핵심 백엔드를 구현하고, 안정적인 운영과 사용자 증가에 대응할 수 있는 클라우드 인프라를 함께 구축할 개발자를 찾습니다.
설계부터 개발, 배포, 성능 개선까지 기술적 의사결정에 참여하는 역할입니다.
• 회원 인증, 학습 데이터, 대화 이력, 학습 계획 등 서비스 데이터 구조 설계
• 기존 회원·강좌·수강 시스템과의 API 연동 및 데이터 정합성 관리
• AWS 및 Kubernetes 기반 서비스 인프라 구축·운영
• 배포 자동화, 모니터링, 장애 알림, 백업·복구 체계 구축
• 트래픽 증가에 따른 데이터베이스·캐시·큐 성능 개선과 인프라 비용 최적화
• LLM API 및 검색 기반 AI 기능 연동, 응답 지연·호출 한도·사용 비용 관리
• 학생별 데이터 접근 제어와 개인정보 보호를 위한 기술적 통제 구현
• 백엔드 개발 경력 7년 이상 또는 이에 준하는 설계·개발·운영 역량을 보유하신 분
• 월간 활성 사용자(MAU) 5만 명 이상 또는 일간 활성 사용자(DAU) 1만 명 이상 규모의 서비스를 직접 개발·운영한 경험이 있으신 분
• 이에 준하는 요청량·동시 접속·데이터 처리 규모의 운영 경험도 가능합니다.
• 담당한 시스템과 본인의 기여 범위를 구체적으로 설명할 수 있어야 합니다.
• AWS에서 실제 운영 서비스를 구축하고 배포·모니터링·장애 대응까지 수행해 보신 분
• Docker 및 Kubernetes 기반 운영 환경에서 배포, 자동 확장, 리소스 관리 경험이 있으신 분
• Python 기반 API 개발이 가능하고, 비동기 처리와 동시성 제어를 이해하시는 분
• PostgreSQL 등 관계형 데이터베이스의 스키마·인덱스·트랜잭션을 설계하고 성능을 개선해 보신 분
• 캐시·메시지 큐를 활용하고, 재시도·중복 처리·외부 API 장애를 고려해 시스템을 설계할 수 있는 분
• 성능 저하나 장애의 원인을 로그·지표·추적 데이터를 통해 분석하고 재발 방지까지 수행해 보신 분
• 요구사항을 기술 설계와 작업 단위로 구체화하고, 주요 결정과 운영 방법을 문서화할 수 있는 분
[주요 기술 환경]
ㆍBackend: Python, FastAPI
ㆍDatabase / Search: PostgreSQL, pgvector
ㆍCache / Queue: Redis·Valkey 계열, AWS SQS
ㆍInfrastructure: AWS, Docker, Kubernetes/EKS
ㆍDelivery / Operations: Terraform, CI/CD, 로그·메트릭·분산 추적
ㆍAI: 외부 LLM API, RAG, 모델 라우팅
전체 기술에 대한 경험보다는, 핵심 영역의 실무 역량과 새로운 기술을 검증해 적용할 수 있는 능력을 중요하게 봅니다.
[지원 시 함께 알려주세요.]
이력서 또는 경력기술서에 다음 내용을 포함해 주세요.
ㆍ운영한 서비스의 규모: MAU·DAU·피크 요청량·동시 접속 등 공개 가능한 지표
ㆍ직접 담당한 개발 영역과 인프라 운영 범위
ㆍ가장 어려웠던 장애 또는 성능 문제와 해결 과정
ㆍ안정성·응답 속도·비용을 개선한 사례와 확인 가능한 결과
ㆍ서비스 구조나 기술적 의사결정을 설명할 수 있는 자료 또는 포트폴리오
㈜니우스엔은 2D·3D 애니메이션과 생성형 AI 기술을 활용해 애니메이션 및 영상 제작의 패러다임을 바꾸고자 하는 목표를 가지고 독보적인 기술을 기반으로 스토리 분석부터 캐릭터, 연출, 사운드, 모션까지 제작 전 과정을 시스템화한 자체 AI 워크스테이션을 운영하고 있습니다.
니우스엔은 단순한 영상 제작사가 아니라 AI가 이야기를 이해하고 제작하는 Production System을 구축하고 있으며, 현재 50명이 넘는 각 분야 전문가들이 모여 기존 영화/애니메이션 제작 방식과는 전혀 다른 AI 기반 제작 파이프라인을 만들어가고 있습니다.
고전 문학, 교육 영상, 현존하는 Living Legend 스토리부터 자체 오리지널 IP까지 다양한 IP를 기반으로 국내외 OTT 및 글로벌 사업 확장을 추진하면서 빠르게 성장하고 있는 니우스엔과 함께할 창의적이고 열정적인 인재를 모집합니다.
# 프로젝트 소개
학생의 학습 데이터와 교육 콘텐츠를 바탕으로 개인 맞춤형 학습 상담, 계획 수립, 강좌 추천을 제공하는 AI 교육 플랫폼을 개발합니다.
서비스의 핵심 백엔드를 구현하고, 안정적인 운영과 사용자 증가에 대응할 수 있는 클라우드 인프라를 함께 구축할 개발자를 찾습니다.
설계부터 개발, 배포, 성능 개선까지 기술적 의사결정에 참여하는 역할입니다.
주요업무
• Python/FastAPI 기반 핵심 API 및 비동기 작업 시스템 설계·개발• 회원 인증, 학습 데이터, 대화 이력, 학습 계획 등 서비스 데이터 구조 설계
• 기존 회원·강좌·수강 시스템과의 API 연동 및 데이터 정합성 관리
• AWS 및 Kubernetes 기반 서비스 인프라 구축·운영
• 배포 자동화, 모니터링, 장애 알림, 백업·복구 체계 구축
• 트래픽 증가에 따른 데이터베이스·캐시·큐 성능 개선과 인프라 비용 최적화
• LLM API 및 검색 기반 AI 기능 연동, 응답 지연·호출 한도·사용 비용 관리
• 학생별 데이터 접근 제어와 개인정보 보호를 위한 기술적 통제 구현
자격요건
• 학력 : 학력무관• 백엔드 개발 경력 7년 이상 또는 이에 준하는 설계·개발·운영 역량을 보유하신 분
• 월간 활성 사용자(MAU) 5만 명 이상 또는 일간 활성 사용자(DAU) 1만 명 이상 규모의 서비스를 직접 개발·운영한 경험이 있으신 분
• 이에 준하는 요청량·동시 접속·데이터 처리 규모의 운영 경험도 가능합니다.
• 담당한 시스템과 본인의 기여 범위를 구체적으로 설명할 수 있어야 합니다.
• AWS에서 실제 운영 서비스를 구축하고 배포·모니터링·장애 대응까지 수행해 보신 분
• Docker 및 Kubernetes 기반 운영 환경에서 배포, 자동 확장, 리소스 관리 경험이 있으신 분
• Python 기반 API 개발이 가능하고, 비동기 처리와 동시성 제어를 이해하시는 분
• PostgreSQL 등 관계형 데이터베이스의 스키마·인덱스·트랜잭션을 설계하고 성능을 개선해 보신 분
• 캐시·메시지 큐를 활용하고, 재시도·중복 처리·외부 API 장애를 고려해 시스템을 설계할 수 있는 분
• 성능 저하나 장애의 원인을 로그·지표·추적 데이터를 통해 분석하고 재발 방지까지 수행해 보신 분
• 요구사항을 기술 설계와 작업 단위로 구체화하고, 주요 결정과 운영 방법을 문서화할 수 있는 분
[주요 기술 환경]
ㆍBackend: Python, FastAPI
ㆍDatabase / Search: PostgreSQL, pgvector
ㆍCache / Queue: Redis·Valkey 계열, AWS SQS
ㆍInfrastructure: AWS, Docker, Kubernetes/EKS
ㆍDelivery / Operations: Terraform, CI/CD, 로그·메트릭·분산 추적
ㆍAI: 외부 LLM API, RAG, 모델 라우팅
전체 기술에 대한 경험보다는, 핵심 영역의 실무 역량과 새로운 기술을 검증해 적용할 수 있는 능력을 중요하게 봅니다.
[지원 시 함께 알려주세요.]
이력서 또는 경력기술서에 다음 내용을 포함해 주세요.
ㆍ운영한 서비스의 규모: MAU·DAU·피크 요청량·동시 접속 등 공개 가능한 지표
ㆍ직접 담당한 개발 영역과 인프라 운영 범위
ㆍ가장 어려웠던 장애 또는 성능 문제와 해결 과정
ㆍ안정성·응답 속도·비용을 개선한 사례와 확인 가능한 결과
ㆍ서비스 구조나 기술적 의사결정을 설명할 수 있는 자료 또는 포트폴리오
