Applied AI Engineer, Codex

엔지니어링 리더 및 개발자와 협업해 Codex 적용 기회 발굴 및 기술 아키텍처/구현 계획/평가 전략/성공지표 설계. AI 기반 소프트웨어 개발 워크플로우 설계·구축·배포. 프로토타입, 평가 하니스, 레퍼런스 구현, 통합, 자동화, 프로덕션 가속기 개발. 실험을 안정적 프로덕션 워크플로우와 조직 확산으로 전환. AI 코딩 시스템 평가 체계 설계. 모델, 에이전트, 도구, 개발환경, 신뢰성, 관측성, 지연시간, 비용, 안전, 보안, 운영준비도 관련 기술 의사결정. 복잡한 구현 이슈 진단 및 해결. 기술 딥다이브, 워크숍, 핸즈온 세션 리드. 실제 배포 경험을 제품/연구/엔지니어링 피드백과 요구사항으로 전환. 재사용 가능한 아키텍처, 도구, 가이드, 기술 패턴 제작.

필수: 엔터프라이즈 환경에서 소프트웨어 또는 AI 시스템을 프로토타입부터 프로덕션까지 설계·구축·배포한 경험. 코드, 아키텍처, 평가, 디버깅, 통합, 프로덕션 엔지니어링에 대한 실질적 기여 경험. Python 고숙련. 현대적 개발환경에서의 작업 능력. AI 코딩 도구의 적극적 사용자 경험. AI가 개발 생산성을 높이는 방식에 대한 명확한 관점. 대표 과제/자동 평가/생산 신호/개발자 피드백을 포함한 AI 코딩 시스템 평가 역량. 개발자 도구 통합, 신뢰성, 관측성, 보안, 프라이버시, 데이터 거버넌스, 성능, 비용 등 엔터프라이즈 요구사항 이해. 기술 의사결정을 개발자 워크플로우와 비즈니스 성과로 연결하는 능력. 다양한 이해관계자와 명확하게 소통하는 역량. 기술 워크숍 및 핸즈온 세션 리딩 능력. 높은 주도성, 기술적 판단력, 엔드투엔드 오너십. 빠르게 학습하고 협업할 수 있는 태도. 영어 구사 능력. 우대/가점: JavaScript, TypeScript 또는 기타 관련 언어 경험. OpenAI 제품에 대한 사전 경험은 필수 아님.