
amazonus
AI & AWS Software Development Engineer , Ring/Blink CS Technology Enablement
개발AI·머신러닝인프라·DevOps보안
AI 요약
Amazon Ring & Blink Customer Service Engineering Services 팀의 Software Development Engineer 포지션입니다. AWS AI 서비스와 Amazon Connect를 활용해 고객지원 자동화·지능화 플랫폼을 설계·구현하며, 대규모 저지연 시스템, 보안·컴플라이언스, ML 모델 운영 최적화까지 담당합니다. AI/ML 전략 수립과 기술 리더십이 핵심인 고난도 엔지니어링 직무입니다.
주요 업무
AWS AI 서비스와 Amazon Connect AI 기능을 조사·평가하고 고객지원 애플리케이션에 적용, AI/ML 기반 자동화 솔루션의 PoC 및 파일럿 추진, ML 모델의 프로덕션화 및 모델 생명주기 관리, AI 모델 성능 최적화(모니터링, A/B 테스트, 지속 개선), 주요 기능의 end-to-end 기술 설계와 구현, AWS 인프라(EC2, ECS, Fargate, Lambda, VPC, IAM, CloudFormation)와 AI 기술의 통합, 확장성·보안·신뢰성·비용 최적화, 테스트/모니터링/배포 파이프라인 개선, 장애 대응 및 on-call 참여, 보안·개인정보·법무·운영팀과의 협업, 기술 리뷰 및 멘토링 수행.
자격 요건
필수: 3년 이상 비인턴 전문 소프트웨어 개발 경험, 2년 이상 시스템 설계/아키텍처 경험, 1년 이상 SDE 또는 유관 경험, C#·C++·Java·Perl 중 하나를 사용한 대규모 분산/멀티티어/멀티스레드 시스템 개발 경험, 객체지향 설계 경험, 컴퓨터공학/공학/수학 관련 학사 이상, 최소 1개 프로그래밍 언어 역량, 복잡하고 확장 가능한 시스템을 고객에게 성공적으로 제공한 팀 관리 경험. 우대: 전체 SDLC 경험(코딩 표준, 코드리뷰, 형상관리, 빌드, 테스트, 운영), Generative AI 및 LLM, prompt engineering, RAG, fine-tuning 경험, Amazon Bedrock/SageMaker/Comprehend/Lex/Polly/Transcribe 등 AWS AI 서비스의 프로덕션 경험, Amazon Connect AI 기능에 대한 깊은 이해, 모델 모니터링·A/B 테스트·성능 최적화 경험, auto-scaling/load balancing/cost optimization 경험, 실시간·저지연 고객대응/음성 통신 시스템 경험.
기술 스택
AWSBedrockAmazon QSageMakerComprehendLexPollyTranscribeAmazon ConnectContact LensCustomer ProfilesEvaluationsQinCEC2ECSFargateLambdaVPCIAMCloudFormationC#C++JavaPerlGenerative AILLMprompt engineeringRAGmodel fine-tuningauto-scalingload balancing
amazonus의 다른 공고
Software Development Engineer II, AWS DynamoDB Web Service
Software Development Manager, Amazon Connect Customer (AWS)
Software Engineer II, Leo Regulus
개발, AI·머신러닝Software Development Engineer, Aurora DSQL
개발, 인프라·DevOpsSoftware Development Engineer, Amazon Software Builder Experience (ASBX) - Agentic Conversations
개발, AI·머신러닝, 인프라·DevOpsSr. Software Dev Engineer, Amazon Security - Vulnerability Management Engineering
개발, 보안Software Engineer II, Leo Regulus
개발, AI·머신러닝Software Development Engineer
개발, AI·머신러닝, 하드웨어·임베디드, 인프라·DevOps, 보안