데이터 통합과 에이전트를 하나의 루프로, 같이 만들어요
Conscience Technology는 데이터 통합과 에이전트 실행을 하나의 루프로 만들고, Self-Improving Learning을 구현합니다. 실제 엔터프라이즈와 공공에서 안전하게 에이전트를 통제하고, 사람의 피드백으로 자가 학습하는 시스템을 만듭니다.
확률적 오류로 인한 감사·유지보수 리스크를 혁신합니다.
이 시스템은 매출 100억 이상의 손해보험 회사, 매출 500억의 커머스 회사, 매출 5,000억의 바이오 회사에서 이미 도입 중입니다. 미국 기업과 세계 최고 수준의 유학 컨설팅 회사에서도 도입을 준비하고 있습니다.
큰 엔터프라이즈와 공공은 보수적이고 비용 합리적입니다. 이러한 에이전트 도입이 실제로 통제 가능한지 면밀히 따져보고, 도입 이후의 유지보수까지 미리 고민합니다. 우리 제품은 정확히 이 지점에 최적화되어 있습니다.
다만, 이런 시스템은 결국 문제 해결력이 뛰어난 엔지니어가 직접 기업 시스템을 이해하고 통합해 주어야 하는 일입니다. 또한 프론트뷰가 필요합니다. 그래서 기업이 이 시스템으로 AI 에이전트를 활용하고, 안전하게 통제하며, 합리적으로 유지보수할 수 있게 도와줄 멋진 슈퍼맨을 찾고 있습니다.
부트스트래핑 6개월 만에 매출 6억, 영업이익 20%+. 올해는 매출 11억을 목표로 공격적으로 확장합니다.
저희의 Self-Improving 시스템은 화려한 것을 추구하지 않습니다. 엔터프라이즈의 본질을 봅니다. 결국 유지보수가 압도적으로 편하고 합리적이어야 하며, 도입 자체에 리스크가 적어야 합니다. 이 산업에서 배우고 또 느낀 점입니다.
Founder와 Co-Founder는 VC 출신, AI 연구원 출신, 그리고 Zero에서 시작해 2년 만에 압도적인 성장 경험을 한 비전공자 엔지니어로 구성되어 있습니다. 실용적이고 훌륭한 어드바이저 네트워크도 갖추고 있습니다. 우리가 일하는 방식은 때로 지독합니다. 다만 성과까지 도달하는 속도는 압도적입니다. 대기업 프로젝트 기간을 예정보다 70% 단축한 경험도 있습니다.
창업 후 1년이 넘는 시간 동안 같이 한 아파트에서 10개가 넘는 제품을 만들고, 모두 실패하고, 새로운 경험을 얻고, 또 어떤 제품은 빠르게 팔아보기도 했습니다. 저희 팀에 오면, 비록 실패하더라도 단단한 마음을 갖는 법, 소중한 사람들과 함께 편안한 시간을 보내는 법, 자본주의 시장에서 굶어 죽지 않는 법 정도는 배울 수 있다고 자부합니다. 좋은 사람이라면 어떤 분이든 좋습니다. 실력이 조금 부족해도 좋습니다. 오래 함께 달리고 싶습니다.
우리는 갈 길이 너무 많이 남았고, 좋은 분들을 모시고 매일 배우는 자세로 함께 머리를 맞대고 풀고 싶습니다. 저희 팀은 사내 정치와 뒷담화를 지나치게 싫어합니다. 가끔은 어떤 팀원이 놀랍니다. "이런 말까지 앞에서 다 하고, 30초 만에 화해를 한다고?" 그게 저희 팀의 매력입니다. 투명하고, 정직하고, 따뜻합니다. 우리 모두 우주 비행사가 되어, 아무것도 없는 두렵고 넓은 우주에서 서로를 믿고 의지하며, 치열하게 살되 또 행복하게 일하는 법에 진심입니다.
한국에서부터 압도적으로 빠르게 버티컬을 확장하고, 이제 일본, 싱가폴, 미국까지 두근대며 도전해볼 멋진 팀원을 찾고 있습니다. 우리는 다른 데이터 통합 회사 또는 SI/AX 기업과는 조금 다르다고 자부합니다. 깊은 기술력, 고객을 대하는 진심, 그리고 압도적으로 빠르게 변하는 시장에서 매일 매일 뒤처지지 않으려는 치열함이 우리의 진짜 장점입니다.
Founding Solution Engineer (FSE)
잠실 KT 송파타워(파트너 오피스) 또는 경기창업혁신센터(별내역 5분) 및 고객사
저희는 데이터 통합, 에이전트 실행, 환각 탐지, 휴먼 피드백, 자가 개선을 위한 Nora 솔루션을 만들고 있습니다. 이 솔루션을 차근히 기업에 도입하는 과정에서, 기업은 여전히 많은 병목을 만납니다. Nora 자체는 에이전트 서버이기 때문에, 이를 실제로 활용하기 위한 효율적인 소프트웨어 사용 설계가 반드시 병행되어야 합니다. 어떻게 호출해서 어떤 환경에서 사용해 에이전트의 가치를 극대화할 것인가, 이 질문을 진지하게 던져야 합니다.
본질은 Nora를 파는 일 자체가 아니라, 고객의 문제 해결에 깊은 초점을 맞추는 것입니다.
우리는 고객을 인생의 동반자로 봅니다. 저희를 신뢰해 주는 감사한 존재이며, 저희의 성장을 만들어 주는 소중한 창구입니다. 그렇다고 고객이 절대 진리이며 불가한 것까지 무한 신뢰하자는 뜻은 아닙니다. 결국, 고객을 향한 우리의 낙관적인 마음이 스스로를 행복하게 할 것이라고 믿기 때문에, 그 믿음으로 함께 여행하고 싶습니다.
주요 업무
- 고객의 업무 프로세스와 문제 분석·정의
- AI 에이전트 및 데이터 통합 시스템 설계
- Nora 기반 솔루션 구축과 운영
- LLM, RAG, Workflow, Agent 시스템 구현
- 고객사 내부 시스템 및 SaaS 연동
- AI 서비스 운영 과정의 병목 발견과 해결
- 고객 피드백을 제품 개선으로 연결
- 새로운 기능과 제품 방향성 제안
- 고객의 AI 전환(AX)을 기술적으로 운영·관리
자격 요건
- 소프트웨어 엔지니어링 경험이 있는 분
- 문제 정의부터 해결까지 스스로 주도해 본 경험이 있는 분
- 새로운 기술을 빠르게 학습할 수 있는 분
- 고객의 문제를 기술 문제로 번역할 수 있는 분
- 명확하게 소통하고 협업할 수 있는 분
- 실행력이 강하고 책임감이 있는 분
우대 사항
- 스타트업 경험이 있는 분
- 생성형 AI 및 LLM 프로젝트 경험이 있는 분
- Python, TypeScript, SQL 활용 경험
- RAG, Agent, Workflow 시스템 구축 경험
- AWS, GCP, Azure 운영 경험
- 고객과 직접 커뮤니케이션하며 프로젝트를 수행해 본 분
- 컨설팅, 솔루션 엔지니어, PM 경험
- 기술적 깊이와 비즈니스 감각을 동시에 갖춘 분
Member of Technical Staff (MTS)
잠실 KT 송파타워(파트너 오피스) 또는 경기창업혁신센터(별내역 5분)
Nora는 우리가 만드는 모든 것의 코어입니다. MTS는 그 코어를 직접 짓는 자리입니다. 데이터 통합 레이어, 에이전트 런타임, 환각 탐지, RLVR 보상 함수, sLM 증류 — 어디부터 출발해도 결국 제품 전체로 이어집니다.
우리가 가장 시간을 많이 쓰는 일은 RLVR 보상 함수를 잘 설계하는 것입니다. 평가 가능한 보상을 정의하고, 도메인에 맞춰 정제하고, 4B 이하 sLM 위에서 직접 훈련해 검증합니다. 작은 모델이 큰 모델을 이기는 지점은 결국 이 한 가지에서 갈리고, 우리는 이 한 가지를 가장 잘 짜고 싶습니다. 그 위에서 인과 관계 보상 함수 레이어를 더 깊이 발전시키는 일까지 함께 합니다.
연구만 하는 자리가 아닙니다. 가설을 모델로 만들고, 평가셋으로 검증하고, 실제 고객 환경에서 살아 움직이게 하는 것까지 책임집니다. FSE가 들고 오는 고객 케이스는 여기서 제품 일반화로 흡수됩니다.
주요 업무
- Nora 핵심 컴포넌트 설계와 구현 (에이전트 런타임, 데이터 통합, 환각 탐지)
- RLVR 보상 함수 설계, 평가셋 구축, sLM 훈련·증류
- 인과 관계 보상 레이어 연구와 검증
- Tracing 데이터로 도메인 특화 sLM 증류 파이프라인 운영
- FSE가 발견한 고객 케이스를 제품 일반화로 흡수
- 평가셋과 회귀 테스트 자동화
- 내부 도구(Orbit 등) 기능 확장과 PR 리뷰
- 외부 발신용 글의 씨앗이 되는 내부 기술 노트 작성
자격 요건
- 프로덕션 시스템을 직접 만들고 운영해본 소프트웨어 또는 ML 엔지니어
- Python에 강하고, PyTorch와 분산 학습(FSDP, DeepSpeed, accelerate) 실전 경험
- 가설을 직접 코드로 옮기고 결과를 만들어 본 경험
- 자기 영역의 결정을 스스로 내릴 수 있는 분
- 결과를 문서로 깔끔하게 정리해 다음 사람이 이어받을 수 있게 만드는 분
- 실행력이 강하고 책임감이 있는 분
우대 사항
- RL, RLHF, RLVR, distillation 중 하나 이상에 강함
- 환각 탐지, 인과 추론, 지식 그래프 중 한 분야의 강한 의견
- 에이전트 런타임 또는 오케스트레이션 시스템 구축 경험
- 논문을 재현하고 변형해 자기 결과를 내본 경험
- 박사 또는 박사 수료 (학력보다 만들어 본 결과를 더 봅니다)
- 오픈소스 기여 경험
결과 중심으로 대화하는 것을 선호합니다. 매주 짧고 명확한 사이클로 움직이고, 자체 개발한 ERP 위에서 일합니다.
출퇴근과 업무 시간
평일 8~10시 사이에 출근, 16시 이후 자유롭게 퇴근. 계약된 고정 외 시간 안에서 자유롭게 사용합니다. 보여지는 결과 중심으로 대화하는 것을 선호합니다. (고객사 사정에 따라 일부 다를 수 있습니다.)
월요일 10시 Commitment Meeting
이번 주에 어떤 목표를 달성할지, 왜 그 일을 해야 하는지, 어떻게 증명할지 한 줄로 선언합니다.
예시 · Commitment: 실제 연구원 사용 경험 기반의 높은 만족도 확보
Why: 고객사 담당자가 큰 불편을 호소했음
Delivery: 사용자 스토리 #34, #35 기능 완료 Gif
수요일 중간 공유 · 금요일 20시 Demo
수요일에 월요일 선언에 대한 중간 공유를 진행하고, 금요일 저녁 8시 Demo Meeting에서 동작하는 산출물을 발표합니다.
사용 소프트웨어
자체 개발한 AI Native ERP인 Orbit을 사용합니다. 사내에 오픈소스로 배포되어 있고, 필요한 기능은 PR을 올리면 리더가 검수 후 반영합니다. 기획·디자이너·운영 모두 직접 추가할 수 있습니다. 커뮤니케이션은 Discord를 기본으로, 고객사 맞춤 채널을 별도 유지합니다.
CV 검토
1주 안에 회신
Google Meet 대화 (60분)
편하게 이야기 나눕니다. Head 또는 대표와
과제 (선택)
짧은 과제. 집에서, 시간 충분히
2차 인터뷰 (90분)
두 Head와 함께 또는 대표와
레퍼런스 체크
본인이 동의한 분들에게만
오퍼
이력서, 자기소개서를 따로 정리하시는 일이 번거롭다는 걸 잘 압니다. 그래서 저희는 CV 한 장만 받습니다. 그 안에 가장 좋아하는 개인 또는 프로젝트 이야기 하나를 꼭 담아주세요. 나머지는 Google Meet으로 편하게 만나서 이야기 나누고 싶습니다.
CV는 PDF로 첨부해 주세요. 문제가 있으면 career@conscience.technology로 직접 보내주셔도 됩니다.