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[ 글로벌 100만 다운로드 스포츠 앱 - 골프픽스 ]
모아이스는 인공지능과 데이터 기술로 스포츠 교육의 패러다임을 바꾸는 목표를 가지고 있습니다.
우리는 단순히 스포츠를 배우는 방식을 바꾸는 것에 그치지 않습니다. AI 기술을 통해 전 세계 누구나 자신만의 코치를 가질 수 있는 미래를 설계합니다. 현재 주력 제품인 '골프픽스'는 국내보다 해외 유저가 더 많은 글로벌 서비스이며, 하드웨어와 소프트웨어가 결합된 '골프픽스 APEX'를 통해 오프라인 시장까지 혁신하고 있습니다.
[서비스 팀 - 웹 파트]
모아이스의 첫 AI/LLM 엔지니어를 찾습니다.
골프픽스는 스윙 영상과 Pose 시계열 데이터라는 고유한 자산을 축적해 왔습니다. 이제 이 데이터 위에 LLM과 Generative AI를 결합해, 개인화된 코칭 경험을 설계하려 합니다.
구체적으로 풀고 싶은 문제:
• 개인화된 코칭 경험 - 유저의 히스토리·골프 과학 데이터를 바탕으로 살아있는 조언을 건네는 경험
• AI 코치와의 대화 - 이전 대화와 본인의 데이터를 기억하는 코치와 자유롭게 스윙에 대해 대화할 수 있는 기능
• 유저 진단 프로필 - 축적된 시계열 스윙 데이터를 종합한 "당신은 이런 타입의 골퍼입니다" 요약
정해진 답이 없는 자리입니다. 정의된 업무를 수행하기보다, 함께 만들어갈 분을 찾고 있습니다.
• PO·기획자와 함께 제품 방향을 구체화하고, 기술적으로 실현 가능한 선택지를 제시
• 빠른 PoC로 실현 가능성과 품질을 검증하고, 프로덕션까지 연결
[LLM 애플리케이션 구축]
• LLM 기반 대화형 AI를 위한 Prompt Engineering 및 품질 최적화
• 골프 도메인 지식에 대한 정확한 답변을 위한 RAG 기반 검색 시스템 설계·구현
• 유저 프로필·스윙 히스토리·대화 기록을 종합한 장기 메모리 시스템 구성
• LangChain, LangGraph 등 오케스트레이션 툴을 활용한 워크플로우 및 에이전트 구성
[프로덕션 운영 및 개선]
• AI 기능의 프로덕션 API 제공 및 클라우드 환경에서의 안정적 운영 (동료 개발자와 협업)
• 응답 품질, latency, cost, failure case를 측정하고 개선 루프 구축
[기타]
• 기타 제품 및 팀에 필요한 업무
• 소프트웨어 개발 경력 3년 이상 또는 그에 준하는 실무 역량을 보유하신 분
• LLM 기반 기능 또는 서비스를 실제 사용자/프로덕션 환경에 출시하고, 운영하며 개선해 본 경험이 있으신 분
• 프롬프트 설계와 컨텍스트 구성에 대한 실무 경험, 그리고 Structured Output·Tool Calling 등 LLM API 기능을 실제 기능 구현에 활용해 본 경험이 있으신 분
• GCP 또는 AWS 환경에서 AI 서비스를 배포·운영해 본 경험이 있으신 분
• AI 기능을 서비스에 통합하기 위해 백엔드 동료와 원활히 협업할 수 있는 수준의 이해 (API, DB, Cache, Logging/Monitoring 등 서비스 운영의 기본 구조) 및 경험을 갖추신 분
[아래 중 하나 이상의 경험이 있으신 분]
• RAG 또는 검색 기반 AI 기능을 직접 설계·구현해 본 경험
• LangChain, LangGraph, LlamaIndex 등 오케스트레이션 도구로 workflow/agent를 구현해 본 경험
• LLM과 비정형 데이터(영상, 시계열 등)를 결합한 파이프라인을 구축한 경험
[지원 자격 관련 안내]
• 남성의 경우 병역 필 또는 면제자
• 해외여행에 결격사유가 없는 분
모아이스는 인공지능과 데이터 기술로 스포츠 교육의 패러다임을 바꾸는 목표를 가지고 있습니다.
우리는 단순히 스포츠를 배우는 방식을 바꾸는 것에 그치지 않습니다. AI 기술을 통해 전 세계 누구나 자신만의 코치를 가질 수 있는 미래를 설계합니다. 현재 주력 제품인 '골프픽스'는 국내보다 해외 유저가 더 많은 글로벌 서비스이며, 하드웨어와 소프트웨어가 결합된 '골프픽스 APEX'를 통해 오프라인 시장까지 혁신하고 있습니다.
[서비스 팀 - 웹 파트]
모아이스의 첫 AI/LLM 엔지니어를 찾습니다.
골프픽스는 스윙 영상과 Pose 시계열 데이터라는 고유한 자산을 축적해 왔습니다. 이제 이 데이터 위에 LLM과 Generative AI를 결합해, 개인화된 코칭 경험을 설계하려 합니다.
구체적으로 풀고 싶은 문제:
• 개인화된 코칭 경험 - 유저의 히스토리·골프 과학 데이터를 바탕으로 살아있는 조언을 건네는 경험
• AI 코치와의 대화 - 이전 대화와 본인의 데이터를 기억하는 코치와 자유롭게 스윙에 대해 대화할 수 있는 기능
• 유저 진단 프로필 - 축적된 시계열 스윙 데이터를 종합한 "당신은 이런 타입의 골퍼입니다" 요약
정해진 답이 없는 자리입니다. 정의된 업무를 수행하기보다, 함께 만들어갈 분을 찾고 있습니다.
주요업무
[제품 AI 기능 End-to-End 주도]• PO·기획자와 함께 제품 방향을 구체화하고, 기술적으로 실현 가능한 선택지를 제시
• 빠른 PoC로 실현 가능성과 품질을 검증하고, 프로덕션까지 연결
[LLM 애플리케이션 구축]
• LLM 기반 대화형 AI를 위한 Prompt Engineering 및 품질 최적화
• 골프 도메인 지식에 대한 정확한 답변을 위한 RAG 기반 검색 시스템 설계·구현
• 유저 프로필·스윙 히스토리·대화 기록을 종합한 장기 메모리 시스템 구성
• LangChain, LangGraph 등 오케스트레이션 툴을 활용한 워크플로우 및 에이전트 구성
[프로덕션 운영 및 개선]
• AI 기능의 프로덕션 API 제공 및 클라우드 환경에서의 안정적 운영 (동료 개발자와 협업)
• 응답 품질, latency, cost, failure case를 측정하고 개선 루프 구축
[기타]
• 기타 제품 및 팀에 필요한 업무
자격요건
[경력 및 경험]• 소프트웨어 개발 경력 3년 이상 또는 그에 준하는 실무 역량을 보유하신 분
• LLM 기반 기능 또는 서비스를 실제 사용자/프로덕션 환경에 출시하고, 운영하며 개선해 본 경험이 있으신 분
• 프롬프트 설계와 컨텍스트 구성에 대한 실무 경험, 그리고 Structured Output·Tool Calling 등 LLM API 기능을 실제 기능 구현에 활용해 본 경험이 있으신 분
• GCP 또는 AWS 환경에서 AI 서비스를 배포·운영해 본 경험이 있으신 분
• AI 기능을 서비스에 통합하기 위해 백엔드 동료와 원활히 협업할 수 있는 수준의 이해 (API, DB, Cache, Logging/Monitoring 등 서비스 운영의 기본 구조) 및 경험을 갖추신 분
[아래 중 하나 이상의 경험이 있으신 분]
• RAG 또는 검색 기반 AI 기능을 직접 설계·구현해 본 경험
• LangChain, LangGraph, LlamaIndex 등 오케스트레이션 도구로 workflow/agent를 구현해 본 경험
• LLM과 비정형 데이터(영상, 시계열 등)를 결합한 파이프라인을 구축한 경험
[지원 자격 관련 안내]
• 남성의 경우 병역 필 또는 면제자
• 해외여행에 결격사유가 없는 분
