AI Engineer (Robotics Software, Backend) (정부 AI인재 교육 수료 대상)
- 고용 형태
- 정규직
- 경력
- 신입, 경력 모두
- 근무지
- 서울 서초구
- 채용 인원
- 1명
경기창조경제혁신센터가 여는 채용박람회에 단독 부스로 참여합니다. 미리 지원해주시면 현장에서 서류를 보고 바로 깊은 대화를 나눕니다.
이런 역할을 함께합니다
데이터센터는 건물이 다 올라가도 바로 돈을 벌지 못합니다. 서버랙을 반입하고, 설치하고, 확인하고, 시운전을 마쳐야 임대 매출이 시작됩니다. 이 전환 구간(TTO, Time to Operation)에 설치 3개월, 시운전 9개월에서 12개월이 걸립니다. 80MW 코로케이션 기준으로 하루 늦어질 때마다 약 8.6억 원의 임대 매출 인식이 밀립니다.
데이터센터 규모는 과거 대비 130배로 커졌는데, 설치와 검증 방식은 여전히 사람의 숙련도에 의존합니다.
널스페이스는 이 구간의 물리 작업과 검증 작업을 로봇으로 전환합니다. 로봇이 랙을 옮기고 정렬하고 ID와 위치를 확인하면, 운영 엔진 N-DORAS가 계획과 할당, 검증과 기록을 연결합니다. 로봇 단품을 파는 것이 아니라 실행과 검증이 닫힌 루프로 이어지는 운영 구조를 만듭니다.
1. 백엔드 개발
- 로봇과 통신하는 서버를 만듭니다
- 로봇에게 작업을 내리고 상태를 받아옵니다
- 작업 결과를 저장하고 조회하는 API를 만듭니다
2. 로봇에 들어가는 소프트웨어
- 로봇 내부에서 도는 소프트웨어를 다룹니다
- 로봇 내부 통신을 구현합니다
- 물리 세계에서 실제로 움직이는 코드를 씁니다
3. 로봇 데이터 파이프라인
- 로봇 간 통신과 로봇에서 올라오는 대량의 데이터를 처리합니다
- Vision, Thermal, Airflow, Vibration, Power, Log 가 실시간으로 올라옵니다
- 이걸 받아서 저장하고 질의하는 구조를 만듭니다
4. 현장에서 필요한 운영 툴
- 데이터센터 현장에서 사람이 실제로 쓰는 도구를 만듭니다
- FMS 웹 화면이 그중 하나입니다
- 만든 것을 현장에서 직접 써보고 고칩니다
네 갈래를 한 사람이 동시에 다 해야 한다는 뜻이 아닙니다. 어디서 시작할지는 이야기를 나누면서 함께 정합니다. 해보고 싶은 것이 있으면 그쪽으로 시작하고, 아직 모르겠다면 몇 갈래를 겪어보면서 찾습니다. 해보고 나서 정하는 편이 더 정확합니다.
초기 단계라 그때그때 가장 급한 일이 생기기도 합니다. 그럴 때는 같이 뛰어야 합니다. 대신 그 시간이 그냥 소모되지 않도록, 왜 지금 이 일을 하는지 공유하고 남는 경험이 되게 만듭니다.
이런 기술을 씁니다
Kotlin 2.0, Spring Boot 3.5, Java 21
헥사고날 아키텍처 기반 멀티 모듈, Hibernate JPA, Flyway
PostgreSQL 16, Redis 7
EMQX 5.7 (MQTT), Kafka 3.7
Next.js 16, React 19, TypeScript, Tailwind, shadcn/ui
Docker Compose 기반 온프레미스
Prometheus, Grafana, Loki, step-ca
VDA 5050 표준, mTLS
이 전부를 알고 오실 필요는 없습니다. 하나도 모르셔도 괜찮습니다.
널리 쓰이는 기술이라 배울 자료가 많고, 옆에서 같이 봅니다.
AI Native 로 개발합니다
저희는 코딩 에이전트를 실제 개발 흐름에 넣어 씁니다. 설계 리서치, 코드 작성, 코드 리뷰, 문서화에 AI를 씁니다. 사람이 하던 일을 AI로 대체하려는 게 아니라, 사람이 판단할 시간을 벌기 위해 씁니다.
그래서 저희가 중요하게 보는 것은 AI를 잘 쓰는 능력이 아니라 AI가 내놓은 결과를 검증할 수 있는 기반 지식입니다. 프롬프트를 던지고 나온 답을 그대로 넘기는 방식으로는 로봇이 움직이지 않습니다. 왜 이 코드가 맞는지 설명할 수 있어야 합니다.
교육과정에서 프롬프트 엔지니어링과 생성형 AI 활용, 바이브 코딩을 배웠다면 여기서 매일 씁니다. 다만 그 위에 기반 지식을 같이 쌓게 됩니다. 그게 이 자리에서 성장하는 방식입니다.
누구와 일하게 되나요
백엔드 9년, 프론트엔드 3년, DevOps(AWS, Kubernetes) 3년 경력의 개발자와 대부분의 시간을 함께 일합니다. 코드 리뷰를 받고, 설계를 같이 하고, 막히면 옆에서 같이 봅니다.
저희가 온프레미스를 택한 것도 이유가 있습니다. 데이터센터 현장에서는 클라우드를 못 쓸 수 있어서 의도적으로 온프레미스로 개발합니다. PoC 단계에서는 Docker Compose 로 돌리고, PoC 이후에 실제 인프라를 구축합니다. 그 과정을 처음부터 끝까지 함께 겪게 됩니다.
초기 팀이라 구조가 자율성이 높습니다. 중간에 누가 가로막지 않고, 만든 것이 바로 제품에 들어갑니다.
왜 지금 이 자리인가
2027년 상반기에 LG CNS 상암 데이터센터와 카카오 안산 데이터센터에서 PoC 가 예정돼 있습니다. 안산 데이터센터만 해도 랙 4,000개, 서버 12만 대 규모입니다.
HD현대중공업과는 데이터센터 냉각 최적화 실증을 진행합니다. 로봇이 랙을 순회하며 온도를 촘촘하게 재고, BMS 와 DCIM 데이터와 결합해 과냉각을 줄이는 일입니다. 고정 센서만으로는 온도장을 복원할 수 없다는 것을 오픈 데이터셋으로 이미 검증했고, 이제 실제 현장 데이터로 넘어갑니다.
로봇이 현장에서 쏟아내는 데이터를 받아 저장하고 판단하는 층을, 지금부터 만들어야 합니다.
함께하는 곳
이런 분을 찾고 있습니다
- AI 인재 양성 교육과정(이어드림스쿨, K-Digital Training, 폴리텍 하이테크) 수료자
- 연차 무관. 신입도 경력도 괜찮습니다
- 프로그래밍 언어 하나로 무언가를 끝까지 만들어본 경험
- 데이터센터 등 현장에 나가는 일을 꺼리지 않는 분
이런 분과 잘 맞습니다
- 처음 보는 문제 앞에서 직접 부딪혀보는 분
- AI 를 쓰되, 결과를 그대로 믿지 않고 검증하려는 분
- 서버, 로봇, 데이터, 현장 업무를 분리해서 보지 않는 분
- 빠르게 배우고, 실제 제품에 들어가는 코드를 만들고 싶은 분
오시면 함께 배워갈 기술
저희가 실제로 쓰는 기술입니다. 교육과정에서 다루지 않는 것들이라 모르는 게 당연하고, 오셔서 같이 익히게 됩니다.
- Kotlin 과 Spring Boot, 헥사고날 아키텍처 기반의 모듈 설계
- EMQX 와 MQTT, VDA 5050 로봇 통신 표준
- Modbus TCP, OPC UA 등 산업 제어 통신 프로토콜
- Kafka 기반 대량 센서 데이터 파이프라인
- PostgreSQL 위에서의 시계열 데이터 설계와 대용량 쿼리 튜닝
- 온프레미스 인프라 구축과 배포 자동화, Prometheus 와 Grafana 기반 관제
- 데이터센터 냉각 도메인 지식 (PUE, RTI, 콜드아일과 핫아일 구조)
- 2027년부터는 필드 엔지니어 역할도 함께 맡게 됩니다. 데이터를 다루는 사람이 현장을 알면 판단이 달라진다고 생각합니다
지원 시 꼭 적어주세요
아래 네 가지를 이력서나 자기소개서에 적어주시면 검토가 빨라집니다.
- 1수료한 과정명과 트랙 또는 학과. 이어드림스쿨 6기 AI 분석가 트랙, 폴리텍 광명융합기술교육원 데이터분석과처럼 훈련기관명과 과정명을 함께 적어주세요
- 2산업특화 연계 프로젝트 또는 최종 프로젝트의 주제와 본인이 맡은 부분. 어떤 데이터를 다뤘고 막혔을 때 어떻게 풀었는지 함께 적어주시면 좋습니다
- 3교육 이전의 전공과 직무 경험
- 4네 갈래 업무 중 관심 있는 순서. 백엔드, 로봇 소프트웨어, 데이터 파이프라인, 현장 운영 툴 중에서요. 지금 확실하지 않아도 괜찮습니다. 면접에서 함께 이야기하면 됩니다
전형 절차와 안내 사항
- 전형 절차는 일정과 상황에 따라 변동될 수 있습니다.
- 전형 일정과 결과는 지원 시 기재하신 이메일로 개별 안내 드립니다.