[힐링페이퍼] [신사업] Forward Deployed Engineer 공고 분석

이 자리가 왜 생겼을까요

1하게 될 업무

• 운영 중인 고객 예약 웹·상담센터 어드민·파트너 포털의 프론트엔드·백엔드·데이터베이스를 개발하고 운영합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  고객, 상담센터, 병원 파트너가 각자 쓰는 화면을 이 엔지니어가 함께 다룹니다. 사용자 유형이 다른 화면 여러 개를 혼자 또는 소수로 맡아 본 경험이 이 업무와 가장 가깝습니다.

• 여러 언어권 고객을 위한 다국어 환경을 구축하고 사용자 경험을 개선합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  같은 채용 사이트에 언니가이드 영어 상담사·리셉션 컨시어지 공고가 같은 신사업 분야로 올라와 있었습니다. 번역 문구 관리나 언어별 화면 깨짐을 다뤄 본 경험이 있다면 몇 개 언어를 어떤 방식으로 관리했는지 함께 적을 수 있습니다.

• 인프라·외부 공개 API·시스템 연동·백그라운드 작업 등 서비스 운영 기반을 구축하고 운영하며, 테스트·배포·모니터링 체계를 마련합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  회사 문서는 언니가이드 센터 사업에 두 공고를 함께 듭니다. AI Foundation의 Forward Deployed Engineer가 상담 AI Agent를 만든다면 이 신사업 엔지니어는 예약 웹·상담센터 어드민·파트너 포털이 돌아가는 인프라와 외부 연동까지 맡습니다. 센터 상담사와 병원 파트너가 매일 쓰는 화면이라 장애가 곧 현장 예약 지연으로 번지기 쉽습니다. 작은 팀에서 배포와 장애 알림을 직접 꾸려 본 경험이 있다면 그 구성과 혼자 맡은 범위를 함께 설명해 보세요.

• 동료가 데이터를 직접 조회·분석할 수 있는 대시보드와 데이터 파이프라인을 구축합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  사업·운영 동료가 쓰는 데이터 환경도 엔지니어가 만듭니다. 비개발 동료가 스스로 지표를 보게 만든 경험이 있다면 그 뒤 요청이 얼마나 줄었는지 적을 수 있습니다.

• 지표·집계 기준을 일관되게 관리하고, 접근 권한·감사 로그 등 의료정보를 포함한 민감정보 보호 체계를 설계합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  상담 기록에는 시술과 건강에 관한 정보가 담깁니다. 민감정보 접근을 권한과 로그로 통제해 본 설계 경험이 있다면 어떤 데이터에 누구의 접근을 막았는지가 구체적으로 보여야 합니다.

• AI로 개발 생산성을 높이고, 도메인 지식과 전문용어·문맥을 반영한 음성 전사·비정형 데이터 구조화·분석 기능을 개발합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  상담 통화나 대화를 전사하고 구조화하는 기능으로 보입니다. 미용의료 시술명처럼 일반 모델이 틀리기 쉬운 전문용어를 다뤄 본 경험이 이 업무에서 차이를 만듭니다.

• 지식·도구 연동과 실행 흐름을 관리하는 AI 에이전트·하네스를 설계하고 운영하며, 평가 데이터와 오류 분석으로 정확성과 일관성을 개선해 실제 업무 자동화에 적용합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  에이전트를 만드는 것에 그치지 않고 평가와 오류 분석으로 운영 품질을 관리합니다. 자동화한 업무의 오류율을 어떻게 재고 줄였는지 숫자로 보여 주는 사례가 필요합니다.

• 현장 의견과 데이터로 사업을 운영하고 동료와 개선 과제를 발굴해 제품 기획에 참여하며, 사용자 흐름·서비스 정책·기능 요구사항을 구체화하고 기대 효과와 구현 비용을 고려해 우선순위와 개발 범위를 결정합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  엔지니어가 기대 효과와 구현 비용을 따져 개발 범위를 직접 결정하는 팀입니다. 기능을 줄이거나 미룬 결정이 있다면 그 근거가 이 업무의 판단을 해 본 증거가 됩니다.

2자격 요건

• 프론트엔드·백엔드·데이터베이스를 포함한 웹 서비스 개발·운영을 주도해 봤어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  고객 예약 웹·상담센터 어드민·파트너 포털을 한 엔지니어가 함께 다루는 업무라 어느 한 층만 맡은 경력보다 한 서비스를 화면부터 데이터베이스까지 운영해 본 경험이 이 요건에 가깝습니다. 그런 서비스의 범위와 운영 기간을 함께 적으면 됩니다.

• 관계형 데이터베이스 설계와 마이그레이션 경험이 있어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  스쿼드 소개는 가설 수립부터 실험·검증까지 주도한다고 적어 운영 중인 서비스의 스키마를 자주 바꿔야 할 수 있습니다. 서비스를 멈추지 않고 스키마를 바꿔 본 경험이 있다면 그때의 마이그레이션 순서가 이 요건에 맞는 사례입니다.

• 서비스 안정성을 고려해 개발·배포해 봤어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  업무에 테스트·배포·모니터링 체계를 이 엔지니어가 직접 마련한다고 적혀 있어 안정성을 지키는 장치도 직접 만들게 됩니다. 배포 사고를 줄이려고 직접 도입한 장치를 하나 들어 설명할 수 있으면 좋습니다.

• AI를 개발에 활용하고 LLM 기반 기능 구현과 결과 검증 역량을 갖춰야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  AI 도구로 개발 속도를 높이는 것과 LLM 기능을 제품에 넣는 것을 함께 적었습니다. 두 경험을 나눠 적고 LLM 결과를 무엇으로 검증했는지까지 쓰는 편이 낫습니다.

• 비개발 동료와 협업하며 요구사항과 우선순위를 구체화할 수 있는 제품 기획 역량을 갖춰야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  사업·운영 동료와 해결할 문제를 함께 정하는 일이 업무의 한 축입니다. 기획 문서를 직접 써 본 경험이 있다면 그 문서로 무엇을 결정했는지 함께 보여 줄 수 있습니다.

3우대 사항

• 글로벌 고객 대상 서비스를 개발·운영해 본 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  이 사업의 고객은 미용의료 시술을 위해 한국을 찾는 외국인이라 해외에 있을 때부터 한국에 머무는 동안까지 서비스를 씁니다. 시간대와 언어가 다른 고객이 방문 전후로 쓰는 기능을 운영해 봤다면 그 흐름에서 맡았던 부분을 그대로 이 우대의 경험으로 적을 수 있습니다.

• AI Agent 관련 서비스를 개발·배포·운영해 봤으면 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  업무는 에이전트를 만들어 평가 데이터와 오류 분석으로 실제 업무 자동화에 적용하는 데까지 맡습니다. 배포한 에이전트가 운영 중에 실패한 사례와 그 뒤 고친 평가 기준을 함께 설명할 수 있으면 이 우대의 운영 경험이 드러납니다.

• 온라인 서비스와 오프라인 운영이 연계된 제품을 개발·개선해 봤으면 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  회사는 2026년 3월 논현동 언니가이드 센터를 열고 앱 예약과 센터 방문 상담을 함께 운영한다고 밝혔습니다. 매장·센터 같은 현장 운영과 웹 서비스를 잇는 기능을 만들어 봤다면 이 우대에 맞습니다.

• 대시보드·데이터 파이프라인 또는 의료정보 등 민감정보 보호 체계를 구축해 봤으면 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  대시보드는 사업·운영 동료가 데이터를 직접 조회하는 도구이고 같은 업무에 의료정보를 포함한 민감정보 보호 체계가 함께 있습니다. 민감정보가 섞인 데이터를 대시보드로 공유하면서 접근 권한을 어떻게 나눴는지 적으면 두 항목을 함께 해 본 경험이 드러납니다.

• 소규모 팀에서 문제 정의·제품 기획·출시를 주도하고, 지표와 사용자 피드백으로 개선해 봤으면 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  신규 사업 스쿼드라 기획부터 출시까지 짧은 주기로 반복하는 환경입니다. 작은 팀에서 출시한 기능의 지표 변화를 숫자로 적을 수 있으면 좋습니다.

4기타 사항

• 게시일 : 2026년 10월 2일
• 고용형태 : 정규직
• 근무지 : 서울특별시 강남구 테헤란로 142 아크플레이스 15층
• 경력 조건 : 경력 3년 이상
• 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.

전형과 지원

힐링페이퍼 경력 공고는 대부분 서류지원, 직무 인터뷰(온라인), 협업 인터뷰(오프라인), 바레이저 인터뷰(오프라인), 평판조회, 최종합격 순서를 적었습니다. 개발 직군은 공고에 따라 사전 테스트가 붙고, 디자인·마케팅·에디터 공고는 대부분 포트폴리오가 필수입니다(소셜미디어 에디터 공고는 인스타그램 채널 계정).

지원 전 준비할 것

1. 1

   풀스택 사례

   화면, 서버, 데이터베이스를 함께 맡았던 서비스 하나를 골라 구성도와 맡은 범위를 정리합니다.

2. 2

   현장 요청 처리

   운영 현장의 요청을 받아 기능으로 만든 사례를 요청, 판단, 결과 순서로 적어 둡니다.

3. 3

   LLM 기능 검증

   LLM으로 만든 기능을 어떤 데이터로 평가했는지, 전문용어 오류를 어떻게 줄였는지 정리합니다.