일은 AI가.
방향과 판단은 사람이.
카이로스는 현장의 문제를 함께 정의하고,
AI가 실제 업무를 수행하도록 설계·구축·검증합니다.
FDE 방식고객의 업무를 이해하고, 직접 만들고, 현장에서 함께 검증합니다.
금요일 출고,
준비해줘.
추가 비용은 내 승인 후 진행해.
사람은 목표와 조건을 정합니다.
우리 팀에 맞는 시작점
배워서 직접 적용하거나, 먼저 풀 문제를 정하거나, 필요한 업무를 함께 구축할 수 있습니다.
정한 업무가 실제로 돌아가도록
필요한 데이터와 도구를 연결하고, 사용자의 검증을 거쳐 업무에 적용합니다.
- 함께 남기는 결과
- 작동하는 업무 흐름 · 검증 기록 · 운영 안내
필요한 서비스부터 시작하고, 과제에 따라 연결합니다.
고객의 문제에서 실제 운영까지, FDE가 맡는 범위입니다
업계 FDE 직무 사례 · 공개 자료 요약
고객의 문제를 직접 풀고, 기술과 운영 결과를 함께 만듭니다.
- 고객의 업무 문제 구조화
- 대규모 데이터 활용
- Python·TypeScript 앱 개발
- 데이터·앱 아키텍처 설계
- 현장 협업·종단 간 실행
발견부터 설계·구축·실제 운영까지 고객과 함께 맡습니다.
- 고객 요구·기술 범위 정의
- Python·JavaScript 풀스택 개발
- LLM 서비스 구축·운영
- 평가 기반 성능 개선
- 도입 지원·이해관계자 소통
고객 조직 안에서 Claude 기반 AI 앱을 만들고 배포합니다.
- 고객 업무 흐름·요구 탐색
- Claude 프로덕션 앱 개발
- MCP 서버·에이전트 구현
- LLM 평가·안전성 검증
- 고객 배포 지원·패턴 재사용
파트너와 함께 고객 환경에서 AI 솔루션을 구현·배포합니다.
- 고객 기술 과제·요구 탐색
- Python 기반 AI 시스템 개발
- RAG·벡터DB 데이터 파이프라인
- 클라우드 AI 아키텍처 설계
- 파트너와 운영 배포·최적화
고객의 생성형 AI 애플리케이션을 구축해 실제 운영에 올립니다.
- 고객의 AI 과제 구체화
- RAG·멀티 에이전트 구현
- 모델 평가·성능 최적화
- 클라우드 운영 배포
- 기술 설명·부서 간 협업
기업 업무에 연결되는 AI 에이전트를 설계하고 운영 환경에 배포합니다.
- 기업 업무 요구를 기술 명세로 전환
- Python 기반 제품 수준 개발
- RAG·다단계 에이전트 설계
- 정확도·안전성·지연 평가
- API·데이터 연동과 운영 배포
고객 환경에서 에이전트 AI를 함께 만들고 운영에 배포합니다.
- 고객 환경·제약 탐색
- 에이전트 AI 공동 설계
- 보안·거버넌스 반영
- 프로덕션 배포·운영
- 재사용 가능한 전달 패턴
산업 전문가와 함께 기업 핵심 업무에 AI를 배포하고 확산합니다.
- 산업별 핵심 업무 발굴
- 보안형 AI 솔루션 공동 개발
- 전사 확장 가능한 배포
- 변화 관리·사용자 도입
- 성과 측정·지속 최적화
고객 업무에 맞는 AI 에이전트를 설계·구축·배포합니다.
- 고객 AI 활용 사례 정의
- Agentforce 에이전트 설계
- Apex·JavaScript 연동 개발
- Data 360 데이터 연결
- 고객 소통·현장 피드백
산업 현장의 문제를 AI 앱으로 해결하고 반복 가능한 제품으로 만듭니다.
- 산업별 고가치 문제 정의
- 업무 데이터·온톨로지 이해
- AI 앱 공동 개발·배포
- 실제 현장 검증·확장
- 반복 가능한 제품화
고객의 모델 도입부터 실제 AI 애플리케이션 배포까지 맡습니다.
- 고객 API 도입·기술 상담
- 프롬프트·평가·파인튜닝
- Python 기반 LLM 앱 개발
- 에이전트·벡터DB 활용
- 프로덕션 통합·배포
고객의 핵심 업무 문제를 AI 앱으로 구현하고 재사용 패턴으로 만듭니다.
- 고객 핵심 업무 문제 진단
- LLM 풀스택 앱 구현
- API·워크플로 오케스트레이션
- 기존 시스템 통합·운영
- 재사용 패턴·도구화
고객 조직에 함께 들어가 AI 플랫폼을 운영 시스템으로 구현합니다.
- 고객 문제를 운영 시스템으로 전환
- 멀티 플랫폼 AI 아키텍처
- 에이전트·RAG 프로덕션 구축
- 보안·거버넌스·데이터 연결
- 성과·확산 관리
고객의 AI 에이전트에 보안 샌드박스를 통합해 운영에 올립니다.
- 고객 제약·아키텍처 진단
- Python·TypeScript·Go 연동
- 샌드박스·SDK·API 통합
- 클라우드 네트워크 문제 해결
- 배포 패턴·참조 구조 설계
고객의 클라우드 이전과 AI 앱 확장을 직접 돕는 기술 파트너입니다.
- 고객 아키텍처·이전 설계
- 클라우드·컨테이너 운영
- Postgres 성능·데이터 이전
- 프로덕션 코드 직접 구현
- LLM 앱 확장 지원
팔란티어와 협력해 고객의 AX 문제를 현장에서 해결할 FDE 역량을 키웁니다.
- 고객 업무·현장 문제 정의
- 현장 데이터·보안 제약 분석
- 온톨로지·AI 에이전트 설계
- AI·데이터 시스템 통합 구현
- 현장 검증·운영 전환
고객 현장에 FDE를 배치해 비즈니스 문제와 AX 실행을 연결합니다.
- 고객 업무·업종 맥락 진단
- 업무 프로세스·데이터 재설계
- AI 에이전트·보안 설계
- 인프라·플랫폼·솔루션 통합
- 현장 구축·운영 성과 검증
사내 현업 조직을 순회하며 AI 에이전트 적용과 업무 자동화를 지원합니다.
- 현업 업무 흐름 관찰·분석
- AI 적용 문제·우선순위 정의
- AI 에이전트·자동화 구현
- 개발·비개발 조직 협업
- 실사용 검증·조직 확산
현업 병목을 찾아 AI 솔루션을 설계·배포하고 조직의 자립 운영을 돕습니다.
- 현업 병목·근본 원인 분석
- Java·Kotlin 기반 백엔드 개발
- LLM 활용 솔루션 설계·검증
- 설계부터 배포까지 제품 구현
- 비기술 조직 소통·운영 이관
현업 조직에 직접 들어가 업무 자동화를 만들고 운영 성과를 측정합니다.
- 현업 프로세스·우선순위 분석
- LLM API·AI 에이전트 개발
- ERP·그룹웨어 데이터 연동
- 빠른 프로토타입·현장 배포
- 운영 안정화·효과 측정
고객 현장에서 AI 프로젝트를 수행하며 멀티 에이전트 도입을 지원합니다.
- 고객 산업·업무 환경 이해
- 데이터·레거시 시스템 연결
- AI 에이전트 구성·통합
- 클라우드·보안 환경 구현
- AI 프로젝트 성과·ROI 검증
영업·연구·생산 현업과 함께 AI 서비스를 만들고 운영 환경에 적용합니다.
- 제약·바이오 업무 흐름 파악
- Python 등 풀스택 개발
- RAG·에이전트 워크플로우 구현
- 현업 PoC·서비스 배포
- 데이터 품질·운영 전환
기업용 AI 플랫폼 사업을 위한 FDE 전담조직을 신설했습니다.
- 산업별 AX 적용 과제 발굴
- 분산된 업무 데이터 통합·정제
- Foundry·AIP 고객 환경 적용
- PoC 설계·현장 검증
- 리스크 예측·의사결정 지원
현업의 반복 업무를 찾아 AI 프로토타입으로 빠르게 검증합니다.
- 현업의 반복 업무·비효율 발견
- 코딩 에이전트·LLM API 활용
- 빠른 업무 프로토타입 제작
- 사용자 시연·반응 기반 개선
- 현업 소통·보안 기준 준수
기업 현장에서 ERP 운영과 AI 기반 전환을 밀착 지원합니다.
- ERP 업무 프로세스 이해
- 기존 데이터·클라우드 연계
- AI 에이전트 기반 재설계
- ERP 구축·전환·운영 지원
- 고객 현장 문제 해결
국방 현장에 엔지니어를 배치해 AI 프로토타입을 검증합니다.
- 국방 현장 요구 파악
- 옴니모달 데이터 통합
- 폐쇄망·엣지 클라우드 설계
- 신속한 프로토타입 검증
- 현장 적용·운영 지원
고객의 CX·운영 문제를 AI 기능으로 풀고 제품 개선에 연결합니다.
- 고객 CX·운영 문제 진단
- AI 상담 워크플로 설계
- 고객 시스템·데이터 연동
- 빠른 프로토타입·검증
- 제품팀 피드백·재사용
고객 업무를 LLM 에이전트로 구현하고 평가 루프로 운영 품질을 높입니다.
- 업무 흐름에서 AI 과제 정의
- RAG·에이전트·MCP 구축
- 프롬프트·컨텍스트 설계
- 평가·가드레일·사람 검토
- 고객 시스템 연동·운영 개선
고객 현장에 상주해 AI 앱을 구현하고 사용 성과까지 개선합니다.
- 현장 업무·데이터·시스템 분석
- LLM·RAG·에이전트 실무
- 시제품부터 운영 배포까지 구현
- 통합·평가·보안 문제 해결
- 사용률·업무 성과 기반 개선
제조·물류 현장의 비전 AI 문제를 정의해 모델 개발과 배포까지 맡습니다.
- 현장 문제·성공 지표 정의
- 데이터 수집·합성 전략 설계
- 비전 모델·VLM 개발
- 카메라 환경별 배포 최적화
- 데이터셋·평가 결과 자산화
고객의 AI 학습·추론 워크로드를 GPU 환경에 맞춰 검증하고 운영합니다.
- 고객 ML 워크로드 파악
- GPU PoC 성공 지표·검증
- 학습·추론 인프라 설계
- 클러스터 온보딩·이전 지원
- 로그 분석·기술 이슈 해결
현장 업무와 데이터를 온톨로지로 연결해 AI 에이전트를 운영에 적용합니다.
- 현장 인터뷰·병목 정의
- 성과 기준·자동화 범위 합의
- 데이터·암묵지 온톨로지화
- 에이전트·업무 시스템 연결
- 실데이터 검증·운영 전환
상담 업무와 지식 시스템을 음성 AI에 연결하고 도입 방식을 표준화합니다.
- 상담 업무·지식 체계 분석
- 정책·데이터·백엔드 연동
- 실시간 통화 지연·장애 대응
- ASR·TTS·LLM·RAG 적용
- 도입 경험의 제품 환류
고객 업무를 데이터와 시스템으로 구조화해 AI를 실운영에 연결합니다.
- 고객 인터뷰·기술 과제 재정의
- 온톨로지·데이터 기반 구축
- 에이전트·시스템 통합 설계
- 화면·백엔드·배포 구현
- 성과 측정·재사용 모듈화
파트너사의 환경에 AI 솔루션을 도입하고 모델 성능과 효과를 검증합니다.
- 고객 문제·AI 요구사항 도출
- 정형·비정형 데이터 분석
- ML·AI 모델 설계·구현
- 성능·비즈니스 효과 검증
- 고객 환경 정착·운영 지원
금융·공공의 판단 기준을 AI 시스템으로 구현하고 폐쇄망 운영까지 이끕니다.
- 금융·공공 업무 문제 정의
- 암묵적 판단 규칙 구조화
- LLM·RAG·에이전트 직접 구현
- 폐쇄망 배포·근거 검증
- FDE 팀 리딩·방법론 자산화
고객의 AI 에이전트 도입 문제를 제품 설정·연동·현장 지원으로 해결합니다.
- 고객 업무·데이터·제약 파악
- STORM 설정·경량 어댑터 개발
- 설치·연동 이슈 재현·분석
- 로그·메트릭·트레이싱 활용
- 현장 문제를 제품 개선에 반영
공개 채용 공고·사업 발표를 바탕으로 역량을 요약했습니다. 회사별 채용 필수 요건 전체나 카이로스 고객사·제휴사 표시는 아닙니다.
카이로스의 일하는 방식표준을 기반으로,해답은 현장에서
사람은 문제를 정의하고 결과를 판단합니다. AI가 실행할 일을 설계하고, 현장에서 함께 검증합니다.
- 01문제 정의
무엇을 바꿔야 하는가
- 02역할 설계
AI가 할 일과 사람이 판단할 일
- 03현장 실행
실제 업무에서 만들고 적용
- 04결과 검증
결과를 확인하고 다음 개선으로
문제를 함께 정의하고,
현장에서 답을 확인합니다.
이선영 · 카이로스 대표PM 컨설턴트 출신 AI 빌더 · 강사. 현장의 문제를 교육과 구축으로 연결합니다.
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24시간 안에 이메일로 회신합니다.


