🚀AI Native Engineer Fellowship
정규 교육보다 문제 해결력, 실행력, 그리고 AI 활용력을 중시하는 사이오닉의 특별 전형
🔥 왜 이 전형을 만들었나요?
SionicAI는 설립 2년 만에 기업가치 1,000 억원 수준에 도달하며 초고속 성장을 경험했습니다.
그 과정에서 우리는 한 가지를 확신하게 됐습니다.
탁월한 엔지니어링 역량은 “학위”가 아니라 “실제 문제에 대한 집요한 해결력”에서 나온다.
그간 사이오닉의 핵심 기술을 만들고 성장을 이끈 건 스스로 탐구하고 증명해온 엔지니어들이었습니다.
우리는 그런 사람들이 얼마나 강력한지를 직접 경험했습니다.
- 전세계 Claude Code 토큰 사용량 1위, 박진형(Sigrid Jin) 님
- Oh-My-OpenCode(OpenAgent) 개발자, 김연규님
- Anthropic 공동 창업자가 직접 입사를 제안한 엔지니어
- 솔로프리너로 이미 사이드 프로젝트에서 수십억원 매출을 달성한 엔지니어
- 연 수조원 규모의 트래픽을 다루는 글로벌 핀테크 프로토콜 설계를 주도한 한국인 엔지니어
유명 투자사의 AI 네이티브 프로그램인 헤시드 바이스랩스 펠로우 3명이 사이오닉의 팀원인 건 우연이 아닙니다.
AI 시대의 기업 솔루션 시장의 문제는 기존 방식으로는 닿지 않습니다.
그래서 우리는 "조건"이 아닌, 문제를 직접 부수고 해결하는 사람을 찾습니다.
📌 지원 자격
- 정규 대학 교육과정을 따르지 않은 분 (고졸, 검정고시, 대학 중퇴·휴학 포함)
- 스스로 배우고 실제 결과물을 만들어 본 경험이 있는 분
- 포트폴리오, GitHub, 개인 프로젝트, 오픈소스 기여, 실제 서비스 운영 등 실력을 증명할 수 있는 분
- AI 도구를 단순 체험이 아니라 실제 업무 방식 자체로 내재화한 분
🧭 우리는 어떤 사람을 찾나요?
사이오닉이 찾는 엔지니어는 단순히 코드를 작성하는 사람이 아닙니다.
AI를 협력자로 삼아 더 높은 수준의 문제를 해결하고 그 결과에 대해 끝까지 책임지는 사람을 찾습니다.
핵심 역량
- 문제를 받기만 하는 것이 아니라, 스스로 다시 정의할 수 있는 사람
- 복잡한 고객 요구사항을 구조화하고 기술 문제로 번역할 수 있는 사람
- AI를 자동완성 도구가 아니라 사고와 생산성을 증폭시키는 파트너로 활용하는 사람
- 빠르게 배우고, 바로 적용하고, 결과를 검증할 수 있는 사람
- 반복 작업은 AI와 자동화로 줄이고 더 중요한 판단과 설계에 집중할 수 있는 사람
- “그럴듯한 결과”에 만족하지 않고 실제로 작동하는 결과물을 끝까지 만들어내는 사람
- AI가 만든 결과물까지 포함해 최종 품질에 대한 책임을 스스로 지는 사람
📮 채용 프로세스
1단계 — 지원서 제출
- 포트폴리오
(GitHub, 개인 프로젝트, 오픈소스 활동, 문제 해결 사례, 운영 경험 등)
- 간단한 자기소개
- 지원 이유
(왜 사이오닉 AI Native Engineer 전형에 지원하는지)
- 본인이 AI를 활용해 실제 생산성을 높였던 경험 또는 작업 방식 소개
※ 학력 및 자격증은 제출하지 않으셔도 됩니다.
2단계 — 실전 과제
단순히 정답을 맞히는 테스트가 아닙니다.
- 문제를 어떻게 해석하고 접근했는가
- AI를 포함한 도구를 적절히 활용했는가
- 결과물을 스스로 이해하고 설명할 수 있는가
- 그럴듯한 수준에서 멈추지 않고 끝까지 검증했는가
를 검토하는 단계입니다.
3단계 — 핵심 멤버 인터뷰
인터뷰에서는 단순한 기술 지식보다 다음을 깊게 봅니다.
- 문제를 어떻게 이해하고 쪼개는지
- AI를 어떤 방식으로 활용하는지
- AI의 한계를 어떻게 다루는지
- 결과물을 어떻게 검증하는지
- 협업 시 어떻게 설명하고 정리하는지
- 책임감 있게 끝까지 마무리하는 사람인지
4단계 — Fellowship 합류
- 4개월 Fellowship 형태로 실무에 바로 참여
- 실제 문제 해결 능력, 실행력, 협업 능력 기반으로 평가
- Fellowship 종료 후 정규직 전환 검토
🧬 마지막으로
사이오닉 AI는 “어디서 배웠는가”보다 “무엇을 만들 수 있는가, 그리고 어떤 방식으로 문제를 해결하는가” 를 봅니다.
AI Native 시대에는 단순히 코드를 많이 아는 것만으로는 충분하지 않습니다.
중요한 것은 새로운 도구를 빠르게 익히고 AI를 활용해 더 높은 생산성과 더 나은 판단을 끌어내며,
그 결과를 스스로 책임질 수 있는가 입니다.
그리고 우리는 지금까지 실제로 이러한 사람들과 함께 핵심 기술을 만들고 회사를 성장시켜 왔습니다.
이제 사이오닉은 그 경험을 하나의 정식 전형으로 확장합니다.
학위보다 실제 문제 해결 능력이 중요한 시대,
사이오닉은 “AI와 함께 더 큰 문제를 풀 수 있는 사람”을 기다립니다.
🚀AI Native Engineer Fellowship
정규 교육보다 문제 해결력, 실행력, 그리고 AI 활용력을 중시하는 사이오닉의 특별 전형
🔥 왜 이 전형을 만들었나요?
SionicAI는 설립 2년 만에 기업가치 1,000 억원 수준에 도달하며 초고속 성장을 경험했습니다.
그 과정에서 우리는 한 가지를 확신하게 됐습니다.
탁월한 엔지니어링 역량은 “학위”가 아니라 “실제 문제에 대한 집요한 해결력”에서 나온다.
그간 사이오닉의 핵심 기술을 만들고 성장을 이끈 건 스스로 탐구하고 증명해온 엔지니어들이었습니다.
우리는 그런 사람들이 얼마나 강력한지를 직접 경험했습니다.
- 전세계 Claude Code 토큰 사용량 1위, 박진형(Sigrid Jin) 님
- Oh-My-OpenCode(OpenAgent) 개발자, 김연규님
- Anthropic 공동 창업자가 직접 입사를 제안한 엔지니어
- 솔로프리너로 이미 사이드 프로젝트에서 수십억원 매출을 달성한 엔지니어
- 연 수조원 규모의 트래픽을 다루는 글로벌 핀테크 프로토콜 설계를 주도한 한국인 엔지니어
유명 투자사의 AI 네이티브 프로그램인 헤시드 바이스랩스 펠로우 3명이 사이오닉의 팀원인 건 우연이 아닙니다.
AI 시대의 기업 솔루션 시장의 문제는 기존 방식으로는 닿지 않습니다.
그래서 우리는 "조건"이 아닌, 문제를 직접 부수고 해결하는 사람을 찾습니다.
📌 지원 자격
- 정규 대학 교육과정을 따르지 않은 분 (고졸, 검정고시, 대학 중퇴·휴학 포함)
- 스스로 배우고 실제 결과물을 만들어 본 경험이 있는 분
- 포트폴리오, GitHub, 개인 프로젝트, 오픈소스 기여, 실제 서비스 운영 등 실력을 증명할 수 있는 분
- AI 도구를 단순 체험이 아니라 실제 업무 방식 자체로 내재화한 분
🧭 우리는 어떤 사람을 찾나요?
사이오닉이 찾는 엔지니어는 단순히 코드를 작성하는 사람이 아닙니다.
AI를 협력자로 삼아 더 높은 수준의 문제를 해결하고 그 결과에 대해 끝까지 책임지는 사람을 찾습니다.
핵심 역량
- 문제를 받기만 하는 것이 아니라, 스스로 다시 정의할 수 있는 사람
- 복잡한 고객 요구사항을 구조화하고 기술 문제로 번역할 수 있는 사람
- AI를 자동완성 도구가 아니라 사고와 생산성을 증폭시키는 파트너로 활용하는 사람
- 빠르게 배우고, 바로 적용하고, 결과를 검증할 수 있는 사람
- 반복 작업은 AI와 자동화로 줄이고 더 중요한 판단과 설계에 집중할 수 있는 사람
- “그럴듯한 결과”에 만족하지 않고 실제로 작동하는 결과물을 끝까지 만들어내는 사람
- AI가 만든 결과물까지 포함해 최종 품질에 대한 책임을 스스로 지는 사람
📮 채용 프로세스
1단계 — 지원서 제출
- 포트폴리오
(GitHub, 개인 프로젝트, 오픈소스 활동, 문제 해결 사례, 운영 경험 등)
- 간단한 자기소개
- 지원 이유
(왜 사이오닉 AI Native Engineer 전형에 지원하는지)
- 본인이 AI를 활용해 실제 생산성을 높였던 경험 또는 작업 방식 소개
※ 학력 및 자격증은 제출하지 않으셔도 됩니다.
2단계 — 실전 과제
단순히 정답을 맞히는 테스트가 아닙니다.
- 문제를 어떻게 해석하고 접근했는가
- AI를 포함한 도구를 적절히 활용했는가
- 결과물을 스스로 이해하고 설명할 수 있는가
- 그럴듯한 수준에서 멈추지 않고 끝까지 검증했는가
를 검토하는 단계입니다.
3단계 — 핵심 멤버 인터뷰
인터뷰에서는 단순한 기술 지식보다 다음을 깊게 봅니다.
- 문제를 어떻게 이해하고 쪼개는지
- AI를 어떤 방식으로 활용하는지
- AI의 한계를 어떻게 다루는지
- 결과물을 어떻게 검증하는지
- 협업 시 어떻게 설명하고 정리하는지
- 책임감 있게 끝까지 마무리하는 사람인지
4단계 — Fellowship 합류
- 4개월 Fellowship 형태로 실무에 바로 참여
- 실제 문제 해결 능력, 실행력, 협업 능력 기반으로 평가
- Fellowship 종료 후 정규직 전환 검토
🧬 마지막으로
사이오닉 AI는 “어디서 배웠는가”보다 “무엇을 만들 수 있는가, 그리고 어떤 방식으로 문제를 해결하는가” 를 봅니다.
AI Native 시대에는 단순히 코드를 많이 아는 것만으로는 충분하지 않습니다.
중요한 것은 새로운 도구를 빠르게 익히고 AI를 활용해 더 높은 생산성과 더 나은 판단을 끌어내며,
그 결과를 스스로 책임질 수 있는가 입니다.
그리고 우리는 지금까지 실제로 이러한 사람들과 함께 핵심 기술을 만들고 회사를 성장시켜 왔습니다.
이제 사이오닉은 그 경험을 하나의 정식 전형으로 확장합니다.