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[담당업무] ㅁ AI Research Engineer (ML/LLM Service Engineering) 경력사원 모집
1. 자격요건
1) 4년제 대졸로 AI Research Engineer (ML/LLM Service Engineering) 관련경력 10년 이상 있으신 분 (AI/ML 엔지니어링 분야 경력 10년 이상)
2) ML/AI 시스템을 초기 설계부터 구축해 본 경험 (아키텍처 의사결정과 기술적 트레이드오프 판단을 주도해 본 오너십) 있으신 분
3) LLM을 활용한 서비스 개발 경험(LLM API 또는 오픈소스 모델 기반, 에이전트/tool use·RAG·컨텍스트 엔지니어링·파인튜닝 중 1개 이상) 있으신 분
4) ML 모델을 실제 서비스에 배포·운영해 본 경험 (개발부터 배포, 모니터링, 장애 대응까지 전체 사이클) 있으신 분
5) LLM 출력 품질을 평가해 본 경험 (평가 지표·테스트 셋을 직접 설계하고 개선 사이클을 돌려 본 경험) 있으신 분
6) Python 기반 프로덕션 개발 역량 있으신 분
7) 위/아래의 모든 기술 요건을 완벽히 충족하지 않아도, 핵심 방향(서비스 배포·운영, LLM 활용)의 경험이 깊으실 경우 지원 가능
8) MCP 서버 구축·운영 경험 (내부 시스템·데이터를 에이전트가 쓸 수 있는 도구로 노출) 있으신 분 우대
9) 에이전트/오케스트레이션 프레임워크 실무 경험 (LangGraph, PydanticAI, CrewAI 등 또는 자체 하네스 구축) 있으신 분 우대
10) LLM 옵저버빌리티·LLMOps 도구 실무 경험 (Langfuse, LangSmith 등 트레이싱·비용 추적·프롬프트 레지스트리) 있으신 분 우대
11) MLOps 인프라 실무 경험 (CI/CD, 컨테이너(Docker/Kubernetes), 실험 트래킹, 모델 버전 관리) 있으신 분 우대
12) 유사 문제 경험 있으신 분
(1) 추천 시스템 또는 검색·랭킹 시스템 개발·운영
(2) 임베딩 기반 검색·매칭 실무 ? 벡터 DB, 하이브리드 검색(벡터+키워드)
(3) Entity Resolution, 상품 매칭 등 아이템 식별 문제
(4) 지식 그래프 구축·활용 ? 온톨로지/스키마 설계, 그래프 DB(Neo4j 등)
13) 도메인·소통 가능하신 분
(1) 반도체·제조·산업재 등 도메인 지식
(2) 비기술 이해관계자(경영진 등)와 기술 방향을 소통해 본 경험
14) 일하는 방식과 기술 환경 있으신 분
(1) ira(칸반) 기반으로 명확한 스코프와 우선순위에 따라 일하고, Git 브랜치·PR·코드 리뷰 워크플로로 협업
(2) 실험·분석은 재현 가능하게(데이터·코드·결과 연결) 기록하는 것이 원칙
15) 기술 스택 있으신 분
(1) 확정된 기반
- 언어: Python (데이터 처리·모델링·서빙 전반)
- 데이터: SQL/RDB, 비정형 텍스트 데이터(장비·부품 등록 정보), 프로덕트 분석(Mixpanel)
- LLM: 상용 LLM API 및 오픈소스 모델, MCP(Model Context Protocol)
- 협업: Jira/Confluence, Git, Microsoft 365(Teams & Viva Engage)
(2) 파운딩 엔지니어가 함께 선정 ? 초기 팀이므로 아래 스택의 기술 선정을 본인이 주도
- 에이전트·평가 하네스: 프레임워크(LangGraph, PydanticAI 등) 도입 vs 자체 구축
- LLM 옵저버빌리티: 트레이싱·비용 추적·프롬프트 버전 관리 도구(Langfuse, LangSmith 등)
- 벡터 검색: 임베딩 모델, 벡터 DB, 하이브리드 검색 구성
- 지식 그래프: 그래프 DB 및 스키마 설계
- 데이터 파이프라인: 수집·정제·변환 오케스트레이션, 데이터 품질 관리 체계
- MLOps: 실험 트래킹, 배포 체계
16) 용인 처인구 근무 가능하신 분
2. 부여업무
역할의 중심은 아래 세 축이며, 그 기반이 되는 데이터 자산 구축까지 진행
(1) LLM 에이전트 개발 ? 비정형 텍스트를 이해·식별·처리하는 에이전트를 프로덕션 수준으로 구현
에이전트 하네스 구축: tool use/function calling, MCP(Model Context Protocol) 기반 도구·데이터 연동, 멀티스텝 워크플로 오케스트레이션
에이전트의 요소 기술: 컨텍스트 엔지니어링(프롬프트·구조화된 출력), RAG, 임베딩 기반 검색·매칭
평가 하네스 구축: 골든 테스트 셋 설계, LLM-as-a-judge, 회귀 테스트 ? 에이전트·LLM 출력 품질의 자동 평가
(2) 추천·랭킹·매칭 시스템 개발 ? 저트래픽 B2B 환경에 맞게 설계
임베딩 기반 유사 아이템 추천·매칭 모델링
오프라인 평가 체계: 지표 정의, 모니터링 대시보드
(3) MLOps/LLMOps 및 서비스 운영 ? 만든 것을 안정적으로 운영
학습·추론 파이프라인 자동화, 모델·프롬프트 버전 관리
LLM 옵저버빌리티: 호출·비용·품질 추적(트레이싱), 성능 모니터링, 장애 대응
(4) 데이터 자산 구축 ? 위 세 축이 딛고 설 기반을 구축
도메인 지식 그래프(Knowledge Graph) 설계·구축 및 AI 기능과의 연계
데이터 파이프라인 구축, 데이터 품질 관리
3. 근무지
- 경기도 용인시 처인구
4. 부여직급
- 과장급~차(부)장급
5. 제출서류
1) 이력서(경력기술내용, 자기소개서 포함)를 자유양식으로 작성하여 이메일 송부
(이력서에 연락처, 이메일 기재)
2) 이메일 전송시 " AI Research Engineer_ooo" 으로 기재 바랍니다.
6. 전형방법
- 서류전형 ▶ 면접전형 ▶ 연봉협상
7. 제출방법 및 제출기간
1) 제출방법 : 지원서류 이메일 접수
2) 제출기간 : 2026.07.07(화)~채용 시 까지
8. 처우
1) 연봉 : 면접합격 시 경력사항 감안하여 연봉 결정
2) 복리후생 : 제반 복리후생은 좋게 처우 적용
[근무부서 및 직급/직책]
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[자격요건] 경력: 경력 10~20년
학력: 대졸
직무기술: AI엔지니어
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