AI Engineer (Platform)

팀 미션 및 역할

• AI 기술의 빠르고 안정적인 사용을 위한 플랫폼 구축 및 운영
• RAG, Agent, Assistant 등 신규 AI 시스템 실험 및 운영 도구 개발
• 확장성 있는 AI 기술 구조 설계 및 기술적 방향성 제시

주요업무

• LLM 기반 컴포넌트(Retrieval, Generation, Vector Search) 플랫폼화
• SaaS 및 Self-hosted LLM 연동 기능 제공 및 안정적 운영
• Agent 시스템 설계 및 실험 기반 구축
• RAG 및 Agent 서빙/운영 흐름 도구화
• Agent 성능 및 품질 정량 평가 기반 마련
• 공통 AI 실험 환경 및 사용자 경험 설계
• 비정형 기술 요소 구조화 및 문제 해결 방향 수립

자격요건

• LLM, RAG, Agent 기술의 실제 문제 적용 경험
• 비구조적 문제의 기술적 정의 및 시스템적 해결 능력
• 타 부서 협업을 통한 기술 제품화 및 운영 경험
• 최신 기술 트렌드 습득 및 팀 내 내재화 역량
• 복잡한 AI 시스템의 일관된 사용자 경험 구현 관심

우대사항

• RAG 구성 요소 단독 설계 및 시스템 통합 경험
• 다양한 LLM 서빙 구조(OpenAI API, HuggingFace, vLLM 등) 운영 경험
• 다목적 Agent 구조화 및 서비스 적용 경험
• 내부 개발자용 실험 환경 및 도구 주도적 설계 경험
• 공통 플랫폼 또는 RAG 시스템의 다수 프로젝트 확장 운영 경험

기술 환경

• GPU 자원 및 클러스터 효율적 운영
• vLLM, Triton, Model Registry 활용 실험 및 배포 자동화
• 실험부터 서빙까지의 전체 파이프라인 고도화

이력서 작성 가이드

• 과제의 목적, 해결 과정, 사용 기술에 대한 상세 기술
• 조직 내 영향력이 컸던 프로젝트 성과 중심 작성
• 장애 해결 사례 및 성능/리소스 최적화 경험
• 오픈소스 버그 수정 및 기능 개선 기여 사례

전형절차

1. 서류 접수
2. 직무 인터뷰 (심층 기술 면접 및 ML 시스템 설계)
3. 문화적합성 인터뷰
4. 레퍼런스 체크
5. 처우 협의
6. 최종 합격

마감기한

상시채용