AI 모델링 엔지니어

주요 업무

■ 직무개요 ㆍ LLM, RAG, Agent 등 생성형 AI 기술을 활용하여 임직원의 업무 생산성과 사용자의 제품 경험을 개선하는 것을 목표로 합니다. 비즈니스 및 사용자 요구사항을 바탕으로 최신 AI 연구와 기술 동향을 분석 및 검증하고, 적합한 기술과 방법론을 실제 업무와 서비스에 적용하여 실용적이고 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 구현합니다. ※ 본 직무는 모델 자체 학습(Pre/Post-training)이 아닌, LLM 응용 서비스의 품질 엔지니어링 직무임 ■ 주요역할 및 수행업무 ㆍ Mission - 생성형 AI 기술을 활용하여 업무 생산성과 사용자 경험을 개선하는 AI 서비스를 구현 - 최신 AI 기술의 분석 · 검증 및 적용하여 서비스 품질과 기술 경쟁력 향상 ㆍ Responsibility - 생성형 AI 모델의 평가·품질 지표 구현 - LLM · RAG · AI Agent 기반 서비스 및 PoC 개발 - Multi-Agent와 Agent Orchestration 기반의 Multi-turn Agent 파이프라인 설계 · 고도화 - AI 서비스의 정확도와 응답 속도 및 안정성 개선 - 최신 AI 기술의 적용 가능성을 검토하고 업무 및 서비스에 도입 ■ 우대사항 - AI Agent 또는 RAG 기반 프로젝트의 A to Z 개발 경험 - 다양한 백엔드에 대한 이해와 경험 (Python, Java, Go, Node.js 등) - 최신 AI 논문 및 기술을 직접 구현하고 적용한 경험 - 금융 · 보험 도메인 기반 AI 서비스 개발 경험 - Multi-turn Agent 구축 및 장기 메모리 관리 경험 - Multi Agent 및 Multi Orchestration 구조 설계/구현 경험

자격 요건

■ 직무 필요역량 및 자격요건 ㆍ 학력: 학사 이상 ㆍ 경력: AI(LLM) 서비스 개발 경력 3년 이상(총 직장 경력 5년 이상) ㆍ 전문지식 - 비즈니스 요구사항을 AI 기술로 구체화 하는 문제 정의 역량 - 실험과 데이터에 기반한 분석 및 문제 해결 능력 - 새로운 AI 기술을 적극적으로 학습 · 검증하여 업무와 서비스에 적용하는 실행력 - 적응력이 높고 빠르게 변화하는 환경에서 일할 수 있는 능력 - 기획 · 프론트엔드 · 백엔드 · 도메인 전문가와의 원활한 협업 및 요구사항 구조화 능력 - AI Agent 프레임워크 활용 경험(LangChain, LangGraph, AutoGen, MCP, A2A 등) - LLM, RAG 기반 서비스 개발 및 검색 · 응답 품질 및 속도 개선 운영 경험 - 생성형 AI 서비스 평가 지표 정의, 평가 데이터셋 설계 및 검증 구축 경험

공고 내용