Research Scientist/Engineer - Agent Memory

담당업무

• 개인과 조직의 업무 맥락 저장·활용 가능한 Agent Memory 아키텍처 설계·개발

• 대화·문서·업무 이력에서 기억 정보 추출 및 구조화

• 기존 Memory의 갱신·병합·삭제 및 최신성 관리 방식 개발

• 사용자 요청·상황에 적합한 Memory 검색 및 Context 제공 기능 개발

• 다수의 AI Agent가 지식·업무 맥Context 공유·연계 가능한 공통 Memory Layer 설계

• 최신 연구/오픈소스 검증 후 실사용 가능한 제품으로 구현

이런 분과 함께하고 싶습니다

• Agent Memory를 단순 대화 저장이 아닌 독립 제품 문제로 인식하는 인재

• Memory·Knowledge Base·Conversation History·Agent State 차이 구분 가능

• 신기술 실험과 사용자 문제를 바탕으로 우선순위 설정

• 가치 있는 Use Case부터 MVP로 검증하는 방식 선호

• 프로토타입에서 그치지 않고 제품 수준의 시스템으로 발전 가능

• 모델·검색·데이터·Backend 구조를 종합적으로 이해하고 Memory 활용 방식 파악

• 연구·개발 결과를 API/코드/문서로 재사용 가능하게 정리

지원 자격

• NLP·LLM·소프트웨어 분야에서 4년 이상 연구·개발 경력 또는 이에 준하는 역량

• 컴퓨터공학·인공지능·소프트웨어 등 학사 이상 또는 이에 준하는 실무 역량

• LLM/NLP/RAG/검색/Knowledge Graph/개인화 기술 중 한 가지 이상 주도적으로 개발

• 설계-구현-평가-제품 적용까지 독립 수행 경험

• Python으로 제품/서비스 수준의 소프트웨어 개발 가능

• REST API 또는 비동기 Backend 시스템 설계·개발 경험

• 구체적 MVP와 단계별 개발 범위 정의 가능

• 가설 및 평가 기준 정의, 정량/정성 분석 가능

• 논문/오픈소스/기술 문서 이해·적용 가능

• Git 기반 협업 개발 및 코드 리뷰 경험

우대 사항

• 인공지능·자연어처리 분야 석사·박사 학위 보유

• Agent Memory 또는 장기 대화 Context 관리 기능 구현 경험

• 사용자 프로필/개인화/추천/장기 사용자 모델링 시스템 개발 경험

• Keyword/Search/Vocabulary 등 검색 및 지식 구조화 기술 활용 경험

• Memory의 중복 제거·충돌 해결·갱신·망각/삭제 정책 설계 경험

• LLM/검색 시스템의 평가 데이터셋 및 자동 평가 체계 구축 경험

• FastAPI, gRPC, Docker, Kubernetes 또는 Cloud에서 AI 서비스 운영 경험

• 오픈소스 기여/논문 게재/특허 출원/기술 문서 작성 경험

전형절차

1. 서류심사

2. 코딩테스트/LG Way Fit Test(온라인)

3. 1차 기술 인터뷰(온라인)

4. 2차 Culture Fit 인터뷰(온사이트)

5. 처우 협의

마감기한

상시채용