AI Engineer (LLM 응용 · 백엔드)

주요업무

Impactive AI는 AI기반의 수요예측 및 재고 최적화 솔루션을 만드는 기업입니다. 다양한 산업군 고객이 데이터를 기반으로 더 나은 의사결정을 할 수 있도록 돕고 있습니다. 역할 소개 NPD(신제품 개발) 제품은 소비자 조사와 시장 인사이트를 기반으로 신제품 수요를 사전에 시뮬레이션합니다. 이 과정에서 LLM이 설문 응답을 생성·보강하는데, 그 응답의 품질이 시뮬레이션 결과의 신뢰도를 좌우합니다. 또한 고객 데이터·사내 데이터·웹 정보를 활용해 통계·분석·인사이트를 제공하는 에이전트형 분석 프로덕트를 준비 중이며, 현재 챗봇 형태로 POC를 운영하고 있습니다. 이 자리는 그 한가운데에서 프롬프트·LLM 로직과 그것을 사용자에게 전달하는 서비스 구현·운영을 한 흐름으로 맡는 역할입니다. 깊은 시스템 아키텍처나 품질 기준 설계는 시니어 엔지니어와 함께 잡고, 여러분은 그 구조 안에서 기능을 구현하고, 개선하고, 안정적으로 돌아가게 만드는 데 집중합니다. 경력 연차보다 두 영역을 오가며 끝까지 만들어낸 경험을 봅니다. 실무·사이드·학습 프로젝트 모두 괜찮습니다. 주요 업무 1. 설문 응답 품질을 위한 프롬프트 개선 정형화된 프롬프트 체계 안에서 NPD 설문 응답이 의도한 형태와 품질로 안정적으로 나오도록 프롬프트를 다듬고 변경 전후를 비교해 개선 효과를 확인 2. 서비스 문항 변경 대응 문항이 추가·변경될 때 영향 범위를 파악하고 프롬프트를 업데이트한 뒤 회귀 검증으로 기존 응답이 깨지지 않는지 확인 3. LLM 응용 서비스 구현 설계된 구조 안에서 Python으로 LLM API(현재 Gemini, 모델은 유연하게 선택)를 연동하고 프롬프트·최적화 로직을 서비스 코드로 구현 4. 데이터 연동·정합성 처리 MongoDB와 연동해 문항·컨텍스트·과거 응답을 주입하고 응답 간 충돌을 피하기 위한 검증·처리 로직 구현 및 동시성·정합성 관련 위험한 결정은 시니어 리뷰 진행 5. RAG 연동(예정) 및 품질 점검(eval) 운영 이미 확보된 RAG용 데이터를 LLM 파이프라인과 연결하는 작업 진행 정해진 기준·파이프라인으로 응답의 일관성·재현성·할루시네이션을 점검하고 결과를 정리해 개선 루프 진행 6. 배포 · 모니터링 참여 및 자산화 · 문서화 AWS·Terraform 기반 배포 파이프라인에 기능을 올리고 지표·로그 모니터링 및 이슈 대응 프롬프트, 로직, 코드, 주요 의사결정을 정리해 팀이 이어서 작업할 수 있도록 업무 수행 기술 환경 언어/프레임워크: Python(FastAPI 도입 예정), Node.js(Fastify) 데이터베이스: MongoDB 인프라/배포: AWS, Terraform(IaC) LLM: Gemini (모델 선택은 열려 있음), RAG 데이터 일부 확보 → LLM 연동 예정 일하는 방식/성장 경로 아키텍처·정합성·배포 같은 핵심 결정은 팀 내 리뷰와 선 내부 테스트 배포를 진행하여 큰 사고 없이 빠르게 실무 범위를 확장 처음에는 정해진 구조 안에서의 구현·개선에 집중하고, 익숙해지면 프롬프트 체계 설계나 서비스 시스템화 같은 더 깊은 영역으로 책임을 확장 NPD의 LLM 품질부터 차기 에이전트형 프로덕트까지 폭넓게 경험하며, 이후 AI 엔지니어(품질 심화) 또는 백엔드(운영 심화) 어느 쪽으로든 커리어 성장 가능 혜택 및 복지 보너스 휴가 제공: 매년 법정연차 외 보너스 휴가 5일 제공 유연근무제 운영: 8-10시 사이 자율 출근 자유로운 연차, 반차 및 시차 사용 가능 점심 식사비 제공(복지포인트 지급) 야근 시 식대 제공: 저녁 식사비 최대 15,000원 제공 종합건강검진비 지원: 본인 & 가족 각각 50만원 지원 (격년) 교육비 전폭 지원: 강의, 세미나, 도서 지원까지! 최신 장비 지원: 최고급 사양 PC & 듀얼 모니터, 키보드와 마우스 지급 교육비 전폭 지원: 강의, 세미나, 도서 지원까지! 사내 라운지 & 무제한 커피 & 스낵바 제공 정기적인 문화공연 관람으로 리프레시 영어이름으로 소통으로 모두가 수평적 분위기 성과급 인센티브 해외 컨퍼런스 및 봉사 참여 기회 특허 등록 및 논문 출품 지원 등

자격요건

자격 요건 (Required) LLM 프롬프트로 의도한 형태·품질의 응답을 끌어내본 경험 (실무 / 사이드 / 학습 프로젝트 모두 인정) Python으로 LLM API를 연동하고 간단한 파이프라인·스크립트를 구현해본 경험 API와 DB를 다루는 기본적인 백엔드 구현 경험 (REST API 작성, 스키마·쿼리 이해, NoSQL 경험 선호) 정의된 구조와 가이드 안에서 책임감 있게 구현하고 꼼꼼히 검증하는 태도(모르는 부분은 질문하고 코드 리뷰를 적극 활용하는 자세)

우대사항

우대 사항 (Preferred) Node.js(Fastify) 등 자바스크립트 백엔드 경험 AWS·Terraform 기반 서비스 배포·운영 경험 또는 학습 의지 RAG / 벡터 DB 활용 경험 LLM 평가(eval) 경험(응답 일관성·재현성·할루시네이션을 정량적으로 점검해본 경험) 멀티 에이전트 / 에이전트 오케스트레이션 경험 데이터 정합성(동시성·충돌 처리)에 대한 기본 이해

기술스택

JavaScript, TypeScript, Python, FastAPI, NodeJS, MongoDB, PostgreSQL, Redis, Docker, Github-Action, Terraform, RESTful API, AWS, NoSQL, LLM

채용절차

서류 전형 1차 면접 2차 면접 최종 합격 발표