AI 엔지니어

담당업무

• AI 기반 문제 해결 표준 제시 및 성공적 AI 전환 사례 창출

• AI 프로페셔널 서비스 전략적 활용

• AI 운영 비용 최적화 및 독창적 AI 모델·알고리즘 연구

• 고객 및 사내 부서와 협업하여 human-in-the-loop 시스템 설계

• agentic workflow 구성 및 지속 개선

• Retrieval-augmented generation (RAG) 시스템 구성

• Prompt engineering (zero-shot, few-shot, chain-of-thought 등)

• LLM 및 LVM finetuning, 데이터 구축 및 전처리

• AI 기술 배포 및 서비스 통합

• 최신 AI 논문 재현 및 기법 도입, AI 기반 문제 해결 리더십 확보

자격요건

• 컴퓨터 과학, 전기 및 전자 공학 관련 분야 학사 학위 또는 이에 상응하는 경험

• Langflow, LangChain, LangGraph 등 을 활용한 agentic workflow 구성 경험

• RAG 기본 이론 이해 및 시스템 구축 경험

• Prompt engineering 경험 (zero-shot, few-shot, chain-of-thought 등)

• 데이터 및 AI 학습 결과를 정량/정성적으로 평가 및 분석할 수 있는 능력

• Machine learning(특히 deep learning) 이론에 대한 기본 이해

• 영어 기술 논문 이해 및 결과 재현 능력

• 일의 어려움 속에서도 동료와의 건설적 대화에 열린 자세

• AI를 활용한 산업 문제 해결에 대한 열정

• 국내/국제 AI 대회 상위권 입상 또는 오픈 소스 AI 프로젝트 기여 경험(선택)

• 석사 학위 보유 시 우대(선택)

우대사항

• 국내/국제 AI 대회 상위권 입상 또는 오픈 소스 AI 프로젝트 기여 경험

• 석사 학위 보유(선택)

• 국제 기계 학습 학회 논문 출판 경험(또는 관련 활동)

• 최신 deep learning 및 LLM 기술과 알고리즘에 대한 심층 이해

• Multimodal LLM 프로젝트 경험

• Container/Kubernetes 또는 클라우드 환경에서의 AI 학습 로직 및 시스템 구현 경험

• MLOps 시스템 활용 경험(Kubeflow, Airflow 등)

• 대규모 데이터 파이프라인 처리 및 분석 경험(MinIO, Kafka, ElasticSearch 등)

• Embedding 모델, vector DB, document parsing, chunking 관련 심도 있는 경험

전형절차

1. 지원서 제출

2. 1 차 실무 면접

3. 2 차 바 레이저 면접

4. 3 차 최종 면접

5. 입사 조건 검토

6. 최종 합격

참고사항

• 지원서 내용 또는 전형 진행 중 허위 사실이 있을 경우 전형 진행이 취소될 수 있습니다

• 보훈 대상자 및 장애인은 관련 법령에 의거 우대

• 필요 시 레퍼런스 체크, 인성 검사가 진행될 수 있습니다

• 주 근무지는 과천 본사이며, 사업 부서에 따라 상세 근무지가 달라질 수 있습니다