AI/Data Engineer (Graph RAG & Data Pipeline)

소개

본 프로젝트는 산업용 플랜트 배관 설계 데이터를 AI 기술을 이용하여 고도화하는 것을 목표로 합니다. 수십 년간 축적된 비정형 설계 데이터(JSON/CAD)를 검색과 재사용이 가능한 '지능형 자산(Unified Graph)'으로 변환하고, 이를 기반으로 설계자가 필요한 정보를 즉시 찾을 수 있는 **고성능 검색 엔진(Retrieval System)**을 구축합니다. 단순한 RAG나 챗봇 개발이 아닙니다. 좌표와 연결 정보로 구성된 복잡한 엔지니어링 데이터를 그래프 데이터베이스로 완벽하게 모델링하고, 이를 기반으로 고성능 검색(Retrieval) 및 인사이트 추출 시스템을 설계할 수 있는 도전적인 엔지니어를 찾습니다.

주요업무

1. Unified Graph DB 모델링 및 구축 (Core Assetization) 원본 데이터(좌표, 연결 리스트)의 한계를 극복하고, 배관의 **위상(Topology)**과 **논리(Logic)**를 명확히 표현할 수 있는 통합 그래프 DB 스키마를 설계합니다. 단순 리스트로는 표현하기 어려운 분기점(Branching), 복잡한 연결 관계 등을 그래프 구조로 효율적으로 변환하고 저장하는 파이프라인을 구축합니다. 특정 기법에 얽매이지 않고, 충돌 감지나 경로 탐색 등 문제 해결에 가장 적합한 데이터 구조를 정의하고 구현합니다. 2. 지능형 검색을 위한 Feature Engineering (Retrieval System) 구축된 Unified Graph로부터 설계의 **구조적/맥락적 특징(Feature)**을 추출하는 알고리즘을 개발합니다. 예: 배관의 흐름 패턴, 주요 부품의 배치 특성, 설계의 복잡도 등. 추출된 특징과 메타데이터를 기반으로 **상위 레벨 지식 그래프(Layer 2)**를 구축하고, LightRAG/GraphRAG 아키텍처를 적용하여 정밀한 유사도 검색 엔진을 개발합니다. 3. 데이터 파이프라인 및 MCP 서버 개발 Raw Data 수집부터 Graph/Vector DB 적재까지의 ETL 파이프라인을 구축하고 최적화합니다. 자연어 질의를 해석하여 적절한 도면과 컨텍스트를 찾아주는 **검색 API (MCP 기반)**를 개발합니다.

자격요건

Python 기반의 데이터 처리 및 백엔드 개발 경력 3년 이상. Graph Database (Neo4j 등) 모델링 및 운영 경험. (필수) 복잡한 관계형 데이터를 그래프로 설계하고 쿼리를 최적화해 본 경험. Feature Engineering 경험: 비정형 데이터에서 유의미한 특징을 정의하고 추출하여 벡터화해 본 경험. RAG 시스템 구축 경험: Vector DB(Chroma/Pinecone)와 LLM을 연동하여 검색 품질을 개선해 본 경험. 자기 주도적 문제 해결 능력: 정해진 방법론을 따르기보다, 데이터의 특성을 파악하고 최적의 해결책(저장 구조, 검색 방식)을 스스로 제안하고 구현할 수 있는 분. ** 기술 스택 (Tech Stack) ** Language: Python (3.9+) Database: Graph: Neo4j (Graph Modeling & Cypher Query) Vector: ChromaDB / Pinecone Relational: PostgreSQL (Optional) AI/Data: LangChain/LlamaIndex, NumPy, NetworkX, Pandas Backend: FastAPI DevOps: Docker, Git

우대사항

Graph RAG / Knowledge Graph 심화 경험: 단순 벡터 검색을 넘어, 그래프 구조를 활용한 고급 검색 시스템을 설계해 본 경험. 엔지니어링/CAD 데이터 처리 경험: 좌표(Coordinate)와 연결(Connection) 데이터를 다루거나, 이를 DB화해 본 경험. FastAPI / Pydantic 기반의 견고한 API 서버 구축 능력. Agile & Growth Mindset: 불확실한 초기 요구사항 속에서도 핵심 가치를 찾아내고 빠르게 프로토타입을 만들어 검증할 수 있는 분. 이 포지션은 단순한 '구현자'가 아니라 **'데이터 아키텍트'**에 가깝습니다. 우리는 특정 기술에 매몰되지 않고, **"복잡하게 얽힌 배관의 연결과 좌표 정보를 어떻게 그래프로 저장해야 AI가 그 문맥(Context)을 이해하고 검색할 수 있을까?"**라는 본질적인 문제를 고민하고 해결할 수 있는 사람을 원합니다.

혜택 및 복지

1. 효율적인 근무 환경 제공 유연한 근무 시간: 8~10시 자율 출근 매주 금요일 1시간 조기 퇴근 최신 사양 업무용 디바이스 제공: 맥북 or 노트북 자율 복장 도서 구입비 지원 2. 성과에 대한 철저한 보상 커리어 성장에 따른 연봉 인상 성과에 따른 스톡옵션 명절 상여 및 선물 3. 리프레시를 위한 다양한 제도 자유로운 연차 사용 생일 반차 및 다양한 청원 휴가(결혼, 출산, 조위 등) 최고급 커피머신 자유로운 이용, 원두 및 간식 무제한 제공 부서별 활동 경비