데이터엔지니어링(데이터서비스 AI)

담당업무

• 정형·비정형 데이터 수집·가공·저장·제공을 위한 데이터 파이프라인 개발·운영

• 대규모 배치·실시간 데이터 처리 및 AI Agent 활용 데이터 구조 설계

• Python 기반 AI Agent와 AI 프로덕트 백엔드 시스템·API 설계·개발

• AI 모델·데이터·검색 시스템·사내 시스템·도구를 연결하는 확장 가능한 서비스 구조 구축

• 대화 관리·컨텍스트 관리·도구 실행 기반 AI Agent 개발 및 개선

• AI 프로덕트 배포·평가·모니터링·운영 환경 구축 및 고도화

• Agent 실행 과정과 도구 호출 추적, 실패 원인·성능 병목 분석

• 품질·응답 속도·비용·안정성·시스템 용량 모니터링 및 개선

• Agent 평가 데이터셋과 품질 지표 설계, 평가·검증·실험 과정 자동화

• 신규 AI 모델·Agent 기술의 서비스 적용 가능성 검증 및 프로덕션 적용

자격요건

• 대규모 데이터 파이프라인 설계·개발·운영 경험

• Python 기반 백엔드 서비스 및 API 설계·개발·운영 경험

• Kubernetes 및 Cloud 환경 서비스 개발·배포·운영 경험

• 안정성·확장성·성능을 고려한 시스템 설계·운영 경험

우대사항

• LLM 또는 AI Agent 활용 서비스 개발·운영 경험

• AI·Agent 평가 데이터셋과 품질 지표 설계 및 평가 과정 자동화 경험

• 대규모 배치·스트리밍 데이터 파이프라인 설계·운영 경험

• RAG·VectorDB·Elasticsearch 기반 검색·데이터 활용 시스템 구축 경험

• 온톨로지·Knowledge Graph·Semantic Layer 기반 데이터·지식 구조화 경험

• 고트래픽 백엔드 시스템의 성능·확장성·안정성 개선 경험

• LLMOps·MLOps 또는 AI 서비스 평가·모니터링 환경 구축 경험

개발환경

• Python, FastAPI

• Spark, Flink, Kafka, Redis, Airflow

• LLM, RAG, VectorDB, Elasticsearch

• AWS, Kubernetes

• Langfuse, MLflow, Prometheus, Grafana

• GitLab, Jira, Confluence, Slack, GitLab CI, ArgoCD

전형절차

1. 1차 인터뷰

2. 2차 인터뷰

3. 3차 인터뷰

지원방법

지원하기

마감기한

9999년 12월 31일 09:00까지