AI Architect

담당업무

• 데이터 파이프라인, 모델 생애주기, 배포 프레임워크를 포함한 AI/ML 엔드투엔드 아키텍처 설계

• 머신러닝 및 생성형 AI 솔루션을 위한 모범 사례, 표준, 재사용 프레임워크 수립

• 모델 선정, 최적화, 확장성을 고려한 아키텍처 가이드

• 대규모 LLM 기반 챗봇, 요약, 시맨틱 검색, 코파일럿 솔루션 설계

• 프롬프트 엔지니어링, RAG 아키텍처, LangChain·LlamaIndex 기반 오케스트레이션 설계

• LLM 제공업체와 오픈소스 모델 평가, 파인튜닝 접근 방식 선정, 벡터 데이터베이스 및 임베딩 파이프라인 설계

• CI/CD, 모델 거버넌스, 모니터링을 포함한 MLOps 프레임워크 설계

• Azure 클라우드 및 Databricks 통합을 고려한 배포 전략 수립

• Docker, Kubernetes, Terraform 기반 컨테이너화·오케스트레이션·인프라 자동화 도입

• GDPR, HIPAA 및 기업 보안 기준에 부합하는 AI 거버넌스와 데이터 보호 체계 수립

• 책임 있는 AI, 모델 설명 가능성, 위험 완화 정책 수립

• AI/ML 엔지니어와 데이터 과학자 멘토링, 아키텍처 검토 및 기술 로드맵 추진

• 사업 이해관계자, 제품 담당자, 엔지니어링 팀과 협업해 AI 이니셔티브를 사업 목표에 맞추고 아키텍처를 설명

필수 역량

• 머신러닝, 딥러닝, NLP 아키텍처 전문성

• 대규모 AI/ML 시스템 및 플랫폼 설계 경험

• Python 및 PyTorch, TensorFlow 등 ML 프레임워크 활용 역량

• GPT·BERT·오픈소스 모델과 Transformer 아키텍처 경험

• RAG, 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, LLM 평가 프레임워크 전문성

• Azure AI/ML 생태계, Databricks, 클라우드 네이티브 아키텍처 경험

• CI/CD, 모델 배포·모니터링·관측성, Kubernetes 및 분산 시스템 이해

• 마이크로서비스, API, 이벤트 기반 아키텍처와 확장 가능하고 안전한 시스템 설계 역량

• 기술팀 리딩, 아키텍처 의사결정, 문제 해결, 이해관계자 관리 역량

• 기술·경영진 대상 커뮤니케이션 역량

우대사항

• 헬스케어 또는 규제 산업 경험

• Pinecone, FAISS, Milvus 등 벡터 데이터베이스 활용 경험

• 책임 있는 AI 프레임워크 및 AI 거버넌스 모델 경험

• Azure AI, AWS ML 또는 엔터프라이즈 아키텍처 관련 자격증

근무환경

원격 또는 하이브리드 근무 옵션은 고객사 요구에 따라 달라질 수 있으며, 업무상 필요에 따라 사무실 또는 고객사 현장 참석이 요구될 수 있음

마감기한

상시채용