지식 구조화 전문가(Education)

소개

강사의 말하기, 판서, 전개 전략, 문제 풀이 방식 등 강의의 모든 요소를 데이터로 분석하여, AI가 스스로 좋은 설명과 올바른 • • 학습 흐름을 만들어낼 수 있는 기준을 만들어 갑니다. • 강의 구조를 해부하고, 지식 단위를 정의하며, AI가 학습할 수 있는 형태로 라벨 기준을 구축하는 핵심 역할을 담당합니다 • 우리는 AI가 단순히 답을 알려주는 것이 아니라, 최고의 강사처럼 구조와 서사를 가지고 설명하게 만듭니다. 이를 위해 강의 콘텐츠를 해부하여 AI가 생산할 수 있는 최적의 파이프라인을 설계하고, 레이어를 구축합니다. • 숫자 데이터를 통계 내는 일이 아닙니다. "어떤 지식 단위가 결합되어야 최상의 설명이 생성되는가?"에 대한 가설을 세우고, 이를 데이터 구조로 구현하여 AI의 생성 로직을 완성하는 설계자를 모십니다.

주요업무

• 교육 현상 분석 및 가설 수립: 시장과 학습 현장에서 좋은 평가를 받는 강의·설명 방식을 관찰하고, 어떤 요소가 품질 차이를 만드는지 가설을 세웁니다. • 분석 체계 및 데이터 구조 설계: 강사의 발화, 판서, 설명 흐름, 문제 해결 전략 등을 분석 단위로 정의하고, AI 생성 시스템에서 활용할 수 있도록 라벨·관계·규칙을 구조화합니다. • AI 생성 결과 평가: 설계한 가설과 규칙을 적용한 결과물을 기존 결과와 비교하고, 정확성·논리적 연결·학생 수준 적합성 등 기준에 따라 평가합니다. • 실패 분석 및 반복 개선: 생성 결과에서 반복되는 오류와 반례를 찾아 원인을 분석하고, 분석 기준·데이터 구조·생성 규칙을 수정합니다. • 구조적 정리 능력: 발견한 원리와 판단 기준을 콘텐츠·AI·개발 조직이 동일하게 사용할 수 있도록 정의서, 라벨링 가이드, 평가 기준 등의 형태로 정리합니다.

자격요건

• 학력 : 대졸 • 가설 수립 능력: 직관적으로 좋다고 평가되는 수업이나 설명을 관찰하고, “왜 좋은가?”를 검증 가능한 가설로 구체화할 수 있는 분 • 분석·구조화 능력: 복잡한 수업 현상을 의미 있는 분석 축으로 분해하고, 각 요소의 정의·관계·경계를 명확히 하여 반복 적용 가능한 기준으로 만들 수 있는 분 • 검증 및 오류 분석 능력: 자신이 세운 가설을 확인할 평가 기준과 비교 방법을 설계하고, AI 생성 결과의 성공·실패 사례를 분석하여 가설을 수정할 수 있는 분 • 논리적 커뮤니케이션 능력: 자신의 주장과 분석 결과를 근거·한계와 함께 설명하고, 이를 다른 직군이 사용할 수 있는 기준과 문서로 정리할 수 있는 분

우대사항

• 설명 구조, 사고 과정, 또는 문제 해결 과정을 ‘분석 축’으로 나눠 본 경험이 있으신 분 • 데이터를 보고 분석을 할 수 있으신 분

혜택 및 복지

• 점심 식대 지원 (야근 시 저녁 식대 및 교통비 지원) • 09~11시 사이 자율 출근 (8시간 근무) • 자유로운 연차 사용 • 업무에 필요한 장비와 소프트웨어 적극 지원 (전사 GPT Plus 지원) • 사옥 내 운동 시설 (헬스장) 자유롭게 이용 가능 • 명절 및 경조사비 지원