AI Engineer (LLM, RAG)

큐빅

6월 19일 23:59 마감

5월 20일 게시

경력

3~10년차

근무지역

경기

학력

학력 무관

근무형태

정규직

직군

데이터 엔지니어, 머신러닝 엔지니어

<h2>직무</h2>AI Engineer (LLM, RAG)<h2>포지션 상세</h2>데이터의 자유, CUBIG으로부터. 우리는, 글로벌 빅테크도 풀지 못한 문제를 해결하는 전 세계 유일의 팀입니다. AI 시대, 데이터를 ‘잘’ 쓰는 일은 더이상 선택이 아닌 생존의 조건이 되었습니다. 하지만 현실은 쉽지 않습니다. 강력한 데이터 보호 규제 속에서 기업은 데이터를 쓰고 싶어도, 제대로 쓸 수 없습니다. 우리는 이 딜레마를 정면으로 풀기 위해 CUBIG을 시작했습니다. 원본에 접근하지 않고도 99% 이상의 성능을 유지하는 세계 유일의 차등정보보호 기반 보안합성데이터 기술을 개발했고, 실제 고객사에 적용하며 기술력을 증명하고 있습니다. 이제 전 세계 수많은 데이터 기반 기업들은 CUBIG을 통해서만 데이터를 안전하게 이동하고, 결합하고, 공유하게 될 것입니다. 우리는 그 미래를 누구보다 빠르게 만들어가고 있습니다. 단지 일을 끝내는 것이 아니라, 최고를 만들기 위해 집요하게 고민하고 실현하는 팀. 한국에서 시작해, 세계로 나아가는 데이터 인프라의 중심 CUBIG에서 지금, 데이터와 AI의 미래를 설계할 동료를 기다립니다. ＜팀 문화＞ 01. 스타트업다운 실행력, 그리고 명확한 속도 우리는 유연함과 빠른 실행력을 바탕으로 움직이는 팀입니다. 하지만 단순히 빠르기만 한 속도보다는, 올바른 방향으로의 속도를 중요하게 생각합니다. CUBIG은 불필요한 과정을 줄이고, 더 효율적인 방법을 찾으며 움직입니다. 빠르게 시도하고, 문제를 정확히 짚고, 필요할 땐 방향을 바꾸는 데에도 망설이지 않습니다. 실제로 일이 되게 만드는 것, 그게 우리의 기준입니다. 02. 목표는 높게, 문제는 깊게 우리는 '할 수 있는 목표'보다는, '꼭 해야만 하는 목표'를 세웁니다. 기존의 방식으로는 풀 수 없던 문제들에도 한 걸음 더 깊이 들어가고, 새로운 방식으로 답을 찾아갑니다. CUBIG의 기술은 이런 도전과 고민에서 시작됩니다. 03. 성과는 결국, 사람이 만든다 우리는 팀의 성과가 결국 사람에서 시작된다고 믿습니다. 각자의 전문성과 몰입이 모여 하나의 성과가 되고, 그 성과는 다시 개인에게 공정하게 돌아갑니다. 노력과 결과에 맞는 기회와 보상은 항상 준비되어 있습니다. 04. 온전한 효율 중심으로 우리는 단순히 바쁘게 일하기보다, 처음부터 구조적으로 효율적인 방법을 고민합니다. 불필요한 절차나 반복은 줄이고, 작은 리소스로도 더 나은 결과를 만드는 방식에 집중합니다. 속도와 완성도 모두를 지키는 일, 그것이 CUBIG의 일하는 방식입니다. 05. 결국, 함께 성장할 사람들과 CUBIG은 기술로 데이터의 경계를 허물고 있습니다. 이 여정을 함께하는 우리는, 문제를 깊이 이해하고 기술로 풀어내며, 그 과정 속에서 끊임없이 성장해 나갑니다. 기술을 좋아하고, 스스로 배움을 확장할 줄 아는 사람. 우리는 그런 동료와 함께 더 멀리 가고 싶습니다.<h2>주요업무</h2>• Retrieval-Augmented Generation (RAG) 시스템 설계 및 구현 • 지식 그래프 구축 및 Graph RAG 기반 질의응답 시스템 개발 • 다양한 NLP 태스크(분류, NER, QA, 요약, 감정 분석 등) 구현 • 대규모 데이터셋 기반의 모델 학습 및 평가 프레임워크 구축<h2>자격요건</h2>• 머신러닝/딥러닝 실무 경험 3년 이상 (또는 이에 준하는 프로젝트 수행 경험) • TensorFlow, PyTorch, Keras 등 주요 프레임워크 활용 역량 • 하이브리드 검색 및 Reranker 기반 검색 파이프라인 설계 및 구현 경험 • RAG 시스템 설계 및 구현 경험 • 지식 그래프 구축 및 그래프 데이터 처리 경험 • Fine-tuning 및 Prompt Engineering 기반의 LLM 최적화 경험<h2>우대사항</h2>• Advanced RAG 아키텍처 설계 및 구현 경험 • Graph RAG 기반의 지식 연결형 질의응답 시스템 구축 경험 • 검색 및 응답 품질 평가 경험 • LLM 기반 데이터 증강 또는 Synthetic QA pair 생성 경험 • LangChain, LlamaIndex 등 오픈소스 LLM 프레임워크 활용 경험<h2>혜택 및 복지</h2>ㆍ본인 상황에 맞게 별도 승인 없는 휴가 사용 ㆍ커피 및 간식 일체 제공 ㆍ업무 관련 도서, 교육, 학습비 지원 ㆍ명절 선물 제공 ㆍNAVER D2 Startup Factory 입주사로 쾌적한 사무실 ㆍ2025년 6월 중 경기도 분당 네이버 본사로 사무실 이전 예정 ㆍ네이버 본사 사옥 내, 조식,중식,석식 회사 지원 ㆍ네이버 본사 사옥 내, 조식,중식,석식 회사 지원

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