Agentic AI System Engineer

소개

유모스원(UMOS ​ONE)은 현대자동차그룹 포티투닷의 자회사로, ​데이터와 ​인공지능(AI) 기술을 ​기반으로 물류·모빌리티 서비스를 ​제공합니다. '하나의 ​연결로, ​사람과 화물의 ​새로운 ​이동을 ​만든다'는 목표 아래 ​통합 ​서비스 브랜드 '잇’을 ​운영하며, ​현장에 ​흩어진 데이터와 운영을 ​연결하고 있습니다. 유모스원은 ​AI ​운송 플랫폼 ​'잇트럭', 지능형 ​창고 ​관리 솔루션 '잇스탁', ​기업 셔틀 ​서비스 '잇셔틀', 통합 관제 솔루션 '잇플릿'을 통해 물류·모빌리티 운영의 효율성을 높이는 데 주력합니다. 현장의 운영 데이터와 AI 기술을 활용해 서비스를 개선하고, 스스로 판단하고 움직이는 자율 운영 환경을 만들어가고자 합니다. 빠르게 변화하는 시장 속에서 복잡한 문제를 날카롭게 분석하고, 더 나은 해법을 빠르게 실행할 동료를 찾고 있습니다. 함께 더 멀리 나아가고 서로의 성장을 진심으로 응원하는 팀에서 의미 있는 도전을 이어가고 싶다면, 유모스원에서 그 여정을 함께하세요.

주요업무

• Agentic AI 시스템 구현 및 액션 프레임워크 개발 - LLM과 실제 비즈니스 로직(API, DB)을 연결하는 Action Framework 및 MCP(Model Context Protocol) 기반 인터페이스 설계 - AI 모델(Routing, Dispatching 등)이 내린 결정을 실제 서비스 환경에 안전하게 적용하는 에이전트 워크플로우 개발 - 복잡한 운영 환경의 동적 변화를 감지하고 에이전트에게 실시간 피드백을 제공하는 '감각 시스템' 구현 • 지식 기반 데이터 엔지니어링 (Data-to-Knowledge) - 데이터 분석가적 관점에서 에이전트의 지능을 높이기 위한 핵심 Feature 추출 및 지식화(Ontology Mapping) - 지식 그래프(Knowledge Graph) 데이터를 에이전트가 즉시 활용할 수 있도록 고성능 조회 API 및 캐싱 레이어 구축 - 파편화된 원천 데이터를 분석하여 에이전트의 의사결정에 필요한 'Context'로 가공하는 파이프라인 개발 • 성능 분석 및 지능형 시뮬레이션 환경 구축 - AI Native Analyst 역할: 에이전트의 의사결정 품질을 정량적으로 평가하기 위한 지표(Metrics) 설정 및 대시보드 구축 - 현실 세계의 복잡성을 모사한 시뮬레이션 환경을 구축하여 에이전트 로직의 안전성과 효율성을 사전에 검증 - 시뮬레이션 데이터 분석을 통해 에이전트의 행동 패턴을 개선하는 피드백 루프 설계

자격요건

• 5년 이상의 백엔드 시스템 개발 경력 (Java, Kotlin, Go, Python 중 하나 이상 능숙) • AI Native Mindset: LLM, Agentic System에 대한 깊은 이해와 이를 시스템적으로 풀어내는 역량 • Data-Savvy Engineer: SQL은 물론 대량의 데이터를 스스로 탐색하고 분석하여 시스템 로직에 반영할 수 있는 분 • 객체 지향 설계(OOP) 및 마이크로서비스 아키텍처(MSA)에 대한 탄탄한 기초 • RESTful API, gRPC, MCP 등 서비스 간 통통합 인터페이스 설계 및 운영 경험

우대사항

• Agentic Frameworks: LangChain, CrewAI, AutoGen 등을 활용해 실제 서비스를 기획/개발해 본 경험 • Graph-Ready: Graph DB(Neo4j 등) 또는 온톨로지 기반의 서비스를 연동해 본 경험 • Simulation & Math: 최적화 알고리즘 구현이나 물리/논리 시뮬레이터 개발 경험 • Industry Experience: 물류(WMS), 모빌리티(TMS), 로보틱스 도메인에서 실시간 시스템을 개발해 본 경험

혜택 및 복지

• 복지카드 • 식비 지원 • 단체 상해보험 • 건강검진 • 경조사지원 • 최신형 업무기기 지원 • 라운지 간식 및 음료 제공