
<div style="font-family: sans-serif; line-height: 1.6; padding: 20px;"><div style="margin-bottom: 40px;"><h2 style="font-size: 22px; margin-bottom: 16px; font-weight: bold; color: #333;">주요업무</h2><div style="color: #333;"><p>I<strong>nvector B2B</strong></p><ul><li>FastAPI 기반의 백엔드 아키텍처를 설계하고, 검색 챗봇 서비스를 위한 API, 데이터 파이프라인, 인프라를 구축합니다.</li><li>PostgreSQL, MongoDB, Elasticsearch, Vespa 등을 활용해 RAG 기반 검색 엔진의 데이터베이스 모델링, 인덱싱, 쿼리 최적화에 직접 참여합니다.</li><li>LangChain, LlamaIndex 등 LLM 도구를 활용하여 Retrieval-Augmented Generation 파이프라인을 설계하고, 다양한 데이터 소스로부터 고품질 응답을 생성하는 시스템을 구현합니다.</li></ul><p><br/></p><p><strong>Excel AI</strong></p><ul><li>OCR, PDF 파싱, 이미지 처리 등 다양한 비정형 데이터 소스를 다루는 대용량 데이터 파이프라인을 설계하고 최적화합니다.</li><li>Excel 파일에서 복잡한 테이블 구조와 자연어 주석 등 문서의 맥락을 이해하고, 자동화된 액션을 수행하는 금융 도메인 Expert Agent를 설계하고 개발합니다.</li></ul></div></div><div style="margin-bottom: 40px;"><h2 style="font-size: 22px; margin-bottom: 16px; font-weight: bold; color: #333;">자격요건</h2><div style="color: #333;"><ul><li>Python(FastAPI, Flask, Django) 개발 경험</li><li>PostgreSQL, MySQL, MongoDB 등 RDBMS 및 NoSQL 데이터베이스 활용 경험</li><li>클라우드 환경(AWS, Azure, GCP)에서 서비스 운영 경험</li><li>Docker 및 CI/CD 파이프라인 구축 경험</li><li>LLM 및 머신러닝 알고리즘에 대한 이해 및 응용 능력</li></ul><p><br/></p><p><strong>[기술 스택]</strong></p><ul><li>사용 언어: Python</li><li>프레임워크: FastAPI</li><li>데이터베이스: PostgreSQL, MongoDB, Redis, Elasticsearch, Vespa</li><li>LLM 도구: LlamaIndex/LangChain</li><li>클라우드 서비스: GCP(Compute Engine, Cloud Storage, Cloud Run 등)</li><li>컨테이너 및 환경 관리: Docker</li><li>버전 관리: Git, Jira</li></ul></div></div><div style="margin-bottom: 40px;"><h2 style="font-size: 22px; margin-bottom: 16px; font-weight: bold; color: #333;">우대사항</h2><div style="color: #333;"><ul><li>MLOps 또는 AI 서비스 배포 경험이 있으신 분</li><li>Elasticsearch, Vespa 등 검색 기술 활용 경험이 있으신 분</li><li>풀스택 개발이 가능하신 분</li></ul></div></div><div style="margin-bottom: 40px;"><h2 style="font-size: 22px; margin-bottom: 16px; font-weight: bold; color: #333;">채용절차</h2><div style="color: #333;"><p><strong>입사 프로세스</strong></p><p>1. 서류 면접</p><p>2. 비대면 커피챗</p><p>3. 미니 프로젝트 면접</p><ul><li>저희가 스터디할 주제를 드리고 간단한 온라인 QnA를 진행합니다</li></ul><p>4. 대면 면접</p><ul><li>프로젝트를 기반으로한 대면 면접을 진행합니다 채용 및 계약</li></ul><p>5. 처우 협의 및 입사</p></div></div></div>
주요업무
Invector B2B
- FastAPI 기반의 백엔드 아키텍처를 설계하고, 검색 챗봇 서비스를 위한 API, 데이터 파이프라인, 인프라를 구축합니다.
- PostgreSQL, MongoDB, Elasticsearch, Vespa 등을 활용해 RAG 기반 검색 엔진의 데이터베이스 모델링, 인덱싱, 쿼리 최적화에 직접 참여합니다.
- LangChain, LlamaIndex 등 LLM 도구를 활용하여 Retrieval-Augmented Generation 파이프라인을 설계하고, 다양한 데이터 소스로부터 고품질 응답을 생성하는 시스템을 구현합니다.
Excel AI
- OCR, PDF 파싱, 이미지 처리 등 다양한 비정형 데이터 소스를 다루는 대용량 데이터 파이프라인을 설계하고 최적화합니다.
- Excel 파일에서 복잡한 테이블 구조와 자연어 주석 등 문서의 맥락을 이해하고, 자동화된 액션을 수행하는 금융 도메인 Expert Agent를 설계하고 개발합니다.
자격요건
- Python(FastAPI, Flask, Django) 개발 경험
- PostgreSQL, MySQL, MongoDB 등 RDBMS 및 NoSQL 데이터베이스 활용 경험
- 클라우드 환경(AWS, Azure, GCP)에서 서비스 운영 경험
- Docker 및 CI/CD 파이프라인 구축 경험
- LLM 및 머신러닝 알고리즘에 대한 이해 및 응용 능력
[기술 스택]
- 사용 언어: Python
- 프레임워크: FastAPI
- 데이터베이스: PostgreSQL, MongoDB, Redis, Elasticsearch, Vespa
- LLM 도구: LlamaIndex/LangChain
- 클라우드 서비스: GCP(Compute Engine, Cloud Storage, Cloud Run 등)
- 컨테이너 및 환경 관리: Docker
- 버전 관리: Git, Jira
우대사항
- MLOps 또는 AI 서비스 배포 경험이 있으신 분
- Elasticsearch, Vespa 등 검색 기술 활용 경험이 있으신 분
- 풀스택 개발이 가능하신 분
채용절차
입사 프로세스
1. 서류 면접
2. 비대면 커피챗
3. 미니 프로젝트 면접
- 저희가 스터디할 주제를 드리고 간단한 온라인 QnA를 진행합니다
4. 대면 면접
- 프로젝트를 기반으로한 대면 면접을 진행합니다 채용 및 계약
5. 처우 협의 및 입사








