AI 데이터 엔지니어 (RAG/LLM 서비스 개발) (팀장/C레벨)

주요업무

로컬 PC 내 폴더를 연동하여 하위 문서 (Excel, Word, PPT, PDF 등) 수 천개~ 수 만개를 실시간 AI RAG 학습하여 LLM 서비스 제공. 최신 AI/LLM 기술(모델·툴·프레임워크)을 빠르게 검증(PoC)하고 서비스에 적용 RAG/검색·추천 등 AI 기능을 위한 데이터 파이프라인 기획·구현(수집→정제→적재→모니터링) 스키마 설계 및 데이터 모델링(RDBMS·NoSQL), 쿼리 최적화, 성능/비용 관리 AWS 기반 인프라 구성, 배포 자동화, 로깅/모니터링/알림 체계 운영

자격요건

새로운 AI 기술을 실서비스 맥락에서 직접 적용해 본 경험(모델 선택·프롬프팅·평가·고도화) 데이터엔지니어링 전반에 대한 이해: 스키마 설계, ETL/ELT, 배치·스트리밍 처리, 데이터 품질 관리 RDBMS(MySQL/PostgreSQL 등) 활용 경험과 성능 최적화 역량 API 개발 및 웹 애플리케이션 아키텍처 전반에 대한 이해 AWS 또는 GCP 실무 경험(컴퓨팅/스토리지/네트워킹)과 비용·성능 판단 능력 컨테이너/Docker, CI/CD 파이프라인 운영 경험

우대사항

RAG 구축 경험(벡터DB, 임베딩 파이프라인, 검색 재순위/하이브리드 검색, 평가 프레임 구성) AWS Bedrock·OpenSearch / GCP Vertex AI·Cloud Run·BigQuery 등 클라우드 AI·데이터 서비스 실전 경험 LlamaIndex, LangChain, FastAPI/Node.js(Typescript), Celery/SQS/Kafka 등 활용 경험 대규모 트래픽/대용량 데이터 처리 및 성능 튜닝, 비용 최적화 사례 보유 모델/프롬프트 평가 지표 설계 경험 문서화에 능숙하고, 제품/비즈니스 관점에서 문제를 정의·해결하는 커뮤니케이션 역량

기술스택

Python, AWS-SQS, FastAPI, ElasticSearch, MySQL, PostgreSQL, Docker, Github, AWS, AWS-RDS, SQL, SqlAlchemy, AWS-Lambda, Google-Cloud-Platform, OpenSearch, LLM, Langchain, AWS-bedrock

채용절차

1차 : 서류 면접 2차 : 대면 면접