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AI 엔지니어 [LLM/RAG]

필라넷|2026. 4. 24. 게시|
24

공고 원문

경력3년~20년
채용 유형정규직
학력무관
지역서울
마감일마감
출처원티드

소개

보안과 혁신을 동시에 실현하는 ‘기업용 Local LLM’의 설계자 필라넷의 AI 엔지니어는 기업 데이터를 안전하게 보호하는 보안형 AI 솔루션의 아키텍처를 직접 설계하고 구축합니다. 외부 API 의존도를 낮춘 Local LLM 환경에서 필라넷만의 독보적인 AI 생태계를 이끄는 핵심적인 역할을 수행합니다. RAG 및 AI Agent를 통한 지능형 워크플로우 구현 고도화된 RAG(검색 증강 생성) 파이프라인으로 데이터의 가치를 극대화하며, 스스로 판단하고 행동하는 AI Agent 시스템을 통해 업무 방식의 혁신을 주도합니다. 백엔드 API 설계부터 인프라 최적화까지, AI 기술이 비즈니스 가치로 전환되는 전 과정을 주도적으로 경험할 수 있습니다.

주요업무

•Local LLM 기반 서비스 아키텍처 설계 및 구축 •RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인 설계 및 고도화 (Vector DB, Embedding, Chunking, Retrieval 전략 포함) •Agent 기반 AI Workflow 및 Orchestration 시스템 개발 •LLM 백엔드 API 및 AI 서비스 개발 •LLM 추론 최적화 (vLLM, llama.cpp 등) 및 성능 튜닝 •AI 서비스 운영 환경 구축 (Docker, Kubernetes 등)

자격요건

•LLM 기반 서비스 개발 또는 RAG 파이프라인 구축 경험 3년 이상 •Vector DB 및 Embedding 기반 검색 시스템 이해 •API 설계 및 서비스 아키텍처 설계 경험 •Backend 개발 경력 3년 이상 (Node.js 또는 Python) •문제 해결 중심의 개발 역량 및 성능 최적화 경험 [기술스택] AI / LLM Local LLM (EXAONE, LLaMA, GPT-OSS 등) RAG (Embedding, Vector Search, Re-ranking) Framework: LangChain, Semantic Kernel 등 Backend NestJS, Node.js, TypeScript FastAPI (Python 기반 AI 처리) Data / Search Vector DB: Qdrant, Pinecone, FAISS Search: Azure AI Search, Elasticsearch Infra Docker, Kubernetes (AKS 등) Linux 환경 기반 서버 운영

우대사항

•Local LLM 운영 경험 (vLLM, llama.cpp 등) •대규모 데이터 기반 AI 검색/추천 시스템 구축 경험 •Agentic AI / Multi-Agent 시스템 개발 경험 •Azure AI, AWS, GCP 등 클라우드 기반 AI 서비스 경험 •MLOps / LLMOps 경험 (모델 배포, 모니터링, 평가) •Kubernetes 기반 서비스 운영 경험 •AI 서비스 성능 튜닝 및 비용 최적화 경험

혜택 및 복지

• 복지포인트지급: 1년 100만원 상당의 복지포인트 지급 • 사내 카페테리아: 카페 시설 및 커피 무료 제공 • 맥주바 운영: 시원한 맥주 및 음료 무료 제공 • 직원 휴게실: 안마기가 구비된 휴식 공간 • 경조사 지원: 경조휴가 및 경조금, 화환, 상조 서비스 및 용품 지원 • 생일선물: 생일기념선물 기프트콘 발송 • 명절선물: 설/추석 명절 선물 제공 • 포상제도: 장기근속자 선물 및 휴가, 직책수당 등 각종 포상제도 • 사내 동호회: 매달 동호회 운영 지원 • 건강검진: 임직원 및 가족, 제휴 정밀검진 관계사 할인 적용 • 관계사 할인: 테마파크 자유이용권 제공 • F&B 관계사 할인: 다양한 F&B 관계사 10~30% 할인 • 시차출근제: 사업부에 따라 시차출근제 운영(8시~10시) • 휴가제도: 연차, 반차, 반반차 등 각종 휴가제도 • 육아지원제도: 여성/남성 출산휴가, 육아휴직 제공 • 회사차량 지원: 주말 등 업무시간 외 이용 예약 후 사용 • 야간지원: 야간 근무 시 교통비 지급, 저녁식사 지원

필라넷 지원하기 전 이력서 Check

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