[AX AgentX] 데이터 엔지니어(RAG/LLM Pipeline)
공고 요약
담당업무
AI 서비스를 위한 ETL 파이프라인 설계·운영·고도화
비정형 데이터 수집·전처리·최적화
벡터 데이터베이스 인덱싱 전략 수립 및 검색 품질 최적화
LLMOps 환경 구축 및 고도화
LLM·멀티모달 모델·Agentic 아키텍처의 제품 적용
AI 모델 및 데이터 파이프라인 성능 개선
자격요건
Python, Java, Scala 중 하나 이상 기반 데이터 처리 및 파이프라인 개발
Dagster, Airflow, Prefect 등 오케스트레이션 도구 활용
SQL 및 NoSQL 환경의 데이터 모델링·쿼리 최적화
Docker 기반 컨테이너 배포·운영
문제 정의부터 기술 적용 및 결과 도출까지의 실행 역량
LLM, RAG, Agentic Workflow의 서비스 구현 역량
비기술 직군과의 명확한 커뮤니케이션
우대사항
RAG 기반 검색·응답 서비스의 프로덕션 배포 경험
Pinecone, Milvus, Qdrant 등 벡터 데이터베이스 활용 경험
멀티모달 데이터 수집·전처리 파이프라인 구축 경험
LLM 응답 품질 평가 체계 설계 및 성능 개선 경험
AI 도구·기술의 빠른 습득 및 파이프라인 통합 경험
생성형 AI의 문제 정의·모델 설계·평가·검증·제품 적용 전 과정 주도 경험
복리후생
최신 업무 장비 제공
간식 및 음료 제공
월간 팀 회식비 지원
근속 연차별 포상 제도
Claude 등 AI 도구 구독 지원
업무 관련 도서 지원
업무 유관 컨퍼런스 참가비 지원
근무환경
자율 출근제 운영(오전 8시~11시)
주 1회 재택근무
오후 11시 이후 퇴근 시 택시비 지원
투명한 신뢰와 솔직한 피드백
직급·연차와 무관한 논리적 의사결정
오너십과 업무 주도성
MVP와 실제 데이터·피드백 중심의 지속 개선
마감기한
상시채용
콕스웨이브 지원하기 전 이력서 Check
시간이 없다면 AI와 한번에 수정해보세요
공고 원문
소개
[콕스웨이브와 Gen-AI Transformation의 미래] LLM의 등장은 단순히 기술의 진보를 넘어, 인간과 기계가 소통하는 근본적인 언어를 바꾸고 있어요. 콕스웨이브는 이러한 시대적 흐름을 'Gen-AI Transformation(AX)'으로 정의하며, 단순히 AI 기술을 선보이는 것을 넘어 실 사용자의 삶에 선명하고 확실한 임팩트를 남기는 사용자 경험을 창조해요. [우리가 걸어온 독보적인 여정] 콕스웨이브는 글로벌 빅테크 기업들과 긴밀하게 호흡하며 전례 없는 속도로 성장하고 있어요. • 2026.01: 70억 원 규모 Pre-A 투자 유치 (총 누적 투자액 125억 원 달성) • 2026.01: OpenAI와 공동으로 '멀티 에이전트 워크플로우 해커톤' 개최 • 2025.09: 개인 맞춤형 AI 튜터 에이전트 플랫폼 '에듀탭(EduTap)' 정식 출시 • 2025.03: Claude 개발사 Anthropic과 파트너십 체결 및 '코리아 빌더 서밋' 공동 주최 • 2025.01: 대규모 기업을 위한 Enterprise 솔루션 정식 출시 • 2025 : 글로벌 테크(Meta, Microsoft, NVIDIA, AWS, PwC 등)와 긴밀한 협력 및 파트너십 구축 • 2023.10: SaaS 솔루션으로 Product Hunt 'Product of the Day' 3위 달성 [AX AgentX 팀] Gen-AI Transformation(AX) 과정에서 가장 핵심인 정확도와 안정성으로 검증된 Agent를 정의하고 완성해요. • 우리는 단순한 AI 적용을 넘어, 기술이 마주한 가장 복잡한 난제를 해결하는 솔루션을 만들고 검증해요. • 기술적 가치를 넘어 실질적인 비즈니스에 집중하며, 실 사용자의 삶에 확실한 임팩트를 남기는 것이 우리의 목표에요. [우리가 일하는 방식] • Trust & Honesty | 투명한 신뢰: 우리는 건강한 충돌을 두려워하지 않아요. 솔직한 피드백으로 서로의 성장을 돕고, 끈끈한 신뢰를 바탕으로 동료의 성공을 위해 아낌없이 지원해요. • Logical Leadership | 논리적 주도성: 직급과 연차에 상관없이, 가장 합리적이고 논리적인 제안이 의사결정의 중심이 돼요. 누구나 오너십을 가지고 스스로의 업무를 정의하며 리딩해요. • Total Immersion | 압도적 몰입: 우리는 단순한 'Task'를 처리하는 데 그치지 않아요. 우리가 만드는 기술이 세상에 남길 실질적인 가치에 집중하며, 정점에 도달하기 위해 치열하게 몰입해요. [우리가 기대하는 동료의 모습] 우리는 기술 자체보다 임팩트를 먼저 고민하는 분과 함께하고 싶어요. • 임팩트 중심의 문제 해결가 : “이 기술로 무엇을 할 수 있을까?”보다 “어떤 비즈니스 임팩트를 만들 수 있을까?”를 먼저 고민하는 분을 찾아요. 불확실한 문제를 정의하고, 필요한 기술 스택을 활용해 끝까지 결과를 만들어본 경험이 있는 분이 좋아요. • 탄탄한 엔지니어링 역량 : LLM, RAG, Agentic Workflow에 대한 이해를 바탕으로, 이를 실제 서비스로 안정적으로 구현할 수 있는 역량을 기대해요. PoC를 넘어 운영 가능한 수준까지 완성해 본 경험이 있다면 더욱 좋아요. • 명확한 커뮤니케이션 : 비기술 직군의 요구를 기술적으로 구조화하고, 복잡한 AI 개념을 쉽게 설명할 수 있는 분을 찾아요. 논리와 배려를 바탕으로 팀의 공감대를 만들어 가는 분이 좋아요. • 실행 중심의 태도 : 완벽함을 기다리기보다 빠르게 MVP를 만들고, 실제 데이터와 피드백을 통해 지속적으로 개선해 나가는 과정을 즐기는 분을 환영해요.
주요업무
• 다양한 AI 서비스를 위한 ETL 파이프라인을 설계하고 운영 및 고도화해요. • 비정형 데이터를 수집·전처리하여 AI 서비스에 활용 가능한 형태로 가공하고 최적화해요. • 벡터 데이터베이스의 인덱싱 전략을 수립하고 검색 품질을 지속적으로 최적화해요. • AI 서비스의 안정적 운영을 위한 LLMOps 환경(평가 자동화, 트레이싱, 배포)을 구축하고 고도화해요. • 최신 LLM, Multi-modal 모델, Agentic 아키텍처를 제품에 전략적으로 적용해요. • AI 모델 및 데이터 파이프라인을 고도화하고, 정량적인 평가를 기반으로 성능을 개선해요.
자격요건
• Python, Java, Scala 중 하나 이상의 언어 기반 데이터 처리 및 파이프라인 개발 경력이 3년 ~ 7년이 있어요. • 워크플로우 오케스트레이션 도구(Dagster, Airflow, Prefect 등)을 활용한 데이터 파이프라인 설계·운영 역량이 있어요. • SQL 및 NoSQL(MongoDB, DocumentDB 등) 환경에서 데이터 모델링과 쿼리 최적화 역량이 있어요. • Docker 기반 컨테이너 환경에서의 배포·운영 경험이 있어요. • 컴퓨터 과학, 인공지능, 머신러닝 분야 학사 학위 또는 관련 업무 경력이 있어요.
우대사항
• RAG 기반 검색·응답 서비스를 직접 설계하고 프로덕션에 배포해 본 경험이 있어요. • 벡터 데이터베이스(Pinecone, Milvus, Qdrant 등)를 활용한 데이터 인덱싱 및 검색 최적화 경험이 있어요. • 멀티모달 데이터(음성, 문서 이미지 등)의 수집·전처리 파이프라인을 구축해 본 경험이 있어요. • LLM 응답 품질에 대한 평가 체계를 설계하고, 성능을 추적·개선해 본 경험이 있어요. • 새롭게 등장하는 AI 도구와 기술을 빠르게 습득하고 기존 파이프라인에 통합해 본 경험이 있어요. • 다양한 이해관계자들과 원활하게 소통할 수 있는 커뮤니케이션 역량이 있어요. • 생성형 AI 모델을 활용하여 문제 정의부터 AI 모델 설계, 평가, 검증 그리고 제품 적용까지 전 과정을 주도해 본 경험이 있어요.
혜택 및 복지
• 자율 출근제(오전 8시~11시) 및 재택 근무(주1회) 제도 운영 • 최신 업무 장비 제공 • 근로계약 외 별도 식대 소정 제공 • 간식 및 음료 제공 • 오후 11시 이후 퇴근 시 택시비 지원 • 월간 팀 회식비 지원 • 경조사 지원 및 근속 연차별 포상 제도 운영 • Claude 등 AI 도구 구독 지원 • 업무 관련 도서 지원 • 업무 유관 컨퍼런스 참가비 지원
