AI 엔지니어

사용 기술

Python PyTorch TensorFlow DeepLearning

주요업무

• LLM·생성형 AI 모델을 활용한 문서 요약, 질의응답, 정보 추출 등의 기능을 제공하는 제품 개발
• Prompt engineering 및 LoRA, RAG 등 모델 파인튜닝/어댑테이션 기법을 적용해 AI 기능 고도화
• AI 모델과 문서 처리 엔진(PDF, OCR, PyMuPDF 등) 간의 연동 및 통합
• RAG(Vector DB, Semantic Search) 기반의 지능형 검색 및 문서 Q&A 시스템 구축
• GPU/CPU 하이브리드 서빙 환경에서 생성형 AI 모델 최적화
• 사용자 피드백에 따른 AI 제품의 지속적인 성능 개선 
(데이터 라벨링, fine-tuning, 기존 모델의 수정, 논문 서베이, 필요할 경우 논문을 읽고 내용 구현)

자격요건

• 경력 5년이상이신 분
• Python에 능숙하며 해당 기술을 통해 상용 어플리케이션을 개발 해본 경험
• LLM 학습 데이터 전처리 경험
• GPT, LLaMA, Claude, Gemini 등 최신 생성형 AI 모델 API 활용 경험
• Prompt engineering, RAG, 파인튜닝(LoRA, PEFT 등) 관련 실무 경험
• 벡터 데이터베이스(Weaviate, Pinecone, FAISS, Milvus 등) 활용 경험

우대사항

• 문서 AI (OCR, NER, 문서 요약, 테이블/폼 데이터 추출 등) 서비스 경험
• LLM 기반 다국어 문서 처리 경험 (한국어, 일본어, 유럽어 등)
• 생성형 AI 모델 온프레미스 또는 하이브리드 클라우드 경험
• PyTorch 또는 TensorFlow 기반 딥러닝 모델 개발/운영 경험
• TensorRT, ONNX, DeepSpeed, vLLM 등 최적화 경험
• CI/CD 파이프라인 구축 및 자동화된 테스트 경험

마감일 및 근무지

• 마감일 : 2025년 11월 12일
• 근무지
- 경기 성남시 분당구 판교역로 230, 비동4층 408,409,410호

[채용절차]
• 서류전형 → 실무진 면접(1차) → 임원진 면접(2차) → 처우 협의 → 최종합격
※절차는 변경될 수 있습니다.

[지원 시 주의사항]
• 포트폴리오 제출 시, 10MB 초과할 경우에는 링크를 기재해주세요.

[참고사항]
• 서류는 불필요한 미사여구보다는 사실을 담백하게, 본인이 가지고 있는 업무 관련 자질이나 경험을 솔직하게 작성해 주세요.
• 1차 인터뷰는 함께 일하게 될 팀장급 이상의 실무진이 참여하고 직무 역량에 대해 이야기를 나누는 자리를 가집니다.
• 2차 인터뷰는 임원진이 참여하며, 지원자분의 다양한 생각을 듣고 실제 업무에 필요한 심도 있는 질문에 대한 답변을 해주세요. 
• 결과는 합격 여부에 상관없이 일주일 이내 전화나 메일로 꼭 알려드립니다.