LLM 기반 AI 서비스 개발 엔지니어 (RAG / Agentic AI)

•  RAG (Retrieval-Augmented Generation) 시스템 설계 및 구현

    Vector DB 기반 검색 파이프라인 구현

    데이터 품질 및 응답 성능 개선

• Agentic AI 기능 개발

   LangChain, AutoGen, CrewAI 등을 활용한 멀티 에이전트 구성

   Planning, Memory, Tool 활용 구조 설계

•  LLM 프롬프트 엔지니어링 및 Fine-tuning

   태스크별 프롬프트 구조 설계 및 성능 평가

   오픈소스 / 상용 LLM 미세조정 및 적용

• AI 기능 서비스 및 운영 환경 적용

   실제 서비스 트래픽을 고려한 안정성 및 확장성 확보

• AI 기능 설계 및 기술적 의사결정에 주도적으로 참여

• 경력 3년 이상

• 대학교졸업(4년)이상

• Python에 대한 높은 숙련도

• LLM / NLP 기본 원리에 대한 이해

   Transformer, Embedding, Tokenization 등

• RAG 시스템 구현 경험

   Vector DB (FAISS, Pinecone, Milvus 등) 활용 경험

• Agent 시스템 구축 경험

   Planning, Memory, Tool-Calling 구조 설계 경험

• 문제를 기술적으로 구조화하고, 끝까지 구현해본 경험

아래 중 일부 경험이 있다면 충분합니다

• RAG 또는 유사한 검색 기반 LLM 시스템 구현 경험

• Vector DB 또는 Embedding 활용 경험

• LangChain 등 LLM 프레임워크 사용 경험

• 개인 프로젝트, 사이드 프로젝트, 연구 경험도 인정

• RAG 시스템을 처음부터 직접 구성해본 경험

• Agent 시스템(Planning, Memory, Tool-Calling) 구현 경험

• OpenAI, Anthropic, LLaMA 등 LLM API 활용 경험

• 프롬프트 튜닝 또는 LLM Fine-tuning 경험