[경력] AI Agent & Python Backend Engineer

[담당 업무]
- LangGraph 기반 상태 관리 워크플로우를 설계하고, 다양한 도구 연동을 통한 AI Agent 시스템을 구축합니다.
- SGLang, vLLM 등을 활용하여 오픈소스 LLM 및 VLM 모델의 로컬 서빙 환경을 구축하고 추론 성능을 최적화합니다.
- 벡터 데이터베이스 기반의 하이브리드 검색 파이프라인을 설계하고 RAG

(Retrieval-Augmented Generation) 인프라를 구축 및 개선합니다.
- FastAPI 기반의 비동기 백엔드 서버를 설계하고 구현하며 안정적인 API 서비스 환경을 구축합니다.
- 실제 운영 환경(On-site)에서 AI 시스템 설치, 환경 설정 및 트러블슈팅을 수행합니다.


[자격 요건]
- Linux(Ubuntu, CentOS 등) 환경에 능숙하며 커맨드라인 기반의 시스템 관리 및 트러블슈팅 경험이 있으신 분
- 기본적인 네트워크 및 하드웨어 환경 설정에 대한 이해가 있으신 분 (예: GPU 드라이버 설치, 시스템 환경 구성 등)
- FastAPI 등 Python 기반 비동기 프레임워크를 활용한 백엔드 개발 경험이 있으신 분
- Cursor, Claude Code, Antigravity 등 AI 코딩 도구를 활용하여 개발 생산성을 향상시킨 경험이 있으신 분
- LangChain, LangGraph 등을 활용한 LLM 기반 서비스 설계 및 구현 경험이 있으신 분
- Elasticsearch, Qdrant, ChromaDB 등 벡터 데이터베이스 활용 경험이 있으신 분
- Docker, Kubernetes 기반 컨테이너 환경에서의 개발 및 배포 경험이 있으신 분
- 언어 모델(LLM) 또는 멀티모달 모델(VLM) 및 관련 API 구조에 대한 이해가 있으신 분
- Object Detection, Face Recognition, Speech Recognition 등 전통적인 AI 모델에 대한 기본적인 이해가 있으신 분

[우대 사항]
- Chain-of-Thought, ReAct, Self-Reflection 등 고급 프롬프트 엔지니어링 기법에 대한 이해 및 적용 경험이 있으신 분
- SGLang, vLLM 등을 활용한 모델 서빙 환경에서 추론 속도 및 메모리 효율을 최적화한 경험이 있으신 분
- LLaVA, Qwen-VL 등 오픈소스 Vision-Language 모델을 직접 서빙하거나 서비스에 적용한 경험이 있으신 분
- 이미지와 텍스트 기반의 멀티모달 RAG 시스템 구축 및 Reranking 최적화 경험이 있으신 분
- 폐쇄망 등 다양한 현장 인프라 환경에서 시스템을 구축하고 문제를 해결한 경험이 있으신 분
- 긴 컨텍스트 처리를 위한 Context Compression, 토큰 요약 등의 Context Engineering 경험이 있으신 분
- KV Cache 최적화, Prefix Caching 등 추론 비용 절감 및 성능 개선을 위한 캐싱 전략을 설계한 경험이 있으신 분