AI 엔지니어 (LLM·RAG)

• 팀 핏: 개발자가 주도적으로 프로덕트의 방향성을 설계하고 임팩트를 만들어내는 유기적인 원팀(One-team) 지향

• LLM 응답 품질 개선: LLM API 기반 프롬프트·컨텍스트 설계, 환각 제어, 응답 품질 개선

• RAG 파이프라인 고도화: 방대한 B2B 전문 문서(텍스트, 표, 수치 등)를 활용한 RAG 아키텍처를 점진적으로 개선하고 Vector DB 연동을 최적화. 검색 품질을 held-out 평가셋으로 측정하고 회귀를 관리

• API 백엔드 연동: FastAPI로 AI 생성 모듈을 안정적으로 서빙하고, 저장소·CI·리뷰를 거쳐 기존 시스템과 통합

• 일정 공유: 담당 범위의 WBS·개발 일정을 Jira에 등록하고 주간 진척을 갱신하며, 측정 결과를 재현 가능한 형태로 보고

• 1~5년 차의 AI/ML 또는 백엔드 개발 경력을 가지신 분 (또는 석사 졸업 후 실무 역량을 갖추신 분)

• LangChain, LlamaIndex 등을 활용해 RAG 아키텍처를 직접 구성해 본 경험이 있으신 분

• Python, FastAPI 등을 활용하여 AI 모델 또는 LLM 연동 기능을 실제 API 형태로 배포해 본 분

• 실서비스 운영 시 발생하는 응답속도(Latency) 저하, 예외 처리 등을 꼼꼼히 고려하며 API를 개발하고 배포해 본 경험이 있는 분

• 직접 작성했거나 AI 도구로 생성한 코드의 결함을 테스트·리뷰로 찾아 수정해 본 경험이 있으신 분

• 완벽하지 않아도 괜찮습니다. 초기 모델을 빠르게 띄워보고, 문제를 부딪히며 개선해 나가는 '실행력'과 '프로덕트 오너십'을 갖추신 분

사전질문 (자기소개서에 답변 포함, 300~500자)

RAG 답변의 환각이나 검색 누락을 발견했을 때 개선을 위해 정의한 정량 지표와 튜닝 경험을 써 주세요. 그 지표의 측정 조건(평가셋 크기, 정답 작성자, held-out 여부, 판정 주체)과, 개선을 시도했지만 효과가 없었던 것 1가지를 함께 밝혀 주세요.

• ESG 도메인 지식이 있거나 B2B SaaS 솔루션 개발 경험이 있으신 분

• AI 도구(Claude Code, Cursor, Copilot 등)를 활용해 생산성을 극대화하고, 그 산출물을 스스로 검증하시는 분

• RAG 검색 품질을 평가셋으로 측정하고 개선해 본 경험이 있으신 분

• 클라우드(AWS 등) 서버리스 환경에서의 배포·운영 경험, MLOps 파이프라인 구축 경험

• Hugging Face 등 오픈소스 생태계를 활용하여 경량화 파인튜닝(PEFT, LoRA)을 시도해 보거나 관련 토이 프로젝트 경험이 있으신 분

• 프론트엔드/백엔드 개발자 및 ESG 전문가와 원활하게 소통하며 애자일하게 협업할 수 있는 분

• 개인 고사양 장비 및 AI 개발과 테스트를 위한 클라우드 리소스를 적극 지원

• 매주 금요일은 편안한 복장으로 근무하는 Casual Friday

• 주 1회 재택근무

• 매월 마지막 주 금요일은 1시간 단축근무

• 생일선물 제공

• 건강검진, 단체 보험 가입

• 경조사비 지원

• 야근 식대 및 택시비 지원

• 근속연수에 따른 복리후생비 지원

• 시차출퇴근제(8~10)