[EC솔루션연구소] AI 기술 개발자

포지션 상세 정보

기술스택

Azure DevOps
Docker
JavaScript
Kubernetes
Node.js
Python
React
Rust
Svelte
TypeScript

주요업무

1. 생성형 AI 및 머신러닝 이론 이해

  1) 머신러닝 / 딥러닝 기초

   ① 머신러닝 기본 개념 이해

      •지도학습 / 비지도학습
      •모델 평가
   ② 딥러닝 기본 구조 이해 

      •CNN / RNN / Attention 구조
   ③ Transformer 기반 모델 구조 이해

      •self-attention
      •encoder / decoder 구조
      •tokenization 및 embedding
  2) 생성형 AI 모델 이해

      •LLM 동작 원리 이해
      •Prompt engineering 기초
      •RAG(Retrieval Augmented Generation) 구조 이해
      •Embedding 및 semantic search 개념 이해


2. AI 모델 개발 및 실험 역량

 1) AI 개발

    •Python 기반 ML 개발
    •PyTorch / TensorFlow 등 딥러닝 프레임워크 이해
    •모델 학습 및 실험 수행
    •데이터 전처리 및 feature engineering
 2) 모델 실험 및 평가

    •모델 성능 평가
    •hyperparameter tuning
    •experiment tracking


3. AI 모델 서빙 및 운영 (Model Serving / LLMOps)

 1) 모델 서빙

    •AI 모델 inference 서버 구축
    •REST / gRPC 기반 inference API 설계
    •GPU 기반 inference 환경 이해
 2) 모델 운영

    •모델 버전 관리
    •배포 자동화
    •inference 성능 최적화
    •batch inference / streaming inference
 3) 관련 기술

    •TorchServe
    •Triton Inference Server
    •FastAPI 기반 inference API


4. RAG 및 AI 검색 시스템 개발

※ 중요: XGEN의 핵심은 Enterprise RAG 플랫폼

 1) RAG 시스템 개발

    •Retrieval pipeline 설계
    •chunking / embedding 전략 설계
    •prompt orchestration
 2) 검색 시스템

    •Vector DB 활용
    •semantic search 구현
    •hybrid search (keyword + vector)
 3) 관련 기술

    •FAISS
    •Milvus
    •Weaviate
    •Elasticsearch


5. AI Application Backend 개발

 1) Backend 개발

    •Python / Java / Node.js 기반 서버 개발
    •REST API 설계
    •비동기 처리
 2) AI 서비스 개발

    •LLM API 연동
    •AI agent 기반 서비스 개발
    •AI workflow orchestration


6. AI 플랫폼 및 인프라 운영

 1) AI 플랫폼

    •LLMOps / MLOps 개념 이해
    •모델 배포 파이프라인 구축
    •실험 및 모델 관리
 2) 인프라

    •Docker
    •Kubernetes
    •GPU 환경 운영
    •CI/CD

자격요건

프로그래밍 기초 소양

  •Python, TypeScript + JavasScript(Node.js, React, Svelte), Rust언어 응용
  •OOP, 함수형 코딩, 비동기 호출, 멀티쓰레드 환경 최적화
 
AI 기본소양

  •Word2vec, CNN, RNN, LSTM, Seq2Seq, Transformer, BERT, GPT 등 NLP 이론에 대한 이해
  •모델 최적화 - Fine-tune(SFT, CPT), Post-train(강화학습 등)에 대한 이해
  •모델 서빙 - vLLM, llama.cpp, SGLang, TGI 등을 활용한 LLM 배포환경에 대한 이해
  •Framework 활용 - LangChain, LangGraph, CrewAI 등을 활용한 APP 제작
  •최신 AI(특히 LLM, VLM) 논문에 대한 검증 및 이해

경험/이력

  •LLM을 활용한 산학협력등의 과제 수행 경험
  •AI 기반 APP 제작 경험
  •논문 공개, 오픈소스 활동 이력 등

우대사항

•Docker, Kubernetes, DevOps 환경 경험자
•기존 서비스 코드베이스를 이해하는 능력이 뛰어난 사람
•세미나, 강연 등의 발표 능력
•공감능력 & 커뮤니케이션이 원활한 자

복지 및 혜택

• 기본적인 것은 확실하게
- 4대 보험 가입
- 내일 채움 공제 지원
- 단체 상해 보험 (실비 보험) 가입

• 여러분의 성장을 응원합니다
- 자유롭게 스터디 및 각종 컨퍼런스에 참석할 수 있어요. 물론 비용도 지원!
- 장비 지원금 (노트북 / 디지털 장비)을 제공해요.
- 업무 관련된 도서비 구입 비용도 지원 해드려요.

• 팀내 / 팀간 긍정적 에너지를 통해 업무 능률 쑥쑥
- 각종 동호회 활동 비용을 지원해 드려요.
- 팀별 회식비도 지원 해드려요.

• 일과 삶의 균형도 중요하죠
- 빠른데이 (매월 셋째 주 수요일 5시 퇴근) 문화가 있어요
- 유연 근무제(8시 ~ 10시반 자율 선택)를 시행하고 있어요. 
- 설날, 추석, 창립기념일은 따뜻하게 보내세요(상여급 지급)
- 자유로운 연차 사용을 보장해요.

• 즐거운 일과 슬픈 일에도 함께해요.
- 생일자에게 기프티콘 지급!
- 각종 경조사비 경조휴가 지원해드려요.

• 쾌적하고 즐겁게 일할 수 있어요.
- 휴게 공간에 안마의자와 각종 음료수, 커피머신이 있어요
- 스트레스 해소를 위한 게임기를 보유하고 있어요.
- 딥러닝 모델링을 위한 고사양 워크스테이션을 보유하고 있어요

채용절차 및 기타 지원 유의사항

 • 지원서 상의 내용이 허위로 확인될 경우 불합격 및 입사취소가 될 수 있습니다. 

 • 국가유공자 및 장애인 등 취업 보호 대상자는 관계 법령에 따라 우대합니다.

 • 본 채용은 수시 모집으로 채용 완료 시 조기 마감될 수 있습니다. 

 • 채용 관련 문의 사항은 recruit@plateer.com으로 보내주시기 바랍니다.