AI Engineer 신입 및 경력 채용 공고

포지션 상세 정보

기술스택

Docker
Hadoop
Kubernetes
PostgreSQL
Python
PyTorch
TensorFlow
OpenCV
Spark
NoSql

주요업무

Track 1: 에이전트 설계 및 구현 (0명)

·멀티모달 에이전트 개발: PDF, Excel, CAD(AutoCAD, SolidWorks, CATIA) 등 다양한 포맷의 비정형 문서 구조를 분석하고, 객체 간의 연결 관계를 파악하는 LLM/VLM 에이전트 워크플로우를 설계합니다.
·Agentic System 고도화: 에이전트가 복잡한 태스크를 자율적으로 수행할 수 있도록 Planning, Memory, Tool-Use 로직을 설계 및 구현합니다.
·하이브리드 로직 최적화: 객체 병합(Bbox Merging), 경로 추적(Tracing) 등 데이터 특징 기반의 Rule-based 전처리와 AI 모델을 결합한 하이브리드 추론 시스템을 고도화합니다.

Track 2: LLM 파인튜닝 및 강화학습 기반 모델 학습 (0명)

·SFT(Supervised Fine-Tuning): 오픈소스 모델을 기반으로, 지시 수행 능력 및 도메인 특화 성능 향상을 위한 파이프라인을 구축하고 학습을 수행합니다.
·최신 강화학습(RL) 리서치 및 적용: 모델의 논리적 추론 능력 극대화를 위해 DPO 등 최신 강화학습 기법을 실험하고 서비스에 적용합니다.
·벤치마크 평가 체계 구축: 정밀한 모델 성능 측정을 위한 자동화 평가 프레임워크를 고도화합니다.

Track 3: 데이터 레이크하우스 아키텍처 구현 (0명)

·비정형 데이터 파이프라인 구축: 설계 도면, 기술 문서 등 대규모 비정형 데이터를 모델이 학습 및 추론할 수 있는 정제된 형태의 데이터셋으로 변환하고 적재하는 파이프라인을 구축합니다.
·데이터 레이크하우스 설계: AI 에이전트와 모델 학습 환경(분산 학습 등)에서 데이터를 효율적으로 조회하고 활용할 수 있도록 확장성 있는 데이터 저장/처리 아키텍처를 구현합니다.

Track 4: 화학공학 플랜트 설계 및 해석 에이전트 구현 (0명)

·공정 시뮬레이터 개발: PFD(Process Flow Diagram) 데이터 모델과 이에 바인딩되는 동역학(Dynamic) 화공 시뮬레이터를 구축하여, 설비별 온도·압력·조성의 시계열 거동을 모사하는 파이프라인을 설계합니다.
·공정 최적화 에이전트 구현: 자연어 운전 목표를 입력받아 운전 조건(Setpoint)을 조정하고, 시뮬레이션 결과를 해석해 다음 액션을 제안하는 LLM 기반 Tool-calling 에이전트를 개발합니다.
·자원 회계 및 상태 진단: 유틸리티·전력 등 운영 자원 소모를 추적·분석하고, 공정 상태 진단 및 KPI 기반의 자연어 보고 체계를 구현합니다.

자격요건

ㆍ컴퓨터 공학, 인공지능, 수학/통계학 등 관련 분야 학사 학위 이상 전공자 (재학/휴학/졸업생 모두 가능) 또는 그에 준하는 프로그래밍 역량을 갖추신 분
ㆍPython 및 PyTorch 등 딥러닝 프레임워크를 능숙하게 다룰 수 있는 분
ㆍ최신 AI 논문의 핵심 아이디어를 빠르게 파악하고 코드로 구현해 보는 것을 즐기시는 분
ㆍ정답이 없는 환경에서 주도적으로 가설을 세우고, 실험을 통해 검증하는 문제 해결 능력을 갖추신 분
ㆍ동료 및 협력사와의 능동적인 커뮤니케이션을 통해 모호한 요구사항을 기술적 언어로 구체화할 수 있는 분

우대사항

[일반 우대사항]
ㆍNeurIPS, ICLR, ICML, EMNLP, ACL 등 글로벌 주요 AI 학회 논문 게재 경험
ㆍLangChain, LlamaIndex, AutoGen 등 Agentic AI 프레임워크 활용 경험

[에이전트 트랙 우대사항]
ㆍPDF, DXF, SVG 등 벡터/레이어 기반 도면 및 비정형 데이터 파싱 경험
ㆍ객체 탐지(Object Detection), OCR, 그래프 기반 학습 모델 등 ML/Vision 기초 지식 보유
ㆍ설계 도면 관련 기초 지식 보유 우대 (건설, 토목, 기계, 화공 부전공 등)

[모델 학습 트랙 우대사항]
ㆍGRPO 등 최신 LLM 강화학습 기법을 직접 적용해 본 경험
ㆍLLM 추론 최적화(vLLM, TensorRT-LLM) 및 메모리 병목 현상 해결 경험
ㆍH100/B200 등 엔터프라이즈급 서버 인프라를 다뤄 모델 Finetuning 학습을 해본 경험

[데이터 트랙 우대사항]
ㆍ대용량 데이터의 분산 처리 및 데이터 레이크/웨어하우스 구축 경험
ㆍEzDXF, OpenCV 등을 활용한 복잡한 데이터 전처리 파이프라인 최적화 경험
ㆍHadoop, Spark, Databricks 등 빅데이터 처리 프레임워크 사용 경험

[화학공학 플랜트 트랙 우대사항]
ㆍ화학공학/공정시스템공학 전공자 또는 Aspen Plus, HYSYS, DWSIM 등 공정 모델링/시뮬레이션 도구 활용 경험
ㆍ반응공학, 화공 열역학(상평형, 상태방정식 EOS), 공정 동역학 등 화학공학 기초 지식 보유
ㆍ수치 해석(ODE Solver), 공정 최적화(Bayesian Optimization 등) 또는 디지털 트윈/공정 제어 구현 경험

복지 및 혜택

ㆍ서울 강남 테헤란로 신웅타워7층 신규 오피스 근무(역삼역 5분 거리)
ㆍ오전 10 시까지 자율 출근, 주 40시간 유연근무제 실행
ㆍ월 2회 재택근무를 통해 자율적으로 업무 진행
ㆍ자유로운 반차/연차 사용
ㆍ비포괄임금제 운영
ㆍ중소기업청년소득세 감면 및 퇴직 연금 가입
ㆍ자유롭고 평등한 근무 분위기
ㆍ최신식 개발 장비 및 프로그램 제공
ㆍ외근, 야근 택시비 지원
ㆍ근무시간에 따른 출근 장려 식비 지급
ㆍClaude Code, OpenAI Codex 등의 코딩 에이전트 구독

채용절차 및 기타 지원 유의사항

ㆍ입사지원 서류에 허위사실이 발견될 경우, 채용확정 이후라도 채용이 취소될 수 있습니다.
※ 채용 관련 문의: seongguk@deepauto.ai