LLM (거대 언어 모델)과 RAG (검색 증강 생성) 기술을 활용하여 금융, 공공기관 등 대형 고객사의 비즈니스 효율을 혁신적으로 개선할 AI 기반 솔루션의 기획, 개발, 배포를 총괄합니다. 💡 이 포지션의 매력 (1) 실제 비즈니스 가치 창출: 이론에 머무르지 않고, 고객사의 복잡한 문제를 맞춤형 RAG 기반 에이전트로 해결하여 직접적인 재무적 가치를 증명할 수 있는 기회 (2) 최첨단 기술 실행: LangChain, LangGraph 등 최신 오픈소스 프레임워크를 활용하여 고성능의 LLM 에이전트를 설계하고 최적화하는 실무 리더십 확보 (3) 성장 중심의 환경: 금융권 레퍼런스를 바탕으로 제조 분야로 확장을 시도하는 회사의 핵심 성장 동력을 담당하며, 빠른 사세 확장의 중심에서 커리어를 발전시킬 수 있습니다. ✅ 핵심 요구 역량 - LLM, RAG에 대한 깊은 지식과 10~15년 경력 또는 석사 이상의 전문성 - LangChain, LangGraph 등 프레임워크 기반의 에이전트 개발 및 배포 실무 역량 - 고객사의 비즈니스 문제를 분석하여 AI 솔루션을 설계하는 컨설팅 및 개발 역량

• LLM, 멀티모달, 임베딩 모델을 활용하여 고객사의 요구에 맞춘 AI 기반 솔루션 개발/배포 • 다양한 인공지능 에이전트를 구축하여 고객사의 비즈니스 효율화를 지원 • LangChain, LangGraph와 같은 오픈소스 프레임워크를 활용하여 맞춤형 검색과 개인화 기능 최적화 • 고객사 문제 분석을 통한 맞춤형 RAG 기반 솔루션 설계, 데이터 검색과 생성형 응답을 결합한 고성능 AI 서비스 제공 • 대규모 데이터의 효율적 관리, 고객사 니즈에 맞는 분석과 보고서 생성을 자동화할 수 있는 AI 모델 설계 및 최적화 • 고객사와 협업하여 비즈니스에 직접적인 가치를 제공할 수 있는 AI 솔루션 기획/개발

• 컴퓨터 공학 및 관련 학과 석사 이상 혹은 10~15년 유관 경력 • LLM과 RAG 관련 기술에 대한 기본 지식과 실무 경험 보유 • LangChain, LangGraph와 같은 오픈소스 프레임워크를 활용한 AI 솔루션 개발 경험 • LLM 기반 에이전트(데이터 분석, 보고서 생성, 개인화) 개발 경험이나 이에 높은 이해도 보유 • 주요 AI 프레임워크 활용 가능자 (Python, PyTorch, TensorFlow, Langchain, Langraph, Rasa, Flowise, Langfuse) • 비즈니스 문제를 해결하기 위한 고객 맞춤형 솔루션 설계 및 개발 역량

서류 전형 - 면접 - 처우 협의 - 입사