FDE 데이터 전문가 (MSP사업팀) - 부서: 클라우드서비스사업부 MSP사업팀 MSP SA그룹 - 포지션: FDE 데이터 Expert * Position Summary - 고객 데이터의 구조·품질·보안 특성을 분석하고 AI Agent가 활용할 수 있는 데이터 파이프라인과 지식 기반 설계·구현 - 문서/정형/비정형 데이터의 수집·정제·청킹·임베딩·검색·리랭킹·권한통제를 포함한 Production RAG 구축 - 검색 및 답변 품질을 평가 데이터셋과 지표로 검증하고, 구성요소별 실험을 통해 최적의 데이터·검색 전략 도출 - 재사용 가능한 데이터 커넥터, RAG Blueprint, 평가체계 및 운영 표준 자산화

- AI 서비스를 위한 데이터 아키텍처 및 데이터 파이프라인 설계 - RAG, Vector DB, Knowledge Graph 등 AI 데이터 플랫폼 구축 - 정형·비정형 데이터 수집, 전처리, 청킹, 임베딩 파이프라인 설계 및 구현 - 검색 품질, 데이터 품질, Grounding 정확도 평가 및 지속적인 성능 개선 - 데이터 거버넌스 및 메타데이터 관리 체계 수립 - AI 모델 성능 향상을 위한 데이터 전략 수립 및 최적화

- 학력사항: 학사 학위 소지 이상 - 전공분야: 컴퓨터공학, 소프트웨어, 데이터공학, 통계학, AI/ML 또는 관련 전공 - 경력기간: 8년 이상 (Data Engineering, Search/RAG 또는 ML/Data Platform 경험 3년 이상)/석박사 경력인정 - Language: 한국어 필수 / 영어 기술협의 가능자 우대 [필수사항] - Python/SQL 기반 데이터 처리 및 Batch/Streaming 파이프라인 설계·구현 경험 - 문서 파싱, 정제, Chunking, Embedding, Vector DB 및 검색 시스템 구축 경험 - BM25/Vector/Hybrid Search, RRF, Re-ranking 등 검색기법의 원리와 Trade-off 이해 - Retrieval Precision/Recall, MRR 등 RAG 품질지표를 활용한 평가·튜닝 경험 - 데이터 품질, 변경관리, Lineage, Metadata, 권한 및 보안을 고려한 Production 설계 역량 - 구현한 검색·데이터 구조의 성능과 비용을 실험으로 비교하고 고객에게 근거를 설명하는 역량 [선택사항] - Spark, Kafka, Airflow/Dagster, dbt, Databricks/Snowflake/BigQuery 등 활용 경험 - Elasticsearch/OpenSearch, Milvus, Pinecone, Qdrant, pgvector 등 검색·Vector DB 경험 - Knowledge Graph, Neo4j, GraphRAG 또는 Entity Resolution 경험 - RAGAS 등 평가·관측도구와 Golden Dataset 구축 경험 - AWS/Azure/GCP 기반 데이터 플랫폼 구축 및 Kubernetes 운영 경험

• 금융·제조·공공 데이터 플랫폼 또는 대규모 문서 지식화 경험 / DataLakehouse/DW, Streaming, CDC 및 Metadata/Data Catalog 구축 경험 / Knowledge Graph/Graph DB, OCR/Document AI, Multimodal Retrieval 경험 / 데이터 보안, 개인정보 비식별화, Row/Document Level Access Control 경험

서류전형 → 기술면접 → 직무적합진단 → 임원면접 → 레퍼런스 체크 → 처우협의 → 건강검진 → 최종합격 → 입사