[리걸 테크 기업]은 자체 개발한 법률 특화 LLM과 Legal-OCR 기술을 기반으로 기업의 계약, 규제, 리스크 관리를 자동화하는 리걸 AI 솔루션을 제공하는 기업입니다. 아시아 4개국의 방대한 법령 및 판례 데이터베이스와 Agentic Workflow를 결합하여 법무 및 컴플라이언스 업무의 효율성을 극대화하고 있으며, 주요 고객사는 철저한 보안과 안정성이 요구되는 국내외 대기업과 공공기관으로 구성되어 있습니다. 프론티어 Agentic AI 기술과 엔터프라이즈급 플랫폼을 연결하여 법무 AI의 새로운 기준을 만들어갈 'AI Engineer'를 찾고 있습니다. 🚀 성장 단계: Series B (Top-tier 투자사 투자 유치) 📢 주요 실적: ⊙ 유수의 대기업 및 공공기관의 법무/계약 AI 시스템 구축 ⊙ 아시아 4개국 법률 데이터 기반 글로벌 시장 확장 본격화 ⊙ 법률 특화 LLM(Astro)과 Agentic Workflow를 활용한 엔터프라이즈 AI 전환(AX) 리딩

• Agentic AI & Workflow: 계약서 검토, 리서치 등 복잡한 법무 업무를 자동화하는 멀티 에이전트 워크플로우 설계 및 구현 • Tool Integration: Tool Use, Function Calling, MCP 기반의 툴 시스템을 구축하여 AI의 실행력 확장 • Evaluation & Ops: hallucination, latency, cost 등을 측정하고 개선하는 정교한 LLM/Agent 평가·관측 체계 설계 • Production Engineering: Python과 FastAPI를 활용해 안정적이고 확장 가능한 AI 백엔드 서비스를 직접 빌드하고 운영

• ML / AI 또는 백엔드 개발 실무 경력 3년 이상 보유하신 분 • Python 및 FastAPI로 production 서비스를 설계·배포·운영한 경험이 있으신 분 • LLM 기반으로 LangGraph 등을 활용해 Agent 시스템을 구현·운영한 경험이 있으신 분 • LLM/Agent 평가 메트릭을 설계하고 개선해본 경험이 있으신 분 • LLM Post-training 기법(SFT, DPO, RLHF 등)의 동작 원리와 trade-off를 이해하고 계신 분 • Codex, Claude Code 등 AI 코딩 도구를 적극 활용해 개발 생산성을 끌어올린 경험이 있으신 분 • Database, CI/CD 등 실서비스 개발에 필요한 기본적인 지식을 갖추신 분 [기술스택] Python, FastAPI, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Elasticsearch, Docker, Kubernetes, GCP, Airflow

• vLLM, SGLang 등 자체 모델 서빙 인프라를 운영해본 경험이 있으신 분 • LLM Post-training(데이터 수집·정제, 학습 수행 등)을 직접 경험해보신 분 • Elasticsearch 기반 hybrid/semantic 검색 시스템 구축 경험이 있으신 분 • RAG 시스템의 end-to-end 파이프라인을 직접 구현하고 고도화해본 경험이 있으신 분 • AWS, GCP 등 클라우드 환경에서 서비스를 개발하고 운영한 경험이 있으신 분 • 법률·금융 등 B2B 엔터프라이즈 도메인 경험 또는 도메인 전문가(변호사, PM)와의 협업 경험이 있으신 분 • 최신 LLM·Agent 관련 트렌드를 팔로우하고 이를 실서비스에 빠르게 반영할 수 있으신 분 • ML/AI 오픈소스에 기여해본 경험이 있으신 분 • 폐쇄망·온프레미스 환경에서의 솔루션 구축 경험이 있으신 분

서류 접수 → 과제 전형 → 실무 인터뷰 → 최종 인터뷰 → 처우 협의 → 최종 합격/입사