국내 대형 SI 기업에서 아래와 같이 AI Engineer 를 찾고 있습니다.
1. 직무명: AI Engineer
2. 직무내용
1) AI Agent/LLM 애플리케이션 개발 및 품질 고도화
- LLM 기반 AI Agent 및 생성형 AI 기능 구현(도구 호출/워크플로우 오케스트레이션/메모리·상태관리 포함)
- Agent 응답/생성결과 품질 개선: 프롬프트·정책 기반 동작 제어, 입력/출력 검증, 실패/예외 처리, LLM 환각/오답 개선
- 추론 성능/비용 최적화 및 서비스 적용(API화/컨테이너화, 배포 자동화 등)
2) Retrieval·데이터 파이프라인 기반 AI 시스템 개발
- RAG/검색 파이프라인 구축 및 고도화(벡터 검색 및 아니라 RDB, GraphRAG 기반 retrieval 포함)
- 데이터 수집·전처리·인덱싱 및 권한/보안 요구를 반영한 컨텍스트 구성(메타데이터, 대화이력, Reranking, 캐싱 등)
- OnPremise/CSP 환경의 AI플랫폼 기반 AI서비스 구축
3) 운영 품질/안정성 확보
- Evals 기반 품질 관리: Agent 응답 품질(정확도/안전/일관성)과 비용·지연 지표를 포함한 평가/회귀 테스트 적용
- 시스템/작업 프롬프트 설계, 컨텍스트 구성 전략, 출력 포맷 강제(JSON schema 등), 프롬프트 버전관리 및 최적화
- Observability(로그·트레이스·메트릭) 및 모니터링/알림 기반 성능 최적화·장애 대응 체계 적용
4) LLM 답변 품질 최적화
- Prompting 최적화: 역할·목표·제약이 명확한 프롬프트 설계, Chain-of-Thought/Reasoning 유도, Few-shot/Example 기반 응답 안정화
- 응답 품질 제어 전략 적용: 정책·가드레일 기반 답변 범위 제한, 금칙어/안전 필터링, 포맷·톤·근거 제시 등 응답 규칙 표준화
- LLM 환각/오답 저감: Retrieval 근거 기반 답변 유도, Confidence scoring/불확실성 표현, 후처리 검증(Validator/Verifier) 및 Self-critique 활용
- 멀티모델·멀티프롬프트 전략을 통한 품질 고도화: 모델 선택/라우팅, 프롬프트 A/B 테스트, Reranking·Refinement 단계 적용
- Fine-Tuning 기반 품질 개선: 도메인/업무 특화 데이터셋 구축, SFT/Instruction Tuning·Preference Optimization(RLHF/DPO 등)을 통한 응답 정확도·일관성 향상
3. 자격요건
[직무 기본 요건]
1. AI/컴퓨터공학/소프트웨어공학 전공 학사/석사 출신 경력 3년 이상 (박사 학위자는 경력 무관)
2. 통계학/전기전자/산업공학 등 AI 유관 전공 및 소프트웨어 엔지니어링/아키텍처링 역량 보유
3. Python 기반 서비스 개발 역량 및 SW 엔지니어링 기본기 (Git, 테스트, 코드 리뷰, 배포 자동화 등)
4. ML/DL 프레임워크 활용 경험 (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn 등)
5. LLM/생성형 AI 기반 시스템 개발 경험 (Agent, RAG, MCP, Tool Calling, Prompt Engineering 등)
6. AI 프로젝트 수행 경험 2년 이상
[기술 자격 요건]
1) AI Agent 서비스 설계·개발 역량
- AI Agent 서비스 구조 이해 및 설계/구현 역량
- Agentic AI 프레임워크 활용 경험 또는 이해 (LangChain, LangGraph 등)
2) 모델 성능 개선·최적화 역량
- AI 모델 개발 및 성능 향상·최적화 경험
- 모델 포맷 변환 및 최적화 도구 활용 경험 (ONNX, NVIDIA TensorRT 등)
3) 데이터 처리·연계 역량
- DB(SQL/NoSQL) 기반 데이터 처리
- API 기반 시스템 연계 및 통합 경험
4) 클라우드·MLOps 및 서비스 운영 역량
- 클라우드 환경(AWS/GCP/Azure 등) 활용 경험
- Docker/Kubernetes 기반 서비스 구성·운영 경험
- Kubeflow 등 MLOps 도구를 활용한 ML 파이프라인 관리 경험
- On-Premise 또는 CSP 환경에서 기본 모니터링·장애 대응 역량
[우대 사항]
1) Agentic AI 기술 활용 경험
- Agentic AI 기술을 적용한 시스템 구현 경험
① Multi-agent orchestration
② Context Engineering
③ Enterprise Knowledge store
④ RAG(Advanced RAG, GraphRAG포함)
⑤ IR(Information Retrieval), PE(Prompt Engineering) 최적화 기술 정보 검색 및 프롬프트 엔지니어링 최적화 경험 (IR, Prompt Engineering Optimization)
2) 생성형 AI 모델 및 최적화 경험
- LLM, LAM, VLM 등 생성형/Agentic AI 모델 학습 경험
- 모델 양자화, 추론 최적화, 서빙 최적화 경험
3) 품질 고도화 및 안전성·관측성 기반 개선 경험: Agent/생성 결과 품질 고도화 경험 (Evals/회귀 테스트, Guardrails/PII 대응, Observability 기반 개선)
4) 지식·데이터 구조 활용 경험: Ontology 기반 AI 서비스 개발 경험
5) 클라우드 기반 AI 플랫폼 경험: CSP(Cloud Service Provider) AI 플랫폼 기반 시스템 구축 경험
4. 근무지: 서울 강서구
