담당업무

1. 벡터 기반 Database 설계 및 구축 

- 비정형 데이터 체계화, 멀티모달 검색을 고려한 Database 설계  

- Hybrid (Vector + Keyword) 검색을 지원할 수 있는 DB 구축

- 멀티모달 문서(텍스트, 표, 이미지) 기반 검색 확장 설계

2. 비정형 데이터 메타데이터 설계

- 도메인 특성을 고려한 Chunk 전략 수립

- 멀티 모달을 고려한 텍스트, 표, 이미지, 도면 등 구성요소 분리 (청킹)

- 구조화 메타데이터 설계 (문서 타입, 출처, 위치 정보 등)

 3. AI Agent (RAG 사용) 개발 

- RAG 를 사용한 검색용 AI Agent 구현 

- 검색 결과와 데이터 출처 및 관련 데이터 제공 

- Agent와 Retrieval 시스템 연동

- Advanced RAG 시스템 설계 

4. 백엔드 관리 

- 백엔드 환경 구축

- 운영 환경에서의 트래픽 요청 대응 

- 운영 환경에서의 유지보수 진행 

자격요건

ㆍ경력 : 경력3년↑

[기술 스택: 필수]
- Language: Python
- Framework:  FastApi
- AI / Multimodal:  Gemini Api, Google Vertex AI (Gemini Vision)
- Doc Parsing - Unstructured.io, LlamaParse, PyMuPDF, OCR Engine (택1 및 도입제안)
- Database & Search Engine:
- Vector DB: Milvus, Qdrant, Pinecone, PgVector 등 (택1 및 도입 제안)
- RDB: PostgreSQL
- AI Orchestration: LlamaIndex, LangGraph (택1 및 도입 제안)

- RAG를 활용한 AI Agent 서비스 개발 및 운영 경험
- 여러 자료를 벡터 기반 DB로 설계 및 구축 경험
- 표, 이미지, 텍스트 등 멀티모달 검색을 위한 문서 청킹 경험
- 복잡한 비정형 데이터를 파싱해서 체계적이고 구조화된 메타데이터 설계가 가능한 분
- Advanced RAG 를 위한 데이터베이스 설계 경험 있으신 분
- Python 기반 백엔드 개발 경력 3년 이상 또는 이에 준하는 역량을 보유하신 분
- FastAPI 등 웹 프레임워크 기반 API 서버 설계 및 운영 경험

우대사항

- RAG 관련 서비스 적용 경험
- Ragas, TruLens 등 RAG 평가 프레임워크 활용 경험
- VLM 활용 경험이 많으신 분
- 개인정보 유출 방지 보안을 고려한 AI Agent 설계 경험
- 특정 도메인 전문가와 협업하여 RAG 서비스를 개발한 경험