[담당업무]

[AI분야 6개포지션 경력사원 각각 모집] (1)

[모집분야] 00명 선발
(1) DATA Engineer
(2) AI Scientist
(3) AI Engineer

[분야별 모집내용]

(1) DATA Engineer
[직무 기본 요건]
1. 통계·데이터분석·AI·컴퓨터공학 등 AI 유관 전공 학사/석사 이상
2. Python 필수 포함, 프로그래밍 및 소프트웨어 공학 역량 보유
(효율적인 자료구조·알고리즘 구현, Git 기반 형상관리, 테스트/배포 자동화 경험 등)
3. 고객사의 서비스/데이터 이해를 기반으로 AX(Agentic Experience)를 활용한
신규 서비스 개발 및 서비스 개선 역량

[기술 자격 요건]
1. 전사(Enterprise) 데이터 운영 전략 수립 역량
(AX 활용 목적의 데이터 활용 전략 포함)
2. E2E(End-to-End) 데이터 아키텍처 설계 역량
3. 데이터와 AI 기술을 통합하여 서비스·모델 개발이 가능한 역량
4. 데이터 품질 이슈 분석 및 해결, 데이터 거버넌스 설계 역량

• 우대 사항
1. Agentic AI, RAG(Advanced/GraphRAG), IR, Prompt Engineering 등 생성 AI 기반 데이터 파이프라인 설계·개발 경험
2. Ontology 기반 AI 서비스 개발 경험 보유자 우대
3. AI 분야 실무 경력 5년 이상
4. 고객·협력사·내부 팀 등 다양한 이해관계자와 함께 문제를 정의하고 해결책을 도출할 수 있는 협업 및 커뮤니케이션 역량

ㅁ 부여업무
1. 실시간 스트리밍/배치 통합 아키텍처 설계
2. 대용량 처리 최적화 및 품질 기준 수립
3. 전사 관점 데이터 운영 전략 수립
4. AI 기반 데이터 서비스 아키텍처 설계
5. 유관 시스템 데이터 이슈 진단 및 해결

(2) AI Scientist
[직무 기본 요건]
1. 통계·데이터분석·AI·컴퓨터공학·소프트웨어공학 등 AI 유관 전공 학사/석사 이상, 경력 3년 이상
(박사 학위자는 경력 무관)
2. 수학·통계 기반의 모델 이해 역량
- 모델의 수학적 원리와 통계 개념을 이해하고 오류 원인을 진단할 수 있는 능력
3. 창의적 문제 해결 및 연구 역량
- 다양한 문제 상황에서 탐구 기반 접근
- 실험 설계를 통한 문제 해결 능력
- 최신 논문·연구 동향 학습 및 새로운 아이디어 제안 역량

[기술 자격 요건]
1. ML/DL 모델링 역량
- TensorFlow, PyTorch, scikit-learn 등 ML/DL 프레임워크를 활용한 모델 개발·학습 경험 필수
2. MLOps 구축·운영 역량
- AWS/GCP/Azure 등 클라우드 환경 활용 경험
- Docker/Kubernetes 기반 컨테이너 오케스트레이션 경험
- ML 파이프라인(E2E) 설계 및 구축 경험
3. 데이터 엔지니어링 역량
- SQL/NoSQL 기반 데이터베이스 이해
- 대용량 데이터 처리 역량
- Hadoop, Spark 등 분산 처리 플랫폼 경험

• 우대 사항
1. 연구·전문성 관련
- Foundation Model(LLM, LAM, MLLM, VLAM) 분야 박사 학위 보유자 또는 동등한 연구 경력 보유자
- NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR 등 글로벌 Top-tier AI 학회 논문 투고 또는 AI 경진대회 입상 경험
2. 생성형 AI·Agentic 기술 역량
- Agentic AI, RAG(Advanced/GraphRAG), IR, Prompt Engineering 등 생성형 AI 기술 및 응용 서비스 개발 경험
- 대규모 실험 수행을 위한 분산 컴퓨팅 환경 활용 경험
3. 산업 도메인 및 지식 구조 활용 경험
- 제조(품질/설비/안전) 또는 유통(수요·재고·가격/프로모션·개인화) 분야의 도메인 모델링 경험
- Ontology 기반 AI 서비스 개발 경험 보유자 우대
4. 문제 정의·협업 역량
- 고객·협력사·내부 조직 등 다양한 이해관계자와 협력하여 문제를 정의하고 해결책을 도출하는 커뮤니케이션 및 협업 능력
5. AX 기반 서비스 기획·개발 역량
- 고객사 서비스/프로덕트/데이터를 기반으로 AX(Agentic Experience) 를 활용해 신규 서비스 개발 및 기존 서비스 개선이 가능한 역량

■ 부여업무
1. AI 핵심 기술 연구·개발
- 머신러닝·딥러닝·강화학습·멀티모달 등 핵심 알고리즘 및 모델을 연구·실험하여 새로운 기술을 탐색하고 성능을 고도화함
2. 기술 검증 및 프로토타이핑
- 연구 단계 기술을 기반으로 프로토타입 모델을 구현하고 성능을 검증하여 사업화 가능성을 평가함
3. 산업 응용 연구 및 솔루션 개발
- 현업/고객과 협업해 문제 정의 및 요구사항을 도출하고, 비즈니스 니즈에 맞는 맞춤형 AI 모델 및 기능을 선제 개발
4. 산업 현장의 문제를 AI 모델링 과제로 구조화
- LG 패밀리·제조·유통 등 산업 고객의 문제를 예측/분류/탐지/최적화와 같은 AI 모델링 과제로 구체화함
5. End-to-End 모델 개발 수행
- 데이터 탐색(EDA), 피처 엔지니어링, 모델 개발·학습·평가까지 전 과정을 E2E로 주도적으로 수행
6. 연구 결과의 지식 자산화
- 연구 성과를 특허, 논문, 내부 세미나 등으로 정리·공유하여 조직 내 기술 역량 강화에 기여

(3) AI Engineer
[직무 기본 요건]
1. AI/컴퓨터공학/소프트웨어공학 등 AI 유관 전공 학사/석사 이상, 경력 3년 이상
(박사 학위자는 경력 무관)
2. 통계학/전기전자/산업공학 등 AI 유관 전공 학사 이상
3. SW/인프라 아키텍처링 역량 보유
4. AI 기술/솔루션 기반 Enterprise IT 시스템 구축 경험

[기술 자격 요건]
1. 생성형 AI 시스템 구축 역량
- RAG, LLM, AI Agent 등을 활용한 생성형 AI 시스템 구축 경험
- AI 모델 기반 시스템 설계·구축 경험
- AI 모델 이해 및 활용 경험(추론, 파인튜닝 등)
2. AI 학습·추론 아키텍처 설계 경험
- AI 학습/추론 환경(E2E) 아키텍처 설계·구축 경험
- AI 모델 최적화 및 추론 최적화 기술을 활용한 대규모 서빙 시스템 구축 경험
3. 클라우드·컨테이너 기반 아키텍처 역량
- Kubernetes, Docker, 서버 가상화 등 Cloud Native 환경에서의 서비스 아키텍처 설계 경험
- Public/Private Cloud 기반 AI 시스템 구축 경험
4. 인프라·HPC 경험
- GPU, Infiniband 등 AI/HPC 인프라 설계·구축 경험
- 고성능 AI 학습/추론 환경 운영 경험

• 우대 사항
1. AI 인프라·컴퓨팅 아키텍처 경험
- 비즈니스 규모에 맞춘 GPU/HPC 및 분산 스토리지 기반 인프라 구축 경험
- Hybrid(On-Premise + Cloud) 환경에서의 AI 시스템 아키텍처 설계·구축 경험
- LLM 모델의 추론·서빙 최적화 및 GPU 클러스터 운영 경험
2. 클라우드·Cloud Native 역량
- Public/Private Cloud 기반 AI 플랫폼 또는 엔터프라이즈 시스템 구축 경험
- Docker/Kubernetes 등을 활용한 컨테이너·Cloud Native 아키텍처 경험
- On-Premise 서버·스토리지·백업·네트워크 등 기반 인프라 기술 이해 및 구축 경험
3. Enterprise AI 플랫폼 및 솔루션 활용 역량
- Cloud AI Native Service 또는 3rd-party AI 솔루션을 활용한 Enterprise AI 플랫폼 구축·운영 경험
- GenAI 기반 아키텍처 이해 및 유관 프로젝트 경험
4. 대규모 서비스 운영·최적화 경험
- 대규모 트래픽 및 고가용성(HA) 환경의 아키텍처 설계·튜닝 경험
- 안정적 서비스 운영을 위한 모니터링·장애 대응 설계 경험
5. 문제 해결 및 협업 역량
- 새로운 고객 비즈니스·시스템을 빠르게 이해하고 최적의 아키텍처를 제안할 수 있는 역량
- 다양한 이해관계자(고객·협력사·내부팀)와 적극적으로 소통하며 문제 정의–원인 도출–해결의 전체 과정을 이끌 수 있는 협업 능력

■ 부여업무
1. AI 솔루션 아키텍처 설계
- 기업의 AI 서비스 개발을 위한 End-to-End 아키텍처(데이터 → 모델/LLM → 서비스/API → 운영)를 설계
- AI·빅데이터 서비스 플랫폼 및 표준 아키텍처를 정의
2. 기술 스택 선정 및 표준화
- 고객사 환경과 목표에 적합한 AI 기술 스택(toolchain, Cache, DB 등)을 선정하고 엔터프라이즈 수준의 기술 표준을 수립
3. 인프라 및 배포 구조 설계
- 대규모 AI 워크로드를 안정적으로 처리할 수 있는 인프라 아키텍처 설계
- 보안·확장성·고가용성을 만족하는 AI 서비스 배포 구조 및 운영 표준 수립
4. 신규 기술 전략 수립 및 PoC 수행
- 최신 AI 기술 탐색 및 도입 전략 수립
- 기업 적용 가능성을 검증하기 위한 PoC(개념 검증) 수행 및 미래 기술 로드맵 제시
5. 기술 리딩 및 멘토링
- 다수의 AI 프로젝트에 기술 자문 제공
- 사업부 엔지니어 및 개발팀에 대한 기술 방향성 제시, 멘토링 및 역량 강화 지원

* 공통 채용직급
- 대리(과장)급~차(부)장급 (OO명 선발)

* 근무지
- 서울시 양천구 (지하철역 근처)

* 제출서류
1) 이력서(경력기술사항, 자기소개서 포함) 자유양식으로 작성하여 이메일 송부
(이력서에 연락처, 현재연봉, 희망연봉 기재)
2) 이메일 전송시 " AI 6개분야 중 1개 지원분야 선택 기재-성명ooo" 으로 기재 요망

* 전형방법
- 서류전형 ▶ 면접전형 ▶ 연봉협상

* 제출방법 및 제출기간
1) 제출방법 : 지원서류를 이메일 접수
2) 제출기간 : 2026.04.18(토) ~ 채용 시까지

* 처우
1) 연봉 : 면접합격시 경력사항 감안하여 최적의 연봉 결정
2) 복리후생 : 제반 좋은 복리후생 적용

[근무부서 및 직급/직책]

근무부서: AI팀
직급/직책: 대리, 과장, 차장, 부장

[자격요건]

경력: 경력 4~20년
학력: 대졸 이상
직무기술: AI, DATA Engineer, AI Scientist, AI Engineer