[담당업무]

-LLM 기반 AI Agent(Single/Multi-Agent) 시스템 설계·개발 및 운영

-Agentic Workflow 설계(Tool Use, Function Calling, Planning, Reflection, ReAct 등) 및 오케스트레이션 구현

-온톨로지 기반 Knowledge Graph 설계·구축 및 도메인 지식 모델링(Class, Property, Relation 정의)

-Graph RAG / Hybrid RAG(Vector + Graph) 파이프라인 설계·개발 및 검색 품질 최적화

-도메인 특화(회계·감사·세무 등) 지식 체계의 온톨로지화 및 LLM 연계 추론 체계 구현

-MCP(Model Context Protocol) 기반 Tool/Resource 서버 개발 및 Agent 연동

-Agent Memory(Short-term/Long-term), Context Engineering 전략 설계 및 적용

-RAG 응답 품질 평가(Faithfulness, Relevance, Groundedness) 및 지속적 개선 체계 구축

[자격요건]

-컴퓨터공학/인공지능/데이터사이언스 등 관련 전공 4년제 학사 학위 이상 또는 이에 준하는 실무 경험

-LLM 기반 애플리케이션 또는 AI Agent 개발 실무 경력 2년 이상

-Python 기반 AI 애플리케이션 개발 경험(LangChain, LangGraph, LlamaIndex, AutoGen 등 1개 이상)

-Vector DB(Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector 등) 활용 RAG 시스템 구축 경험

-REST API 설계·개발 경험 및 비동기 프로그래밍 이해

-총경력 3년이상

[우대사항]

-Graph DB(Neo4j, ArangoDB 등) 및 Cypher/SPARQL 활용 경험

-OWL, RDF, SKOS 등 시맨틱 웹 표준 및 온톨로지 모델링 도구(Protégé 등) 활용 경험

-Multi-Agent Framework(CrewAI, AutoGen, LangGraph) 기반 Agent 오케스트레이션 경험

-MCP Server/Client 개발 및 Anthropic Claude, OpenAI Assistants API 등 활용 경험

-Agentic RAG, Self-RAG, Corrective RAG 등 고급 RAG 아키텍처 구현 경험

-도메인 특화 지식그래프 구축 경험(금융·법률·의료·제조 등)

-RAG 평가 프레임워크(RAGAS, DeepEval, TruLens 등) 활용 경험

-Embedding 모델 Fine-tuning 및 Re-ranking 모델 최적화 경험

-회계·감사·세무·재무 등 전문 도메인 이해도