AI Engineer (Knowledge Agent)

42dot Remote 27 days ago

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We are looking for the best

42dot의 Gleo Production 팀은 차량 내 Generative AI 기반 에이전트 서비스를 안정적으로 제공하기 위한 워크플로우를 개발하고 운영합니다.

우리는 Knowledge Agent를 통해 프롬프트 엔지니어링, RAG(Retrieval-Augmented Generation), 검색 품질 개선, 다국어(영/스/프) 대응과 같은 실전 기술을 바탕으로 실제 사용자 환경에서 높은 완성도의 AI 서비스를 구현합니다.

Gleo Production 팀은 실제 서비스에서의 운영 경험을 기반으로, LLM 기반 에이전트가 안정적이고 정확하게 동작할 수 있도록 RAG·API·백엔드 시스템을 설계하고 운영합니다. 검색–생성–응답 파이프라인 전체를 설계하고 개선하며, 서비스 품질과 유지보수 효율을 함께 고민할 수 있는 AI Engineer(Knowledge Agent)를 찾고 있습니다.

Responsibilities

Python 기반 RAG(검색 증강 생성) 시스템 설계 및 개발
LM 기반 에이전트의 질의응답(QA) 품질 향상을 위한 프롬프트 및 검색 파이프라인 개선
프롬프트 엔지니어링을 통한 LLM 기반 기능 정교화 및 응답 개선
외부 검색/Vector DB/문서 인덱싱 구조 설계 및 유지보수
Reranker, Retriever, Generator 등 서브 컴포넌트의 성능 분석 및 최적화
로그 기반 사용자 행동 분석 및 개인화 로직 설계
테스트 자동화, 모니터링, 배포 시스템 구축 및 운영

Qualifications

최신 Python 개발 환경 및 라이브러리에 익숙한 분
오픈소스 LLM, LangChain, RAG 등 AI·NLP 관련 개발 경험
프롬프트 엔지니어링, LLM API(OpenAI, HuggingFace 등) 사용 경험
Python 기반 백엔드 프레임워크(FastAPI, Flask 등)에 능숙한 분
Vector DB(예: FAISS, MongoDB 등) 및 검색 파이프라인 연동 경험
코드 품질 관리, 테스트 자동화, 문서화에 대한 실무 경험

Preferred Qualifications

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템 설계 및 운영 경험
LLM 응답 평가/후처리 및 프롬프트 최적화 실무 경험
AI 서비스 운영에서의 Prompt/Retrieval 최적화 사례 보유
AI 서비스 실험 자동화 및 성능 지표 분석 경험
오픈소스, 사이드 프로젝트, 기술 블로그 등 지식 공유 경험

Interview Process

서류전형 - 코딩테스트 - 화상면접 (1시간 내외) - 대면 혹은 화상면접 (3시간 내외) - 최종합격
전형절차는 직무별로 다르게 운영될 수 있으며, 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다.
전형일정 및 결과는 지원서에 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다.

Additional Information

이력서 제출 시 주민등록번호, 가족관계, 혼인 여부, 연봉, 사진, 신체조건, 출신 지역 등 채용절차법상 요구 금지된 정보는 제외 부탁드립니다.
모든 제출 파일은 30MB 이하의 PDF 양식으로 업로드를 부탁드립니다. (이력서 업로드 중 문제가 발생한다면 지원하시고자 하는 포지션의 URL과 함께 이력서를 recruit@42dot.ai으로 전송 부탁드립니다.)
인터뷰 프로세스 종료 후 지원자의 동의하에 평판조회가 진행될 수 있습니다.
국가보훈대상자 및 취업보호 대상자는 관계법령에 따라 우대합니다.
장애인 고용 촉진 및 직업재활법에 따라 장애인 등록증 소지자를 우대합니다.
42dot은 의뢰하지 않은 서치펌의 이력서를 받지 않으며, 요청하지 않은 이력서에 대해 수수료를 지불하지 않습니다.

※ 지원 전 아래 내용을 꼭 확인해 주세요.