엑셈의 LLM플랫폼팀은 이상탐지, 미래 예측, LLM 등 인공지능 기술을 중심으로 혁신적인 비즈니스 가치를 창출하는 팀입니다.
우리는 단순히 대화하는 AI를 넘어, 기업의 복잡한 비즈니스 로직을 스스로 이해하고 수행하는 자율형 AI 에이전트(Agentic Workflow)의 시대를 열어가고 있습니다.
보안과 데이터 주권이 무엇보다 중요한 엔터프라이즈 환경에서, 외부 클라우드 의존 없이 고객의 폐쇄적 네트워크(On-premise) 내에서 최상의 성능을 발휘하는 AI 시스템을 구축하는 것이 우리의 핵심 미션입니다.
이는 단순한 모델 호출을 넘어, 자원 최적화와 정교한 아키텍처 설계가 요구되는 고난도의 엔지니어링 과제입니다.
우리는 실험실 수준의 모델링에 머물지 않고, 실제 업무 현장에서 작동하는 Production-level AI를 지향합니다.
- On-premise Challenge: 제한된 인프라 환경에서 LLM의 성능을 극대화하기 위한 추론 최적화 및 경량화 기술을 깊이 있게 다룹니다.
- Agentic Workflow: 단순한 검색(RAG)을 넘어, 다양한 도구와 지식 베이스를 자율적으로 활용하여 문제를 해결하는 에이전트 시스템을 설계합니다.
- Full-stack Engineering: 데이터 파이프라인부터 모델 서빙, 그리고 신뢰할 수 있는 LLMOps 체계까지, AI 서비스의 전 생명 주기를 직접 주도하고 경험할 수 있습니다.
새로운 제품의 아키텍처를 함께 고민하고, 온프레미스 LLM 에이전트라는 기술적 장벽을 함께 넘어설 역량 있는 엔지니어를 기다립니다.
❖ 담당 업무
- 지능형 AI 솔루션 모델 적용 및 서비스 운영: 사내 AI 제품군에 최적화된 모델 적용 및 안정적인 서비스 운영
- LLM 기반 RAG/Agent 시스템 설계 및 개발: 검색(Retrieval), 임베딩, 평가, 추론 프로세스를 포함한 고도화된 시스템 구축
- AI 모델 성능 개선: 실험 기반의 모델 학습 및 평가를 통한 지속적인 성능 고도화
- FastAPI 기반 AI 백엔드 개발: 확장성 있는 AI 서비스 백엔드 및 API 개발
- GPU 기반 워크로드 관리: AI 워크로드 운영 최적화 및 모니터링 시스템 개발
❖ 필수 자격 요건
- 경력 : 2년 이상
- 학력 : 컴퓨터공학, 인공지능, 소프트웨어공학 관련 전공 학사 이상 또는 그에 준하는 경력
- 설계 역량 : AI 시스템 설계 및 복잡한 기술적 문제 해결 능력
- ML/DL 숙련도 : Python 기반의 AI/ML 모델 학습 및 평가 실무 경험
- LLM 실무: LLM 서비스 또는 RAG / Agent 시스템 구축 및 배포 경험
- 백엔드 개발: REST API 기반 서비스 개발 경험 (FastAPI, Flask, Django 등)
- 인프라 이해: Linux 기반 서버 환경 및 GPU 연산 환경에 대한 깊은 이해
❖ 우대사항
- Vector DB: Milvus, Pinecone, Weaviate 등을 활용한 Retrieval 시스템 구축 경험
- Serving 최적화: vLLM, Triton, TensorRT-LLM 등을 이용한 대규모 모델 서빙 및 추론 최적화 경험
- DevOps/Infra: Docker / Kubernetes 기반 서비스 배포 및 운영 경험
- Data & Search: PostgreSQL, ClickHouse, ElasticSearch, Redis 등 데이터베이스 및 검색 시스템 활용 능력
- MLOps/LLMOps: MLflow, Kubeflow, AutoRAG 등을 활용한 파이프라인 구축 경험
- System Architecture: 클라우드 또는 온프레미스 AI 인프라 구축 및 대규모 데이터 처리/분산 시스템 개발 경험