| 소개
- 수학 교육용 AI에 필요한 데이터 온톨로지화
- 온톨로지를 활용한 Agentic AI 파이프라인 구현
- 최신 AI 기술 트렌드(Multimodal, 교육용 AI)를 연구분석 및 솔루션 개발
| 이런 분과 함께 하고 싶어요
- AI 관련 학과 전공 (석사 이상)
- AI 및 딥러닝 경력 5년 이상
- 최신 AI 분야의 연구 동향을 파악하고, 이를 직접 구현하실 수 있으신 분
- RAG, Langchain, LangGraph와 같은 Agentic AI (AI Flow Engineering) 분야 연구 경험이 있으신 분
- Multi-Modal AI 기능 구현 프로젝트 진행 경험이 있으신 분
- 데이터 가공 및 DB설계 경험이 있는 분
- Pytorch, Tensorflow 등으로 대표되는 ML Framework 중 1개 이상에 대한 높은 숙련도가 있으신 분
- 새로운 것을 두려워하지 않고, 지속적인 성장을 원하시는 분
| 이런 분이면 더 좋아요
- Multimodal LLM 관련 전공자
- Agentic AI 관련 전공자
- GraphDB 관련 전공자
- 온톨로지 기반 데이터 모델링 경험 및 RDF, OWL, SPARQL, GraphDB, Neo4j 사용 경험이 있으신 분
- Reasoning AI 관련 전공자
- AI 관련 주요 학회 또는 저널에 게재된 논문에 주요 저자로 참여하신 경험이 있으신 분
- AI 프로젝트를 주도적으로 리딩해본 경험이 있는 분
- 수학 혹은 수학교육 관련 학과 전공자
- 수학 과목 과외 및 강의 경험자
- 온/오프라인 학습 서비스의 사용자 경험(튜터 / 학생 무관)이 있으신 분
| 합류하면 담당할 업무예요
주요업무
- Ontology 체계 설계
- 개념 분류 및 구조화 : 수학 교육에 필요한 주요 개념 분류 및 구조화
- 관계성 파악 및 Ontology 체계화 : 개념 간의 관계성을 분석하고 다양한 타입의 Edge로 연결하여, GraphDB를 활용한 데이터베이스의 Ontology화
- AI 시스템 개발
- AI 파이프라인 설계: RAG(Retrieval-Augmented Generation), LangChain, LangGraph 등을 활용한 AI Tutor 파이프라인 설계
- DB 접목 및 시스템 개발: Ontology화된 DB와 AI 파이프라인을 통합하여, 실제 교육 상황에서 학생의 질문에 적절하게 대응할 수 있는 AI 대화 시스템 개발
- 시스템 최적화: 개발된 AI 대화 시스템의 성능 최적화 및 유지 보수
- 최신 AI 기술 연구 및 분석
- 최신 AI 기술 트렌드를 지속적으로 조사하고, 각 기술의 원리와 가능성 평가
- 사용자 경험, 인터페이스, 성능 관점에서 기술의 적용 가능성 검토
- AI 기술 전략 개발 및 구현
- 제품 목표 및 요구 사항을 이해하고, 이를 바탕으로 AI 기술 적용 방안 모색
- 연구 결과를 바탕으로 AI 기술을 활용한 새로운 기능 및 개선 사항을 제안하고, 프로젝트 계획 및 실행
기본 업무
- AI 및 머신러닝 알고리즘 연구 및 개발
- 데이터 수집 및 분석을 통한 모델 개선
- 데이터 가공, 전처리 및 아키텍처 수정을 통한 모델 성능 최적화
- RAG, LangChain, LangGraph와 같은 최신 Agentic AI (AI Flow Engineering) 기술 및 트렌드 분석
- Prompt Engineering 및 LLM 학습을 통한 교육용 솔루션 모듈 연구 및 개발
- Reasoning AI 분야의 기술 및 트렌드 분석
- Multimodal AI 기술 및 트렌드 분석
- AI 성능 향상을 위한 데이터 확보 파이프라인 설계 및 구축
| 근무환경
- 점심 식대 지원
- 야근시 식대 지원
- 명절 및 경조사비 지원

People & Life Preview



| 근무조건
- 근무 형태 : 정규직(수습 기간 3개월)
- 근무지 : 서울 강남구
- 급여 : 면접 후 협의
| 채용과정 
* 직무 특성에 따라 단계별 면접 주제가 변경될 수 있으며, 전형 과정 중 추가 면접이 진행될 수 있습니다.
이 경우 채용 담당자가 별도 안내해 드릴 예정입니다.
