AI Scientist | 채용과정
부문
Tech직군
AI & Ontology직무
AI Engineer경력사항
경력 5년 이상고용형태
정규직근무지
퍼스트해빗 주식회사서울특별시 강남구 학동로33길 31, 패스워드빌딩
| 소개
- Chalk AI 비주얼라이즈 수업 챗봇(강의 화면 자동 생성 및 대화형 형태)의 핵심 AI 구조를 설계하고 연구합니다.
- 전문가의 설명 방식과 사고 흐름을 분석하여 AI가 사람처럼 판단하고 설명할 수 있도록 인지 구조와 컨텍스트 흐름을 설계하는 역할을 수행합니다.
- 다양한 AI 기술에 대한 이해를 바탕으로 설계한 구조를 직접 실험·프로토타입하여 검증하고, AI의 설명,추론,재구성 흐름을 고도화할 분을 찾습니다.
| 이런 분과 함께 하고 싶어요
- Python 기반 프로토타이핑·모델 실험을 직접 수행할 수 있는 분
- LLM 기반 시스템의 설명·추론 구조를 설계하기 위한, Cognitive Framing, Prompt Architecturing 등 Context Engineering 기반 연구 경험이 있으신 분
- Agent Workflow를 구성·구현하기 위한, Agentic Framework 활용 및 RAG/GraphRAG 기반 Retrieval 연구 경험이 있으신 분
- 모델 응답을 구조적·논리적 기준으로 분석하고 개선할 수 있으신 분
| 이런 분이면 더 좋아요
- Knowledge Graph를 포함한 Ontology Modeling(개념 계층 설계, 관계 구조화, 온톨로지 확장·자동화 등)에 대한 활용 및 연구 경험
- GraphDB, GraphRAG, GNN 등 Graph 기반 구조/ 지식 참조/ Retrieval 연구 경험
- Multi-agent reasoning, Graph-of-Thought (GoT), Planning 등 복잡한 추론 구조 설계 경험
- LoRA, Distillation 등 PEFT 기법 및 sLLM 기반 모델 경량화 경험
- 교육·도메인 데이터를 기반으로 한 설명 구조 설계 과정에 흥미가 있으신 분
- 수학·교육 콘텐츠·튜터링 등 다양한 실무 경험을 보유하신 분
- AI R&D에 대한 강한 열정과 다양한 기술·아이디어 탐색을 즐기시는 분
| 합류하면 담당할 업무예요
AI의 설명·추론·정보 활용 구조를 설계하고, 이를 Agent Workflow와 지식 구조에 연결해 실험·분석·고도화까지 전반적인 R&D 사이클을 수행합니다.
설명·추론 구조 설계 → Agent Workflow 구현·실험 → Ontology 기반 지식 구조 활용 및 검증 → 연구 결과 기반 구조 개선 흐름을 중심으로 다양한 엔지니어링/연구 업무를 맡게 됩니다.
주요업무
- Context Engineering - 설명/사고 구조 설계
- AI의 설명·추론 과정을 정의하는 Cognitive Framing
- 정보의 우선순위·계층·흐름을 설계하는 Context Planning & Layered Structuring
- 모델 입력 구조(Instruction/Context Layers)를 설계하는 Prompt Architecturing
- 모델의 지식·데이터 활용 방식을 정의하는 Data Reference Architecturing
- Agentic Workflow Engineering - 흐름 구현 및 엔지니어링
- LangGraph, OpenAI Agents SDK 등 주요 Agentic Framework를 활용한 Agent Flow 구조 설계
- 설계된 Flow를 프로토타입으로 구현하고 Routing·Handoff·Tooling 동작을 테스트
- 모델 응답 기반으로 Prompt/Context Architecture를 조정·개선
- Agent 동작 과정에서 발생하는 에러 케이스 분석·보완 로직 구현
- Ontology Modeling - 지식 구조 설계·활용
- 개념 계층·관계 구조 등 Ontology 기반 Concept Structure 구성
- GraphDB·GraphRAG 등을 활용한 지식 참조·Retrieval Flow 설계 및 실험
- 모델이 활용할 개념·정의·패턴 등의 Knowledge Schema 구성 및 구조화 패턴 설계
- Ontology 확장·자동화를 위한 방향 탐색 및 구조 개선 연구
기본 업무
- LLM/reasoning/retrieval/agentic framework 등 핵심 기술 조사 및 비교 분석
- 최신 논문·오픈소스 기반으로 설명/추론/Flow 구조의 새로운 접근과 적용 가능성 탐색
- 실험 결과 및 연구 인사이트를 반영해 설명/추론/Flow 구조의 지속적 고도화 방향 정립
- 연구 문서화·실험 템플릿 관리 등 Research Pipeline 운영 및 정리
| 근무환경
- 점심 식대 지원
- 야근시 식대 지원
- 명절 및 경조사비 지원
People & Life Preview
| 근무조건
- 근무 형태 : 수습 3개월 계약직 이후, 정규직 전환 여부 결정
- 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.
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AI Scientist | 채용과정
| 소개
- Chalk AI 비주얼라이즈 수업 챗봇(강의 화면 자동 생성 및 대화형 형태)의 핵심 AI 구조를 설계하고 연구합니다.
- 전문가의 설명 방식과 사고 흐름을 분석하여 AI가 사람처럼 판단하고 설명할 수 있도록 인지 구조와 컨텍스트 흐름을 설계하는 역할을 수행합니다.
- 다양한 AI 기술에 대한 이해를 바탕으로 설계한 구조를 직접 실험·프로토타입하여 검증하고, AI의 설명,추론,재구성 흐름을 고도화할 분을 찾습니다.
| 이런 분과 함께 하고 싶어요
- Python 기반 프로토타이핑·모델 실험을 직접 수행할 수 있는 분
- LLM 기반 시스템의 설명·추론 구조를 설계하기 위한, Cognitive Framing, Prompt Architecturing 등 Context Engineering 기반 연구 경험이 있으신 분
- Agent Workflow를 구성·구현하기 위한, Agentic Framework 활용 및 RAG/GraphRAG 기반 Retrieval 연구 경험이 있으신 분
- 모델 응답을 구조적·논리적 기준으로 분석하고 개선할 수 있으신 분
| 이런 분이면 더 좋아요
- Knowledge Graph를 포함한 Ontology Modeling(개념 계층 설계, 관계 구조화, 온톨로지 확장·자동화 등)에 대한 활용 및 연구 경험
- GraphDB, GraphRAG, GNN 등 Graph 기반 구조/ 지식 참조/ Retrieval 연구 경험
- Multi-agent reasoning, Graph-of-Thought (GoT), Planning 등 복잡한 추론 구조 설계 경험
- LoRA, Distillation 등 PEFT 기법 및 sLLM 기반 모델 경량화 경험
- 교육·도메인 데이터를 기반으로 한 설명 구조 설계 과정에 흥미가 있으신 분
- 수학·교육 콘텐츠·튜터링 등 다양한 실무 경험을 보유하신 분
- AI R&D에 대한 강한 열정과 다양한 기술·아이디어 탐색을 즐기시는 분
| 합류하면 담당할 업무예요
AI의 설명·추론·정보 활용 구조를 설계하고, 이를 Agent Workflow와 지식 구조에 연결해 실험·분석·고도화까지 전반적인 R&D 사이클을 수행합니다.
설명·추론 구조 설계 → Agent Workflow 구현·실험 → Ontology 기반 지식 구조 활용 및 검증 → 연구 결과 기반 구조 개선 흐름을 중심으로 다양한 엔지니어링/연구 업무를 맡게 됩니다.
주요업무
- Context Engineering - 설명/사고 구조 설계
- AI의 설명·추론 과정을 정의하는 Cognitive Framing
- 정보의 우선순위·계층·흐름을 설계하는 Context Planning & Layered Structuring
- 모델 입력 구조(Instruction/Context Layers)를 설계하는 Prompt Architecturing
- 모델의 지식·데이터 활용 방식을 정의하는 Data Reference Architecturing
- Agentic Workflow Engineering - 흐름 구현 및 엔지니어링
- LangGraph, OpenAI Agents SDK 등 주요 Agentic Framework를 활용한 Agent Flow 구조 설계
- 설계된 Flow를 프로토타입으로 구현하고 Routing·Handoff·Tooling 동작을 테스트
- 모델 응답 기반으로 Prompt/Context Architecture를 조정·개선
- Agent 동작 과정에서 발생하는 에러 케이스 분석·보완 로직 구현
- Ontology Modeling - 지식 구조 설계·활용
- 개념 계층·관계 구조 등 Ontology 기반 Concept Structure 구성
- GraphDB·GraphRAG 등을 활용한 지식 참조·Retrieval Flow 설계 및 실험
- 모델이 활용할 개념·정의·패턴 등의 Knowledge Schema 구성 및 구조화 패턴 설계
- Ontology 확장·자동화를 위한 방향 탐색 및 구조 개선 연구
기본 업무
- LLM/reasoning/retrieval/agentic framework 등 핵심 기술 조사 및 비교 분석
- 최신 논문·오픈소스 기반으로 설명/추론/Flow 구조의 새로운 접근과 적용 가능성 탐색
- 실험 결과 및 연구 인사이트를 반영해 설명/추론/Flow 구조의 지속적 고도화 방향 정립
- 연구 문서화·실험 템플릿 관리 등 Research Pipeline 운영 및 정리
| 근무환경
- 점심 식대 지원
- 야근시 식대 지원
- 명절 및 경조사비 지원
People & Life Preview
| 근무조건
- 근무 형태 : 수습 3개월 계약직 이후, 정규직 전환 여부 결정
- 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.