어떤 팀에서 함께하게 되나요?

데이터 기반 인공지능 연구개발을 담당하는 개발6유닛에서 함께하게 됩니다.

카피킬러, GPT킬러, 프리즘, 몬스터 등 자사 서비스에 필요한 자연어처리 및 멀티미디어 AI 기술을 개발하며, 대용량 데이터의 수집/색인/분석부터 AI 모델의 학습/서빙/운영까지 폭넓은 영역을 다루고 있습니다. 텍스트와 이미지 데이터를 직접 구축하고 관리하는 자체 라벨링 플랫폼도 보유하고 있습니다.

최근에는 ML Platform 고도화와 함께 LLM, RAG, AI Agent 등 생성형 AI 기술을 활용한 서비스 확장에 집중하고 있습니다.

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이렇게 일하고 있어요

• 기술 도입 자체보다 실제 서비스의 문제와 그 해결이 가져올 가치를 중요하게 생각합니다.
• 모델 개발자와 인프라/플랫폼/백엔드 개발자가 긴밀하게 협업하여, 연구 결과가 서비스에서 안정적으로 동작하도록 만듭니다.
• 실험과 평가 결과를 근거로 의사결정하며, 성능뿐 아니라 운영 효율성, 확장성, 유지보수성을 함께 고려합니다.

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이런 고민을 하고 함께 해결하고 싶어요!

채용 서류와 면접 대화에서 지원자를 더 깊이 이해하려면 어떻게 해야 할까요?
이력서, 자기소개서 등 채용 서류에서 핵심 정보를 정확하게 추출하고, 이를 바탕으로 면접 질문을 생성합니다. 나아가 비대면 면접에서 지원자의 답변에 맞춰 실시간으로 꼬리질문을 이어가는 대화형 면접 경험을 만들고자 합니다.

방대한 특허 문헌 속에서 필요한 선행기술을 어떻게 빠르고 정확하게 찾아낼 수 있을까요?
벡터 검색과 RAG를 기반으로 선행기술 조사용 검색 Agent를 개발하고, 변리사와 발명자가 대화를 통해 문서를 검토하고 작성할 수 있는 AI 어시스턴트를 만들어가고자 합니다.

새로운 서비스의 요구사항을, 풀 수 있는 NLP 문제로 어떻게 정의할 수 있을까요?
도메인마다 다른 문제를 자연어처리 태스크로 정의하고, 데이터 구축과 실험, 평가를 거쳐 실제 서비스에서 동작하는 기능으로 완성하고자 합니다.

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어떤 일을 담당하나요?

• 주력 서비스인 카피킬러, GPT킬러, 프리즘, 몬스터, 특허 및 자사 서비스 개발에 필요한 다양한 인공지능 기술을 연구개발합니다.
• 금번 채용 분야는 자연어처리(NLP) 분야입니다. 

프리즘-몬스터: HR 채용 자동화 서비스 NLP 기능 개발

• 이력서, 자기소개서 등 채용 서류 분석을 위한 정보 추출 및 면접 질문 생성 기능 개발
• 비대면 면접에서 지원자 답변 기반의 실시간 꼬리질문 생성 및 대화형 면접 기능 개발
• 프롬프트 설계, 구조화 출력, 결과 검증을 포함한 LLM 생성 파이프라인 개발 및 품질 개선

CK Patent: 특허 AX 서비스 개발

• 선행기술 조사를 위한 검색 Agent 개발 (벡터 검색, 하이브리드 검색, RAG)
• 특허 문헌 특성에 맞는 임베딩/리랭킹 모델 적용 및 검색 품질 개선
• 변리사, 발명자와 채팅으로 상호작용하며 문서 검토와 작성을 돕는 AI 어시스턴트(Agent) 개발

GPT Killer: 기계 생성 텍스트 탐지 기능 개발

• 다양한 LLM이 생성한 텍스트를 판별하는 기계 생성 텍스트 탐지 모델 학습 및 고도화
• 새로운 LLM 등장에 대응하기 위한 학습/평가 데이터 구축 및 탐지 성능 검증
• 탐지 결과의 근거를 사용자에게 제시하기 위한 설명 가능성(Explainability) 연구

NLP 문제 정의 및 서비스 연동

• 서비스 요구사항을 NLP 태스크로 정의하고, 데이터 구축부터 실험, 평가까지의 과정을 통해 해결
• 평가 데이터셋과 지표 설계를 통한 모델 및 LLM 파이프라인 성능 검증
• 개발한 기능을 서비스에 연동하기 위한 API 개발 및 ML Engineer, 백엔드 개발자와의 협업

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입사 후 이렇게 성장할 수 있습니다.

• 채용, 특허 등 서로 다른 도메인의 실제 문제를 NLP로 풀어내며, 문제 정의부터 서비스 적용까지 전 과정을 경험할 수 있습니다.
• LLM, RAG, AI Agent 등 생성형 AI 기술을 실서비스에 적용하며 품질, 지연시간, 비용을 함께 고려하는 엔지니어링 역량을 쌓을 수 있습니다.
• 자체 라벨링 플랫폼과 대규모 텍스트 데이터를 활용해 데이터 구축과 모델 개선을 직접 주도할 수 있습니다.
• 새로운 기술과 방법론 도입을 직접 검토하고 기술적 의사결정에 참여할 수 있습니다.

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이런 분과 함께 일하고 싶어요

• Computer Science, AI 등 관련 분야 전공자 또는 이에 준하는 개발 역량을 갖추신 분
• 최신 NLP 연구와 기술 동향을 주도적으로 탐색하고, 이를 실제 문제 해결에 적용해 보는 것을 즐기시는 분
• Python 개발에 능숙하며, PyTorch, transformers 등을 활용해 NLP 모델을 학습하고 평가해 보신 분
• LLM을 활용한 생성 파이프라인을 개발해 보신 분 (프롬프트 엔지니어링, 구조화 출력, 결과 평가 등)
• 주어진 문제를 자연어처리 태스크로 정의하고, 실험과 평가를 통해 개선해 나가실 수 있는 분
• 최신 NLP/LLM 연구와 기술 동향을 주도적으로 탐색하고, 이를 실제 문제 해결에 적용해 보는 것을 즐기시는 분
• FastAPI, Django, Flask 등 Python 웹 프레임워크로 NLP 기능을 API로 개발하여 서비스에 연동해 보신 분
• 동료와 원활하게 소통하며, 결과물의 품질과 유지보수성을 중요하게 생각하시는 분

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이런 경험까지 있다면 더 좋겠어요!

• LangGraph, PydanticAI 등 Agent 프레임워크를 활용해 Tool Calling, MCP 기반의 Agent를 개발해 본 경험
• pgvector, Qdrant, OpenSearch 등 검색 엔진/벡터 DB를 활용해 RAG 시스템을 구축하거나 개선해 본 경험 (하이브리드 검색(BM25 + Dense), 리랭커 적용 등)
• 실시간 대화형 시스템에서 스트리밍 응답, 지연시간 최적화 등을 다뤄 본 경험
• SFT, LoRA, DPO 등을 활용한 LLM 파인튜닝 경험
• LLM-as-a-Judge 등 LLM 출력 품질 평가 체계를 설계하고 운영해 본 경험

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이렇게 채용합니다.

• 서류 제출 → 역량검사 & AI대화형면접(몬스터) → 1차 면접→ 2차 면접 → 처우협의/채용
• 이력서, 경력기술서, 포트폴리오 등 본인의 경험과 역량을 잘 드러낼 수 있는 서류를 제출해주세요.
  • 필수 : 이력서, 포트폴리오
  • 권장 : 경력기술서, github repo 링크
• 서류검토 결과는 합격 여부와 관계없이 결과에 대해 영업일 기준 5일 이내로 피드백을 드립니다. 
• 대면 면접은 실무부서 리더, 실무자, 채용담당자와 함께, 업무 경험이나 그 실행방식에 대해 이야기를 나눕니다.
• 필요 시, 래퍼런스체크를 요청드릴 수 있어요. 

근무환경은 어떤가요?

   • 연차는 1시간 단위로 자유롭게 사용해요.

   • 점심, 저녁 식대를 지원하며 신청하시는 간식과 비품을 구매해 드려요.

   • 야근으로 인한 밤 11시 이후 귀가 시 건강과 안전을 위해 택시비를 지원하고 있어요.

   • 성장을 위해 필요한 도서는 마음껏 신청하고 한도 없이 구매합니다.

   • 생일에는 부모님이나 배우자분께 축하떡을 보내드리고, 2시간 조기퇴근권을 드리고 있어요.

확인해주세요. 

• 고용형태 : 전문연구요원 (현역 신규 편입 및 전직 지원 가능)
  • 전문연구요원이란 병역의무자가 현역으로 입영하는 대신 병역지정업체로 선정된 연구기관에서 과학기술 연구 및 학문 분야에 종사하며 병역을 해결하는 대체 복무자를 뜻합니다
  • 석사 이상 학위 취득자 또는 자연계 박사학위 과정을 수학 중인 사람을 대상으로 하며, 접수 전 해당 자격 요건을 모두 충족하는 대상자가 맞으신지 확인 후 지원 부탁드립니다.
• 수습 계약(급여 100% 지급) 3개월 진행 후, 정규직 전환 됩니다.
  • 근무요일: 월~금
  • 근무시간: 10:00 ~ 19:00

입사지원 서류에 허위 사실이 발견될 경우, 채용 확정 이후라도 채용이 취소될 수 있습니다.