포지션 상세
RAG 시스템을 전문으로 하는 엔지니어로서, 수많은 RFP를 청킹(Chunking)하여 벡터 데이터베이스(Vector DB)를 구축합니다. 그리고 GPT, Gemini, Llama 등의 대규모 언어 모델(LLM)을 활용해 자동으로 생성된 답변을 제시하는 솔루션을 함께 개발할 것입니다. RFP와 제안서 생성은 시간이 오래 걸리고 작성할 내용이 많아 클라이원트의 고객들이 가장 큰 어려움을 겪는 분야입니다. 전반적인 시스템 개선을 위해 지속적으로 연구하면서 고객들의 어려움을 해결하는 데 열정이 있는 AI 엔지니어분과 함께하고자 합니다.
• 프롬프트 엔지니어링: 다양한 프롬프트를 시도하고 연구해보며 RFP와 제안서에 들어갈 내용에 대한 자동생성을 지속적으로 개선.
• Vector Database 구축: 비정형화되어있는 문서를 RAG에 사용하기 위해 효과적인 Chunking 방식을 연구하고, 자동으로 섹션을 구분하는 로직 구현.
• LLM모델 벤치마킹: LLM 모델들을 (GPT, Gemini, Claude, Llama 등) 벤치마킹하고 비교하며 효과적이면서도 비용 효율적인 솔루션 구축.
• 최신 트렌드 파악 및 적용: 자연어, LLMs 및 RAG 분야에서 최신 기술 동향을 연구하고 업데이트.
• 경험: NLP, 특히 대규모 언어 모델(LLMs)과 RAG에 대한 경험을 보유.
• 기술 역량: Python과 같은 프로그래밍 언어에 대한 숙련도.
• 데이터 기술: 데이터 전처리, 특징 엔지니어링 및 대규모 데이터셋 작업 경험.
• 문제 해결: 뛰어난 분석 및 문제 해결 능력, 비판적이고 창의적으로 생각할 수 있는 능력.
• 팀 플레이어: 팀 지향 환경에서 효과적으로 일할 수 있는 강력한 협업 및 의사 소통 능력.
주요업무
• RAG 시스템 설계: 클라이원트의 제품 성능과 확장성을 개선하기 위한 RAG 시스템 설계, 구현 및 최적화.• 프롬프트 엔지니어링: 다양한 프롬프트를 시도하고 연구해보며 RFP와 제안서에 들어갈 내용에 대한 자동생성을 지속적으로 개선.
• Vector Database 구축: 비정형화되어있는 문서를 RAG에 사용하기 위해 효과적인 Chunking 방식을 연구하고, 자동으로 섹션을 구분하는 로직 구현.
• LLM모델 벤치마킹: LLM 모델들을 (GPT, Gemini, Claude, Llama 등) 벤치마킹하고 비교하며 효과적이면서도 비용 효율적인 솔루션 구축.
• 최신 트렌드 파악 및 적용: 자연어, LLMs 및 RAG 분야에서 최신 기술 동향을 연구하고 업데이트.
자격요건
• 학력: 컴퓨터 과학, 인공지능, 머신 러닝 또는 관련 분야의 학사 또는 석사 학위.• 경험: NLP, 특히 대규모 언어 모델(LLMs)과 RAG에 대한 경험을 보유.
• 기술 역량: Python과 같은 프로그래밍 언어에 대한 숙련도.
• 데이터 기술: 데이터 전처리, 특징 엔지니어링 및 대규모 데이터셋 작업 경험.
• 문제 해결: 뛰어난 분석 및 문제 해결 능력, 비판적이고 창의적으로 생각할 수 있는 능력.
• 팀 플레이어: 팀 지향 환경에서 효과적으로 일할 수 있는 강력한 협업 및 의사 소통 능력.
