포지션 상세
에임인텔리전스는 `AI 탈옥(Jailbreak)` 문제를 해결하는 AI 보안 스타트업입니다.
AI 탈옥이란, 프롬프트 인젝션 등을 통해 생성형 AI가 설계 의도를 벗어나 잘못된 정보 전달(환각), 민감 정보 유출, 서비스 실패 등을 일으키는 모든 공격 행위를 말합니다.
에임인텔리전스는 해당 문제의 정복을 목표로 AI의 취약점을 진단하고, 모델의 비정상적 입/출력값을 실시간으로 탐지·차단하는 모더레이션 API 형태의 솔루션을 제공하고 있습니다.
에임인텔리전스의 장기적인 목표는, AI가 스스로 위험을 판단하고 제어할 수 있는 `인공지능의 메타인지 능력`을 구현하는 것입니다.
에임인텔리전스는 현재 `KT, SKT, LGU+, KB국민카드, 우리은행, KB증권` 등 주요 통신사·금융기관과 협업하고 있으며, `Meta Llama Impact Innovation Award, Anthropic 버그바운티 선정` 등 기술력을 인정받고 있습니다.
AI의 신뢰성과 안전성을 책임질 새로운 표준을 함께 만들어갈 동료를 기다립니다.
• 다양한 AI 모델의 Fine-tuning 및 최적화
• Retrieval-Augmented Generation(RAG) 기반 솔루션 구현
• AI 가드레일 모델의 지속적인 개선 및 유지보수
• 대규모 트래픽을 효율적으로 처리할 수 있는 시스템 설계
- Parameter-efficient fine-tuning 방법론(LoRA, QLoRA 등)에 대한 이해와 경험
- 학습 데이터 전처리, 토크나이징, 모델 학습 파이프라인 구축 경험
- Hugging Face, PyTorch 등을 활용한 모델 학습 및 최적화 경험
• AI RAG(Retrieval-Augmented Generation) 서비스 구축을 경험하신 분
- 벡터 데이터베이스(Pinecone, Milvus, Faiss, pgvector 등) 활용 경험
- 효율적인 임베딩 생성 및 관리 경험
- 질의응답 시스템 설계 및 구현 경험
- 검색 결과 품질 평가 및 최적화 경험
• AI Agent 서비스 구축을 경험하신 분
- LLM을 활용한 AI Agent 설계 및 개발 경험
- 복잡한 의사결정 및 문제 해결을 위한 프롬프트 엔지니어링 경험
- 다중 에이전트 시스템 설계 및 구현 경험
- 이벤트 기반 아키텍처 설계 경험
AI 탈옥이란, 프롬프트 인젝션 등을 통해 생성형 AI가 설계 의도를 벗어나 잘못된 정보 전달(환각), 민감 정보 유출, 서비스 실패 등을 일으키는 모든 공격 행위를 말합니다.
에임인텔리전스는 해당 문제의 정복을 목표로 AI의 취약점을 진단하고, 모델의 비정상적 입/출력값을 실시간으로 탐지·차단하는 모더레이션 API 형태의 솔루션을 제공하고 있습니다.
에임인텔리전스의 장기적인 목표는, AI가 스스로 위험을 판단하고 제어할 수 있는 `인공지능의 메타인지 능력`을 구현하는 것입니다.
에임인텔리전스는 현재 `KT, SKT, LGU+, KB국민카드, 우리은행, KB증권` 등 주요 통신사·금융기관과 협업하고 있으며, `Meta Llama Impact Innovation Award, Anthropic 버그바운티 선정` 등 기술력을 인정받고 있습니다.
AI의 신뢰성과 안전성을 책임질 새로운 표준을 함께 만들어갈 동료를 기다립니다.
주요업무
• AI 가드레일 모델을 위한 학습 데이터 설계 및 구축• 다양한 AI 모델의 Fine-tuning 및 최적화
• Retrieval-Augmented Generation(RAG) 기반 솔루션 구현
• AI 가드레일 모델의 지속적인 개선 및 유지보수
• 대규모 트래픽을 효율적으로 처리할 수 있는 시스템 설계
자격요건
• LLM Fine-tuning의 전반적인 Flow에 대한 이해와 경험을 보유하신 분- Parameter-efficient fine-tuning 방법론(LoRA, QLoRA 등)에 대한 이해와 경험
- 학습 데이터 전처리, 토크나이징, 모델 학습 파이프라인 구축 경험
- Hugging Face, PyTorch 등을 활용한 모델 학습 및 최적화 경험
• AI RAG(Retrieval-Augmented Generation) 서비스 구축을 경험하신 분
- 벡터 데이터베이스(Pinecone, Milvus, Faiss, pgvector 등) 활용 경험
- 효율적인 임베딩 생성 및 관리 경험
- 질의응답 시스템 설계 및 구현 경험
- 검색 결과 품질 평가 및 최적화 경험
• AI Agent 서비스 구축을 경험하신 분
- LLM을 활용한 AI Agent 설계 및 개발 경험
- 복잡한 의사결정 및 문제 해결을 위한 프롬프트 엔지니어링 경험
- 다중 에이전트 시스템 설계 및 구현 경험
- 이벤트 기반 아키텍처 설계 경험
