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혜움은 B2B 금융 AI Agent 에 도전하는 스타트업 입니다.
창업가들이 하고 싶은 일에만 전념할 수 있도록, 일하는 사람을 위한
금융 AI Agent 기반 All in One SaaS를 만들고 있습니다.
혜움은 현재 100만 사업자가 사용하는 서비스로 성장하였으며
혜움의 성장과 성과를 나타내는 주요 키워드를 소개해 드립니다.
[혜움 주요 키워드]
* 누적투자 약 200억
* 23년 연매출 97억 달성, 24년 BEP 돌파(3년 평균 234% 성장)
* 스톤브릿지, 한국투자파트너스, 쿼드벤처스, 기업은행, 기술보증 200억 투자 보증
* 마이크로소프트 전략적 B2B AI Agent 파트너
* 기업은행, 유비케어, 비즈니스온 AI Agent 전략적 파트너
* 중소기업부 초격차 AI 스타트업 선정
* 아기 유니콘 기업, 퍼스트 펭귄, SW 고성장 클럽 선정
[혜움에 대해 더 알고 싶다면?]
• 채용홈페이지 : https://www.heumlabs.io/home
• 혜움 옥형석 대표 인터뷰(EO채널) www.youtube.com/watch?v=oo509Jlj1f0
[우리가 도전하는 것]
혜움은 기업의 복잡한 재무/세무 데이터를 기반으로 Agent 관련 기술을 활용한 혁신적인 챗 기반 AI Agent를 개발하고자 합니다.
- 고객 업무 요청에 대해 AI(LLM) + Human-in-the-loop + Rule/Workflow Engine이 협업하는 자동화 아키텍처 설계 및 구현
- 운영팀/프로덕트팀과 협업하여 신규 자동화 기회 발굴 및 도입
- 운영 흐름의 Exception/Edge-case 자동화 수준 향상
2. Vertex AI 기반 ML Pipeline 개발 및 운영
- Vertex AI Pipelines 기반으로 모델 학습/평가/배포 파이프라인 구축 및 운영
- ML 모델 버전 관리, 모델 성능 검증 체계 자동화
- Feature Store/Model Registry 설계 및 관리
- Batch/Real-time inference 환경 운영
3. 서비스 안정성 및 운영 효율화 엔지니어링
- 자동화 프로세스의 SLA, Latency, 성공률 등 운영 지표 관리 및 개선
- 운영 알림, 모니터링, 로그 및 메트릭 수집 체계 구축
2. LLM 기반 서비스 또는 AI 워크플로우 자동화 경험
창업가들이 하고 싶은 일에만 전념할 수 있도록, 일하는 사람을 위한
금융 AI Agent 기반 All in One SaaS를 만들고 있습니다.
혜움은 현재 100만 사업자가 사용하는 서비스로 성장하였으며
혜움의 성장과 성과를 나타내는 주요 키워드를 소개해 드립니다.
[혜움 주요 키워드]
* 누적투자 약 200억
* 23년 연매출 97억 달성, 24년 BEP 돌파(3년 평균 234% 성장)
* 스톤브릿지, 한국투자파트너스, 쿼드벤처스, 기업은행, 기술보증 200억 투자 보증
* 마이크로소프트 전략적 B2B AI Agent 파트너
* 기업은행, 유비케어, 비즈니스온 AI Agent 전략적 파트너
* 중소기업부 초격차 AI 스타트업 선정
* 아기 유니콘 기업, 퍼스트 펭귄, SW 고성장 클럽 선정
[혜움에 대해 더 알고 싶다면?]
• 채용홈페이지 : https://www.heumlabs.io/home
• 혜움 옥형석 대표 인터뷰(EO채널) www.youtube.com/watch?v=oo509Jlj1f0
[우리가 도전하는 것]
혜움은 기업의 복잡한 재무/세무 데이터를 기반으로 Agent 관련 기술을 활용한 혁신적인 챗 기반 AI Agent를 개발하고자 합니다.
주요업무
1. AI 기반 운영 자동화 구축 및 고도화- 고객 업무 요청에 대해 AI(LLM) + Human-in-the-loop + Rule/Workflow Engine이 협업하는 자동화 아키텍처 설계 및 구현
- 운영팀/프로덕트팀과 협업하여 신규 자동화 기회 발굴 및 도입
- 운영 흐름의 Exception/Edge-case 자동화 수준 향상
2. Vertex AI 기반 ML Pipeline 개발 및 운영
- Vertex AI Pipelines 기반으로 모델 학습/평가/배포 파이프라인 구축 및 운영
- ML 모델 버전 관리, 모델 성능 검증 체계 자동화
- Feature Store/Model Registry 설계 및 관리
- Batch/Real-time inference 환경 운영
3. 서비스 안정성 및 운영 효율화 엔지니어링
- 자동화 프로세스의 SLA, Latency, 성공률 등 운영 지표 관리 및 개선
- 운영 알림, 모니터링, 로그 및 메트릭 수집 체계 구축
자격요건
1. ML Pipeline 또는 데이터 파이프라인 개발 경험2. LLM 기반 서비스 또는 AI 워크플로우 자동화 경험
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