포지션 상세
골든플래닛은 구글(Google)과 세일즈포스(Salesforce)의 강력한 파트너로서, 글로벌 빅테크 기술을 기반으로 기업에 필요한 데이터 솔루션을 제공하는 IT 기업입니다.
ㆍ골든플래닛은 구글 프리미어 파트너사로, B2B 데이터 분석 SaaS를 만들고 있습니다.
ㆍSQL을 모르는 마케터나 기획자도 자연어로 질문하면, LLM 에이전트가 GA4 데이터가 적재된 BigQuery에서
자동으로 SQL을 생성, 실행하여 인사이트 리포트까지 제공하는 솔루션입니다.
ㆍLangGraph 기반의 복잡한 추론 워크플로우와 GCP 기반의 확장성 있는 아키텍처를 다루며, 현재 서비스를 시작으로
다양한 도메인의 AI 에이전트 서비스로 확장을 주도적으로 고민하고 함께 만들어갈 핵심 멤버를 찾습니다.
• 비정형 데이터 체계화, 멀티모달 검색을 고려한 Database 설계
• Hybrid (Vector + Keyword) 검색을 지원할 수 있는 DB 구축
• 멀티모달 문서(텍스트, 표, 이미지) 기반 검색 확장 설계
2. 비정형 데이터 메타데이터 설계
• 도메인 특성을 고려한 Chunk 전략 수립
• 멀티 모달을 고려한 텍스트, 표, 이미지, 도면 등 구성요소 분리 (청킹)
• 구조화 메타데이터 설계 (문서 타입, 출처, 위치 정보 등)
3. AI Agent (RAG 사용) 개발
• RAG 를 사용한 검색용 AI Agent 구현
• 검색 결과와 데이터 출처 및 관련 데이터 제공
• Agent와 Retrieval 시스템 연동
• Advanced RAG 시스템 설계
4. 백엔드 관리
• 백엔드 환경 구축
• 운영 환경에서의 트래픽 요청 대응
• 운영 환경에서의 유지보수 진행
[기술 스택]
• Language: Python
• Framework: FastApi
• AI / Multimodal: Gemini Api, Google Vertex AI (Gemini Vision)
• Doc Parsing - Unstructured.io, LlamaParse, PyMuPDF, OCR Engine (택1 및 도입제안)
• Database & Search Engine:
• Vector DB: Milvus, Qdrant, Pinecone, PgVector 등 (택1 및 도입 제안)
• RDB: PostgreSQL
• AI Orchestration: LlamaIndex, LangGraph (택1 및 도입 제안)
•
• 여러 자료를 벡터 기반 DB로 설계 및 구축 경험
• 표, 이미지, 텍스트 등 멀티모달 검색을 위한 문서 청킹 경험
• 복잡한 비정형 데이터를 파싱해서 체계적이고 구조화된 메타데이터 설계가 가능한 분
• Advanced RAG 를 위한 데이터베이스 설계 경험 있으신 분
• Python 기반 백엔드 개발 경력 3년 이상 또는 이에 준하는 역량을 보유하신 분
• FastAPI 등 웹 프레임워크 기반 API 서버 설계 및 운영 경험
ㆍ골든플래닛은 구글 프리미어 파트너사로, B2B 데이터 분석 SaaS를 만들고 있습니다.
ㆍSQL을 모르는 마케터나 기획자도 자연어로 질문하면, LLM 에이전트가 GA4 데이터가 적재된 BigQuery에서
자동으로 SQL을 생성, 실행하여 인사이트 리포트까지 제공하는 솔루션입니다.
ㆍLangGraph 기반의 복잡한 추론 워크플로우와 GCP 기반의 확장성 있는 아키텍처를 다루며, 현재 서비스를 시작으로
다양한 도메인의 AI 에이전트 서비스로 확장을 주도적으로 고민하고 함께 만들어갈 핵심 멤버를 찾습니다.
주요업무
1. 벡터 기반 Database 설계 및 구축• 비정형 데이터 체계화, 멀티모달 검색을 고려한 Database 설계
• Hybrid (Vector + Keyword) 검색을 지원할 수 있는 DB 구축
• 멀티모달 문서(텍스트, 표, 이미지) 기반 검색 확장 설계
2. 비정형 데이터 메타데이터 설계
• 도메인 특성을 고려한 Chunk 전략 수립
• 멀티 모달을 고려한 텍스트, 표, 이미지, 도면 등 구성요소 분리 (청킹)
• 구조화 메타데이터 설계 (문서 타입, 출처, 위치 정보 등)
3. AI Agent (RAG 사용) 개발
• RAG 를 사용한 검색용 AI Agent 구현
• 검색 결과와 데이터 출처 및 관련 데이터 제공
• Agent와 Retrieval 시스템 연동
• Advanced RAG 시스템 설계
4. 백엔드 관리
• 백엔드 환경 구축
• 운영 환경에서의 트래픽 요청 대응
• 운영 환경에서의 유지보수 진행
[기술 스택]
• Language: Python
• Framework: FastApi
• AI / Multimodal: Gemini Api, Google Vertex AI (Gemini Vision)
• Doc Parsing - Unstructured.io, LlamaParse, PyMuPDF, OCR Engine (택1 및 도입제안)
• Database & Search Engine:
• Vector DB: Milvus, Qdrant, Pinecone, PgVector 등 (택1 및 도입 제안)
• RDB: PostgreSQL
• AI Orchestration: LlamaIndex, LangGraph (택1 및 도입 제안)
•
자격요건
• RAG를 활용한 AI Agent 서비스 개발 및 운영 경험• 여러 자료를 벡터 기반 DB로 설계 및 구축 경험
• 표, 이미지, 텍스트 등 멀티모달 검색을 위한 문서 청킹 경험
• 복잡한 비정형 데이터를 파싱해서 체계적이고 구조화된 메타데이터 설계가 가능한 분
• Advanced RAG 를 위한 데이터베이스 설계 경험 있으신 분
• Python 기반 백엔드 개발 경력 3년 이상 또는 이에 준하는 역량을 보유하신 분
• FastAPI 등 웹 프레임워크 기반 API 서버 설계 및 운영 경험
