포지션 상세
“AI가 모든 것을 바꾸는 지금, 딥오토는 엔지니어링 설계, 제조, 건설 산업의 패러다임을 뒤바꿀 선봉장입니다.
산업의 미래를 직접 설계할 당신을 기다립니다.”
딥오토는 설계 도면, 기술 문서 등 산업 현장의 복잡한 비정형 데이터(CAD, PDF, 이미지 등)를 AI가 이해하고 처리할 수 있는 차세대 지능형 시스템을 만들고 있습니다.
우리는 단순히 텍스트를 읽는 것을 넘어, 데이터 내부의 논리적 구조를 복원하고 자율적으로 문제를 해결하는 Agentic AI 시스템을 개발합니다.
최신 AI 기술(VLM/LLM, 강화학습, 데이터 아키텍처)을 활용하여 엔터프라이즈 환경의 기술적 난제를 정면으로 돌파하는 여정입니다.
뛰어난 동료들과 함께 딥오토 플랫폼의 기술적 진화를 주도하며, 실무 중심의 압도적인 성장을 경험할 예비 AI 엔지니어를 모십니다.
• 멀티모달 에이전트 개발: PDF, Excel, CAD(AutoCAD, SolidWorks, CATIA) 등 다양한 포맷의 비정형 문서 구조를 분석하고, 객체 간의 연결 관계를 파악하는 LLM/VLM 에이전트 워크플로우를 설계합니다.
• Agentic System 고도화: 에이전트가 복잡한 태스크를 자율적으로 수행할 수 있도록 Planning, Memory, Tool-Use 로직을 설계 및 구현합니다.
• 하이브리드 로직 최적화: 객체 병합(Bbox Merging), 경로 추적(Tracing) 등 데이터 특징 기반의 Rule-based 전처리와 AI 모델을 결합한 하이브리드 추론 시스템을 고도화합니다.
[Track 2: LLM 파인튜닝 및 강화학습 기반 모델 학습 (0명)]
• SFT(Supervised Fine-Tuning): 오픈소스 모델을 기반으로, 지시 수행 능력 및 도메인 특화 성능 향상을 위한 파이프라인을 구축하고 학습을 수행합니다.
• 최신 강화학습(RL) 리서치 및 적용: 모델의 논리적 추론 능력 극대화를 위해 DPO 등 최신 강화학습 기법을 실험하고 서비스에 적용합니다.
• 벤치마크 평가 체계 구축: 정밀한 모델 성능 측정을 위한 자동화 평가 프레임워크를 고도화합니다.
[Track 3: 데이터 레이크하우스 아키텍처 구현 (0명)]
• 비정형 데이터 파이프라인 구축: 설계 도면, 기술 문서 등 대규모 비정형 데이터를 모델이 학습 및 추론할 수 있는 정제된 형태의 데이터셋으로 변환하고 적재하는 파이프라인을 구축합니다.
• 데이터 레이크하우스 설계: AI 에이전트와 모델 학습 환경(분산 학습 등)에서 데이터를 효율적으로 조회하고 활용할 수 있도록 확장성 있는 데이터 저장/처리 아키텍처를 구현합니다.
[Track 4: 화학공학 플랜트 설계 및 해석 에이전트 구현 (0명)]
• 공정 시뮬레이터 개발: PFD(Process Flow Diagram) 데이터 모델과 이에 바인딩되는 동역학(Dynamic) 화공 시뮬레이터를 구축하여, 설비별 온도·압력·조성의 시계열 거동을 모사하는 파이프라인을 설계합니다.
• 공정 최적화 에이전트 구현: 자연어 운전 목표를 입력받아 운전 조건(Setpoint)을 조정하고, 시뮬레이션 결과를 해석해 다음 액션을 제안하는 LLM 기반 Tool-calling 에이전트를 개발합니다.
• 자원 회계 및 상태 진단: 유틸리티·전력 등 운영 자원 소모를 추적·분석하고, 공정 상태 진단 및 KPI 기반의 자연어 보고 체계를 구현합니다.
• Python 및 PyTorch 등 딥러닝 프레임워크를 능숙하게 다룰 수 있는 분
• 최신 AI 논문의 핵심 아이디어를 빠르게 파악하고 코드로 구현해 보는 것을 즐기시는 분
• 정답이 없는 환경에서 주도적으로 가설을 세우고, 실험을 통해 검증하는 문제 해결 능력을 갖추신 분
• 동료 및 협력사와의 능동적인 커뮤니케이션을 통해 모호한 요구사항을 기술적 언어로 구체화할 수 있는 분
• 남성의 경우 병역 필 또는 면제
• 해외 출장 결격 사유 없음
산업의 미래를 직접 설계할 당신을 기다립니다.”
딥오토는 설계 도면, 기술 문서 등 산업 현장의 복잡한 비정형 데이터(CAD, PDF, 이미지 등)를 AI가 이해하고 처리할 수 있는 차세대 지능형 시스템을 만들고 있습니다.
우리는 단순히 텍스트를 읽는 것을 넘어, 데이터 내부의 논리적 구조를 복원하고 자율적으로 문제를 해결하는 Agentic AI 시스템을 개발합니다.
최신 AI 기술(VLM/LLM, 강화학습, 데이터 아키텍처)을 활용하여 엔터프라이즈 환경의 기술적 난제를 정면으로 돌파하는 여정입니다.
뛰어난 동료들과 함께 딥오토 플랫폼의 기술적 진화를 주도하며, 실무 중심의 압도적인 성장을 경험할 예비 AI 엔지니어를 모십니다.
주요업무
[Track 1: 에이전트 설계 및 구현 (0명)]• 멀티모달 에이전트 개발: PDF, Excel, CAD(AutoCAD, SolidWorks, CATIA) 등 다양한 포맷의 비정형 문서 구조를 분석하고, 객체 간의 연결 관계를 파악하는 LLM/VLM 에이전트 워크플로우를 설계합니다.
• Agentic System 고도화: 에이전트가 복잡한 태스크를 자율적으로 수행할 수 있도록 Planning, Memory, Tool-Use 로직을 설계 및 구현합니다.
• 하이브리드 로직 최적화: 객체 병합(Bbox Merging), 경로 추적(Tracing) 등 데이터 특징 기반의 Rule-based 전처리와 AI 모델을 결합한 하이브리드 추론 시스템을 고도화합니다.
[Track 2: LLM 파인튜닝 및 강화학습 기반 모델 학습 (0명)]
• SFT(Supervised Fine-Tuning): 오픈소스 모델을 기반으로, 지시 수행 능력 및 도메인 특화 성능 향상을 위한 파이프라인을 구축하고 학습을 수행합니다.
• 최신 강화학습(RL) 리서치 및 적용: 모델의 논리적 추론 능력 극대화를 위해 DPO 등 최신 강화학습 기법을 실험하고 서비스에 적용합니다.
• 벤치마크 평가 체계 구축: 정밀한 모델 성능 측정을 위한 자동화 평가 프레임워크를 고도화합니다.
[Track 3: 데이터 레이크하우스 아키텍처 구현 (0명)]
• 비정형 데이터 파이프라인 구축: 설계 도면, 기술 문서 등 대규모 비정형 데이터를 모델이 학습 및 추론할 수 있는 정제된 형태의 데이터셋으로 변환하고 적재하는 파이프라인을 구축합니다.
• 데이터 레이크하우스 설계: AI 에이전트와 모델 학습 환경(분산 학습 등)에서 데이터를 효율적으로 조회하고 활용할 수 있도록 확장성 있는 데이터 저장/처리 아키텍처를 구현합니다.
[Track 4: 화학공학 플랜트 설계 및 해석 에이전트 구현 (0명)]
• 공정 시뮬레이터 개발: PFD(Process Flow Diagram) 데이터 모델과 이에 바인딩되는 동역학(Dynamic) 화공 시뮬레이터를 구축하여, 설비별 온도·압력·조성의 시계열 거동을 모사하는 파이프라인을 설계합니다.
• 공정 최적화 에이전트 구현: 자연어 운전 목표를 입력받아 운전 조건(Setpoint)을 조정하고, 시뮬레이션 결과를 해석해 다음 액션을 제안하는 LLM 기반 Tool-calling 에이전트를 개발합니다.
• 자원 회계 및 상태 진단: 유틸리티·전력 등 운영 자원 소모를 추적·분석하고, 공정 상태 진단 및 KPI 기반의 자연어 보고 체계를 구현합니다.
자격요건
• 컴퓨터 공학, 인공지능, 수학/통계학 등 관련 분야 학사 학위 이상 전공자 (재학/휴학/졸업생 모두 가능) 또는 그에 준하는 프로그래밍 역량을 갖추신 분• Python 및 PyTorch 등 딥러닝 프레임워크를 능숙하게 다룰 수 있는 분
• 최신 AI 논문의 핵심 아이디어를 빠르게 파악하고 코드로 구현해 보는 것을 즐기시는 분
• 정답이 없는 환경에서 주도적으로 가설을 세우고, 실험을 통해 검증하는 문제 해결 능력을 갖추신 분
• 동료 및 협력사와의 능동적인 커뮤니케이션을 통해 모호한 요구사항을 기술적 언어로 구체화할 수 있는 분
• 남성의 경우 병역 필 또는 면제
• 해외 출장 결격 사유 없음
