포지션 상세
인핸스(Enhans)는 데이터·AI 기반 문제 해결을 통해 기업의 의사결정 수준을 혁신하는 기술 기업입니다.
인핸스는 글로벌 시장으로의 본격 확장 단계에 있습니다. 해외 기업과의 협력, 데이터 모델 공동 개발, Cross-border 프로젝트 등을 통해 아시아 기반 Decision Intelligence 리더로 자리 잡아가고 있습니다.
현재 인핸스는 스케일업 국면에 진입했으며, 우수한 인재 확보가 회사의 성장 속도와 직결되는 중요한 시점입니다. 이 여정에 함께하며 인핸스의 Document AI 역량을 이끌 'AI Backend Engineer (Document AI)' 분을 모십니다.
[VLM 기반 파서 개발 및 고도화]
• 복잡한 문서(리포트, 계약서, 스캔본, 표/차트 혼재 문서 등)에 대한 VLM 기반 파싱 파이프라인 설계 및 개발
• 오픈소스/상용 VLM 모델 평가, 선정 및 도메인 특화 파인튜닝
• OCR·레이아웃 분석·구조 추출을 통합한 end-to-end 문서 이해 모델 고도화
• 파서 성능 평가 벤치마크 설계 및 품질 지표 체계화
• PoC 수준을 넘어 대규모 문서 처리에 대응 가능한 안정적 API/서비스 구현
[파싱 데이터 기반 지식 관리 시스템 구축]
• 파싱된 문서 데이터를 구조화·정규화하여 재사용 가능한 지식 자산으로 축적하는 시스템 설계
• 문서 간 관계·엔티티·컨텍스트를 관리하는 지식 스토리지 아키텍처 구축
• 지식 기반 검색·RAG·질의응답을 위한 인덱싱 및 검색 파이프라인 개발
• 지식의 최신성·일관성·신뢰도를 유지하기 위한 업데이트 및 검증 프로세스 자동화
• LLM/Agent와 결합하여 문서 기반 의사결정을 지원하는 백엔드 시스템 개발
• Python / Kotlin과 같은 언어와 웹 프레임워크에 능숙하신 분
• API 개발 및 배포한 경험이 있으신 분
• LLM/VLM 기반 라이브러리 및 프레임워크를 능숙하게 사용하실 수 있는 분
• 프롬프트 엔지니어링, RAG, in-context learning 등 LLM에서의 context engineering을 이해하고 이를 구현하실 수 있는 분
• 비정형 데이터를 구조화된 형태로 가공해 본 경험이 있으신 분
인핸스는 글로벌 시장으로의 본격 확장 단계에 있습니다. 해외 기업과의 협력, 데이터 모델 공동 개발, Cross-border 프로젝트 등을 통해 아시아 기반 Decision Intelligence 리더로 자리 잡아가고 있습니다.
현재 인핸스는 스케일업 국면에 진입했으며, 우수한 인재 확보가 회사의 성장 속도와 직결되는 중요한 시점입니다. 이 여정에 함께하며 인핸스의 Document AI 역량을 이끌 'AI Backend Engineer (Document AI)' 분을 모십니다.
주요업무
아래 두 축을 중심으로, 실제 서비스에 적용 가능한 Document AI 시스템을 설계·구현합니다.[VLM 기반 파서 개발 및 고도화]
• 복잡한 문서(리포트, 계약서, 스캔본, 표/차트 혼재 문서 등)에 대한 VLM 기반 파싱 파이프라인 설계 및 개발
• 오픈소스/상용 VLM 모델 평가, 선정 및 도메인 특화 파인튜닝
• OCR·레이아웃 분석·구조 추출을 통합한 end-to-end 문서 이해 모델 고도화
• 파서 성능 평가 벤치마크 설계 및 품질 지표 체계화
• PoC 수준을 넘어 대규모 문서 처리에 대응 가능한 안정적 API/서비스 구현
[파싱 데이터 기반 지식 관리 시스템 구축]
• 파싱된 문서 데이터를 구조화·정규화하여 재사용 가능한 지식 자산으로 축적하는 시스템 설계
• 문서 간 관계·엔티티·컨텍스트를 관리하는 지식 스토리지 아키텍처 구축
• 지식 기반 검색·RAG·질의응답을 위한 인덱싱 및 검색 파이프라인 개발
• 지식의 최신성·일관성·신뢰도를 유지하기 위한 업데이트 및 검증 프로세스 자동화
• LLM/Agent와 결합하여 문서 기반 의사결정을 지원하는 백엔드 시스템 개발
자격요건
• 백엔드 개발 경력 3년 이상 또는 그에 준하는 실무 경험• Python / Kotlin과 같은 언어와 웹 프레임워크에 능숙하신 분
• API 개발 및 배포한 경험이 있으신 분
• LLM/VLM 기반 라이브러리 및 프레임워크를 능숙하게 사용하실 수 있는 분
• 프롬프트 엔지니어링, RAG, in-context learning 등 LLM에서의 context engineering을 이해하고 이를 구현하실 수 있는 분
• 비정형 데이터를 구조화된 형태로 가공해 본 경험이 있으신 분
