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UMOS ONE은 42dot의 자회사로, 스스로 운영되는 도시교통 운영체제(Urban Mobility Operating System, UMOS)를 기반한 모빌리티 서비스에서의 실제 플릿 운영과 자율 주행 확장까지, 전 과정을 아우르는 통합 플랫폼을 개발하고 있습니다.
UMOS ONE은 모빌리티 서비스 ‘TAP!’, 차량 관제·운영 시스템 ‘Pleos Fleet’, AI 기반 운송 관리 시스템 ‘Capora’ 등 다양한 솔루션을 통해 SDV (software-defined vehicle) 기반의 기술을 상용화하며, 미래 모빌리티 서비스의 중심을 이끌어가고자 합니다.
빠르게 변화하는 시장 속에서 복잡한 문제를 날카롭게 분석해 정확한 해법을 실행력 있게 구현해 나갈 동료를 찾고 있습니다. 혼자보다는 함께 더 멀리 가는 팀, 단순한 협업을 넘어 서로의 성장을 진심으로 응원하는 문화 속에서 의미 있는 도전을 이어가고 싶다면, UMOS ONE에서 그 여정을 함께하세요.
• Agentic AI를 위한 지식 기반(Ontology & Knowledge Graph) 구축
• RDB, NoSQL 등 이종 원천 데이터를 프로파일링하여 온톨로지 스키마(TBox)를 정의하고, 실데이터(ABox)로 인스턴스화 및 매핑하는 데이터 지식화 파이프라인 설계
• 크로스 도메인 개체 간 관계 정의 및 동일 개체 식별(Entity Resolution)을 통한 지식 구조(Knowledge Graph) 통합
• 대규모 그래프 DB(AWS Neptune) 적재·백업·검증 도구 개발 및 데이터 정합성 보장
• AI 에이전트 평가 체계 구축 & 대시보드 시각화
• 챗봇/에이전트 응답 품질 정량 평가를 위한 Test Case 설계 및 Evaluator/Runner 자동화 구현
• SPARQL 생성 품질, 라우팅 정확도 등 세부 지표 분석 및 실패 원인 분류 대시보드 구축
• 지식 그래프 연동 전후 커버리지 변화 등 데이터 품질 지표 설계 및 비즈니스 임팩트 정량화
• 분석용 마트 설계 및 의사결정 지원
• Databricks 환경 내 분석 목적에 맞는 기초 데이터 마트 설계 및 쿼리 최적화
• 지식 그래프 운영 현황 및 LLM Call 흐름 분석을 통한 에이전트 성능 개선 인사이트 제공
• SQL 및 Python을 활용해 대용량 데이터를 자유롭게 탐색하고 파이프라인을 구축할 수 있으신 분
• RDB, NoSQL 등 이종 데이터를 분석하여 지식 구조(Ontology/Knowledge Graph)로 설계·정제해 본 경험이 있으신 분
• 정량적 평가 지표(Metrics)를 직접 설계하고 시스템/모델의 품질을 개선해 본 경험이 있으신 분
• Databricks 등 데이터 플랫폼 환경에서 데이터 마트 설계 또는 대시보드(BI) 개발 경험이 있으신 분
UMOS ONE은 42dot의 자회사로, 스스로 운영되는 도시교통 운영체제(Urban Mobility Operating System, UMOS)를 기반한 모빌리티 서비스에서의 실제 플릿 운영과 자율 주행 확장까지, 전 과정을 아우르는 통합 플랫폼을 개발하고 있습니다.
UMOS ONE은 모빌리티 서비스 ‘TAP!’, 차량 관제·운영 시스템 ‘Pleos Fleet’, AI 기반 운송 관리 시스템 ‘Capora’ 등 다양한 솔루션을 통해 SDV (software-defined vehicle) 기반의 기술을 상용화하며, 미래 모빌리티 서비스의 중심을 이끌어가고자 합니다.
빠르게 변화하는 시장 속에서 복잡한 문제를 날카롭게 분석해 정확한 해법을 실행력 있게 구현해 나갈 동료를 찾고 있습니다. 혼자보다는 함께 더 멀리 가는 팀, 단순한 협업을 넘어 서로의 성장을 진심으로 응원하는 문화 속에서 의미 있는 도전을 이어가고 싶다면, UMOS ONE에서 그 여정을 함께하세요.
주요업무
유모스원(UMOS ONE)에서 3,000여 개 엔터프라이즈 고객사의 모빌리티·물류 데이터를 AI가 가장 잘 이해할 수 있는 형태(Knowledge Base)로 재가공하고, Agentic AI가 Actionable Insight를 제공할 수 있도록 지식 아키텍처를 구축할 AI Data Engineer를 모십니다.• Agentic AI를 위한 지식 기반(Ontology & Knowledge Graph) 구축
• RDB, NoSQL 등 이종 원천 데이터를 프로파일링하여 온톨로지 스키마(TBox)를 정의하고, 실데이터(ABox)로 인스턴스화 및 매핑하는 데이터 지식화 파이프라인 설계
• 크로스 도메인 개체 간 관계 정의 및 동일 개체 식별(Entity Resolution)을 통한 지식 구조(Knowledge Graph) 통합
• 대규모 그래프 DB(AWS Neptune) 적재·백업·검증 도구 개발 및 데이터 정합성 보장
• AI 에이전트 평가 체계 구축 & 대시보드 시각화
• 챗봇/에이전트 응답 품질 정량 평가를 위한 Test Case 설계 및 Evaluator/Runner 자동화 구현
• SPARQL 생성 품질, 라우팅 정확도 등 세부 지표 분석 및 실패 원인 분류 대시보드 구축
• 지식 그래프 연동 전후 커버리지 변화 등 데이터 품질 지표 설계 및 비즈니스 임팩트 정량화
• 분석용 마트 설계 및 의사결정 지원
• Databricks 환경 내 분석 목적에 맞는 기초 데이터 마트 설계 및 쿼리 최적화
• 지식 그래프 운영 현황 및 LLM Call 흐름 분석을 통한 에이전트 성능 개선 인사이트 제공
자격요건
• 5년 이상의 데이터 엔지니어링 또는 데이터 분석 경력이 있으신 분• SQL 및 Python을 활용해 대용량 데이터를 자유롭게 탐색하고 파이프라인을 구축할 수 있으신 분
• RDB, NoSQL 등 이종 데이터를 분석하여 지식 구조(Ontology/Knowledge Graph)로 설계·정제해 본 경험이 있으신 분
• 정량적 평가 지표(Metrics)를 직접 설계하고 시스템/모델의 품질을 개선해 본 경험이 있으신 분
• Databricks 등 데이터 플랫폼 환경에서 데이터 마트 설계 또는 대시보드(BI) 개발 경험이 있으신 분
