포지션 상세
유모스원(UMOS ONE)은 현대자동차그룹 포티투닷의 자회사로, 데이터와 인공지능(AI) 기술을 기반으로 물류·모빌리티 서비스를 제공합니다. '하나의 연결로, 사람과 화물의 새로운 이동을 만든다'는 목표 아래 통합 서비스 브랜드 '잇’을 운영하며, 현장에 흩어진 데이터와 운영을 연결하고 있습니다.
유모스원은 AI 운송 플랫폼 '잇트럭', 지능형 창고 관리 솔루션 '잇스탁', 기업 셔틀 서비스 '잇셔틀', 통합 관제 솔루션 '잇플릿'을 통해 물류·모빌리티 운영의 효율성을 높이는 데 주력합니다. 현장의 운영 데이터와 AI 기술을 활용해 서비스를 개선하고, 스스로 판단하고 움직이는 자율 운영 환경을 만들어가고자 합니다.
빠르게 변화하는 시장 속에서 복잡한 문제를 날카롭게 분석하고, 더 나은 해법을 빠르게 실행할 동료를 찾고 있습니다. 함께 더 멀리 나아가고 서로의 성장을 진심으로 응원하는 팀에서 의미 있는 도전을 이어가고 싶다면, 유모스원에서 그 여정을 함께하세요.
• Smart City Simulator & Digital Twin 파이프라인 제품화
• 도시 내 이동체 흐름 및 물류 병목을 예측하기 위해 시뮬레이션 엔진(Headless/분산 시뮬레이터)을 백엔드 서비스로 내재화
• 실제 운영 데이터와 시뮬레이터 간의 실시간 동기화 및 자율적 What-If 시나리오 시뮬레이션 루프 구현
• Knowledge-Grounded Smart City 대화형 관제 인터페이스 (Chatbot)
• 복잡한 도시 메트릭, 인프라 장애, 실시간 관제 현황을 자연어로 조회하고 즉각 제어할 수 있는 관제 전용 챗봇 구현
• 사내 엔터프라이즈 데이터 및 공간/시계열 데이터에 대한 정밀한 RAG(검색 증강 생성) 및 컨텍스트 엔지니어링 고도화
• 자율 운영 Multi-Agent AI 시스템 구축
• 배차 최적화, 혼잡 제어, 인프라 이상 탐지 등 복합 장애 상황에서 자율적으로 원인을 진단하고 액션을 실행하는 Agentic AI 루프 개발
• Tool-use(Function Calling), 상태 추론(Planning), Self-Correction 메커니즘을 통합한 견고한 에이전트 아키텍처 설계
• LLM, RAG, 에이전트 프레임워크 등 Core AI 컴포넌트를 실제 서비스 백엔드와 연동하여 프로덕트로 런칭해 본 실무 경험
• 복잡한 비즈니스 로직, 상태 머신, 이벤트 기반 아키텍처 설계를 포함한 SW Engineering 역량
• Cursor, Claude Code 등 AI 코딩 에이전트를 개발 일상에 깊이 체화하여 개발 생산성과 프로토타이핑 속도를 증명할 수 있는 분
• "왜 이 기술이어야 하는가"를 집요하게 파고들며 기획자, 데이터 엔지니어, 도메인 전문가와 경계 없이 소통하는 태도
유모스원은 AI 운송 플랫폼 '잇트럭', 지능형 창고 관리 솔루션 '잇스탁', 기업 셔틀 서비스 '잇셔틀', 통합 관제 솔루션 '잇플릿'을 통해 물류·모빌리티 운영의 효율성을 높이는 데 주력합니다. 현장의 운영 데이터와 AI 기술을 활용해 서비스를 개선하고, 스스로 판단하고 움직이는 자율 운영 환경을 만들어가고자 합니다.
빠르게 변화하는 시장 속에서 복잡한 문제를 날카롭게 분석하고, 더 나은 해법을 빠르게 실행할 동료를 찾고 있습니다. 함께 더 멀리 나아가고 서로의 성장을 진심으로 응원하는 팀에서 의미 있는 도전을 이어가고 싶다면, 유모스원에서 그 여정을 함께하세요.
주요업무
스마트시티 플랫폼의 3대 핵심 프로덕트(시뮬레이터, 챗봇, 자율 에이전트)에 걸쳐 Core AI 기술을 유기적으로 결합하고 엔지니어링합니다.• Smart City Simulator & Digital Twin 파이프라인 제품화
• 도시 내 이동체 흐름 및 물류 병목을 예측하기 위해 시뮬레이션 엔진(Headless/분산 시뮬레이터)을 백엔드 서비스로 내재화
• 실제 운영 데이터와 시뮬레이터 간의 실시간 동기화 및 자율적 What-If 시나리오 시뮬레이션 루프 구현
• Knowledge-Grounded Smart City 대화형 관제 인터페이스 (Chatbot)
• 복잡한 도시 메트릭, 인프라 장애, 실시간 관제 현황을 자연어로 조회하고 즉각 제어할 수 있는 관제 전용 챗봇 구현
• 사내 엔터프라이즈 데이터 및 공간/시계열 데이터에 대한 정밀한 RAG(검색 증강 생성) 및 컨텍스트 엔지니어링 고도화
• 자율 운영 Multi-Agent AI 시스템 구축
• 배차 최적화, 혼잡 제어, 인프라 이상 탐지 등 복합 장애 상황에서 자율적으로 원인을 진단하고 액션을 실행하는 Agentic AI 루프 개발
• Tool-use(Function Calling), 상태 추론(Planning), Self-Correction 메커니즘을 통합한 견고한 에이전트 아키텍처 설계
자격요건
• 풀스택 기반으로 프로덕션 레벨의 소프트웨어를 직접 설계·개발하고 운영해 본 경험 (언어 무관: Python, TypeScript, Go 등)• LLM, RAG, 에이전트 프레임워크 등 Core AI 컴포넌트를 실제 서비스 백엔드와 연동하여 프로덕트로 런칭해 본 실무 경험
• 복잡한 비즈니스 로직, 상태 머신, 이벤트 기반 아키텍처 설계를 포함한 SW Engineering 역량
• Cursor, Claude Code 등 AI 코딩 에이전트를 개발 일상에 깊이 체화하여 개발 생산성과 프로토타이핑 속도를 증명할 수 있는 분
• "왜 이 기술이어야 하는가"를 집요하게 파고들며 기획자, 데이터 엔지니어, 도메인 전문가와 경계 없이 소통하는 태도
