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[채용팀 Talk]

“당신의 AI 에이전트 설계가 현장의 지식을 AI가 읽을 수 있는 구조로 바꿉니다.”

인터엑스는 단순히 대화하는 AI를 넘어, MCP를 통해 LLM에게 '손과 발'을 달아주는 실전형 AI Agent를 만듭니다.

흩어진 도면·매뉴얼과 레거시 DB를 온톨로지·지식그래프로 연결하고, GraphRAG와 SQL Agent를 평가 지표로 검증하며 고도화합니다.

실무자가 직접 검수하는 환경이기에 요건 정의부터 결과 설명까지 맡아 엔지니어의 깊이와 리드의 폭을 함께 쌓을 수 있습니다. 조선·플랜트·기계가 밀집한 경남에서 AI 전환이 이제 시작되는 만큼 초기 구조를 직접 정하고 역할을 키워갈 수 있습니다.

지능의 실체화: MCP Server와 LLM을 결합해 제조 현장의 데이터를 탐색하고 스스로 판단·실행하는 차세대 에이전트 솔루션을 개발합니다.
지식 구조를 다룹니다: LangChain, LangGraph부터 LLMOps까지, 최신 에이전트 기술을 실제 제조 공정의 방대한 데이터 파이프라인에 이식하고 최적화합니다.
자율의 확장: 에이전트 간 협업(A2A) 시스템을 구축하여 전 세계 스마트 팩토리가 표준으로 삼을 지능형 워크플로우의 기초를 세웁니다.
경남 제조 벨트 — 조선·플랜트·기계가 밀집한 지역에서 AI 전환이 이제 본격화됩니다. 초기 구조를 직접 정하고, 과제가 늘어나는 만큼 역할도 커집니다.

제조 AI의 '행동력'을 직접 증명하고 싶은 엔지니어분의 도전을 기다립니다. 당신의 기술이 곧 제조 현장의 자율 주행 시스템이 됩니다.

주요업무

[담당 업무]

온톨로지·지식그래프 구축 — 제조업 표준 온톨로지를 기반으로 플랜트·조선 특화 온톨로지를 설계하고 Knowledge Builder로 문서를 파싱해 지식그래프를 확장합니다.
Hybrid RAG 구현과 성능 고도화 — RAG와 GraphRAG를 결합한 검색 구조를 구현하고 평가 기준을 정해 반복 측정하며 개선합니다.
SQL Agent 설계·개발 — 고객사 레거시 DB의 테이블·컬럼 메타정보를 정리하고 Schema Linking 구조를 설계합니다. 평가셋을 만들어 정확도를 측정하고 Agent 플랫폼과 연동합니다.
데이터 파이프라인 설계·구축 — 수요기업 인터뷰와 문서 리뷰로 데이터 소스를 정의하고 문서 특성에 맞는 Parser를 선택해 수집·처리 파이프라인을 만듭니다.
수요기업별 AI Agent 개발 — PM과 함께 기업별 요건을 정의하고 Agent를 개발합니다.
사업개발 기술 지원 — 신규 과제 발굴 시 사업개발팀과 현업을 방문해 기술 질의응답과 제안서 작성을 지원합니다.

자격요건

[자격요건]

비정형 문서와 레거시 DB를 구조로 바꿔 본 경험에 집중합니다.

Python, SQL 실무 경험 · Git · Docker를 활용해 개발을 3년 이상 하신분
컴퓨터공학 및 관련 분야를 전공하신 분
AI Agent 개발 경험 — LLM 기반 Agent를 설계해 서비스나 과제에 적용해 본 경험
다음 중 하나 이상을 직접 수행한 경험
온톨로지·지식그래프 설계 및 구축 (GraphRAG 포함)
Text-to-SQL / SQL Agent 개발 (Schema Linking, 평가셋 기반 정확도 개선)
비정형 문서 파싱 기반 데이터 파이프라인 구축
RESTful API 설계·개발 경험
Agent 프레임워크 사용 경험이 있으신 분 (MCP, LangChain, LangGraph 등)
경상남도 창원 상주 근무 가능하신 분 (창원 사무실 및 창원 지역 고객사)

[창원] AI Agent Engineer

포지션 상세

주요업무

자격요건

기술 스택 • 툴

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근무지역

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