[AX AgentX] 데이터 엔지니어(RAG/LLM Pipeline)

[AX 사업부]

현재 AX 사업부는 세 가지 전문 영역을 통해 AI가 비즈니스와 삶에 선사하는 실질적인 가치를 증명해 나가고 있어요.

• AX Workflow Builder: 기업이 단일 플랫폼 내에서 Production-grade AI 애플리케이션을 직접 구축할 수 있는 환경을 목표로 하며, 직관적인 워크플로우 빌더를 통해 실질적인 비즈니스 가치와 압도적인 업무 효율을 실현하는 엔터프라이즈 솔루션을 만들고자 해요.
• AX Consulting: 글로벌 AI 파트너사 PwC 인도, Microsoft, 삼성, KB, SKT 등 글로벌 리더 기업들과 협력하여 어떻게 AI 를 활용해야 비즈니스에 가치를 더할 수 있을지 함께 고민하고, 기업이 겪는 문제 해결을 위한 방법을 제시해요.
• AX AgentX: 교육 특화 B2B AI 튜터 솔루션 '에듀탭(edutap.ai)'을 통해 패스트캠퍼스, 해커스, 성안당, KG에듀원, BTQ 등 국내외 교육 기업에 개인 맞춤형 학습 경험을 제공해요.

[AX AgentX 팀]

Gen-AI Transformation(AX) 과정에서 가장 핵심인 정확도와 안정성으로 검증된 Agent를 정의하고 완성해요.

• 우리는 단순한 AI 적용을 넘어, 기술이 마주한 가장 복잡한 난제를 해결하는 솔루션을 만들고 검증해요.
• 기술적 가치를 넘어 실질적인 비즈니스에 집중하며, 실 사용자의 삶에 확실한 임팩트를 남기는 것이 우리의 목표에요.

[우리가 일하는 방식]

• Trust & Honesty | 투명한 신뢰: 우리는 건강한 충돌을 두려워하지 않아요. 솔직한 피드백으로 서로의 성장을 돕고, 끈끈한 신뢰를 바탕으로 동료의 성공을 위해 아낌없이 지원해요.
• Logical Leadership | 논리적 주도성: 직급과 연차에 상관없이, 가장 합리적이고 논리적인 제안이 의사결정의 중심이 돼요. 누구나 오너십을 가지고 스스로의 업무를 정의하며 리딩해요.
• Total Immersion | 압도적 몰입: 우리는 단순한 'Task'를 처리하는 데 그치지 않아요. 우리가 만드는 기술이 세상에 남길 실질적인 가치에 집중하며, 정점에 도달하기 위해 치열하게 몰입해요.

[우리가 기대하는 동료의 모습]

우리는 기술 자체보다 임팩트를 먼저 고민하는 분과 함께하고 싶어요.

• 임팩트 중심의 문제 해결가 : “이 기술로 무엇을 할 수 있을까?”보다 “어떤 비즈니스 임팩트를 만들 수 있을까?”를 먼저 고민하는 분을 찾아요. 불확실한 문제를 정의하고, 필요한 기술 스택을 활용해 끝까지 결과를 만들어본 경험이 있는 분이 좋아요.
• 탄탄한 엔지니어링 역량 : LLM, RAG, Agentic Workflow에 대한 이해를 바탕으로, 이를 실제 서비스로 안정적으로 구현할 수 있는 역량을 기대해요. PoC를 넘어 운영 가능한 수준까지 완성해 본 경험이 있다면 더욱 좋아요.
• 명확한 커뮤니케이션 : 비기술 직군의 요구를 기술적으로 구조화하고, 복잡한 AI 개념을 쉽게 설명할 수 있는 분을 찾아요. 논리와 배려를 바탕으로 팀의 공감대를 만들어 가는 분이 좋아요.
• 실행 중심의 태도 : 완벽함을 기다리기보다 빠르게 MVP를 만들고, 실제 데이터와 피드백을 통해 지속적으로 개선해 나가는 과정을 즐기는 분을 환영해요.

[주요 업무]

• 다양한 AI 서비스를 위한 ETL 파이프라인을 설계하고 운영 및 고도화해요.
• 비정형 데이터를 수집·전처리하여 AI 서비스에 활용 가능한 형태로 가공하고 최적화해요.
• 벡터 데이터베이스의 인덱싱 전략을 수립하고 검색 품질을 지속적으로 최적화해요.
• AI 서비스의 안정적 운영을 위한 LLMOps 환경(평가 자동화, 트레이싱, 배포)을 구축하고 고도화해요.
• 최신 LLM, Multi-modal 모델, Agentic 아키텍처를 제품에 전략적으로 적용해요.
• AI 모델 및 데이터 파이프라인을 고도화하고, 정량적인 평가를 기반으로 성능을 개선해요.

• Python, Java, Scala 중 하나 이상의 언어 기반 데이터 처리 및 파이프라인 개발 경력이 3년 ~ 7년이 있어요.
• 워크플로우 오케스트레이션 도구(Dagster, Airflow, Prefect 등)을 활용한 데이터 파이프라인 설계·운영 역량이 있어요.
• SQL 및 NoSQL(MongoDB, DocumentDB 등) 환경에서 데이터 모델링과 쿼리 최적화 역량이 있어요.
• Docker 기반 컨테이너 환경에서의 배포·운영 경험이 있어요.
• 컴퓨터 과학, 인공지능, 머신러닝 분야 학사 학위 또는 관련 업무 경력이 있어요.

• RAG 기반 검색·응답 서비스를 직접 설계하고 프로덕션에 배포해 본 경험이 있어요.
• 벡터 데이터베이스(Pinecone, Milvus, Qdrant 등)를 활용한 데이터 인덱싱 및 검색 최적화 경험이 있어요.
• 멀티모달 데이터(음성, 문서 이미지 등)의 수집·전처리 파이프라인을 구축해 본 경험이 있어요.
• LLM 응답 품질에 대한 평가 체계를 설계하고, 성능을 추적·개선해 본 경험이 있어요.
• 새롭게 등장하는 AI 도구와 기술을 빠르게 습득하고 기존 파이프라인에 통합해 본 경험이 있어요.
• 다양한 이해관계자들과 원활하게 소통할 수 있는 커뮤니케이션 역량이 있어요.
• 생성형 AI 모델을 활용하여 문제 정의부터 AI 모델 설계, 평가, 검증 그리고 제품 적용까지 전 과정을 주도해 본 경험이 있어요.

1. 사전 과제
2. 직무 인터뷰
3. 컬처핏 인터뷰
4. 대표 인터뷰
5. 레퍼런스 체크