1.  Onpremise RAG 구축경험 필수

• Neo4j(또는 Apache AGE) + Vector DB(Milvus/pgvector) 결합 Hybrid Retrieval 개발/최적화
• 그래프 탐색 + 벡터 검색의 라우팅/재랭킹/캐싱 전략 설계

2. Knowledge Graph 모델링 (Ontology/Schema)

• 채권, 채무자, 담보, 거래, 법적 조치 등 금융 도메인 엔티티 관계 설계
• 스키마/인덱스/쿼리 패턴 최적화, 데이터 품질 규칙 설계

3. Local LLM 서빙 및 최적화 (On-prem)

• vLLM 등으로 온프레 GPU 환경에서 Llama 3, EXAONE 등 서빙/경량화/튜닝
• 보안/감사 대응을 고려한 배포 및 운영 설계

4. Text-to-Cypher 정확도 개선

• 자연어 질의 → Cypher 변환의 정확도/안정성 향상
• 프롬프트 엔지니어링 및 필요 시 파인튜닝/데이터 합성/자동 검증 파이프라인 구축

5. ETL/동기화 파이프라인 구축

• RDBMS 대용량 데이터를 그래프/벡터 저장소로 실시간(또는 준실시간) 동기화
• 데이터 라인리지, 증분 업데이트, 리플레이/복구 전략 수립

• 직전 연봉 대비 10% 이상 인상 적용
• 프로젝트 보상 : 프로젝트 투입 M/M * 200만원/월 용역 끝나는 시점 일괄지급
• 프로젝트 기간(예상) : 2026.04 ~ 2026.10

• Python 기반 백엔드 & AI 애플리케이션 개발 3년+ (또는 그에 준하는 실력)
• RAG 시스템 구축 경험
• LangChain / LlamaIndex 등 LLM 프레임워크 활용 능력
• SQL에 대한 깊은 이해 및 복잡한 쿼리 작성 역량
• FastAPI 등으로 REST API 서버 개발 경험

• Graph + Vector + RDB 멀티 스토어 연동 경험
• 오픈소스 LLM을 로컬 GPU 서버에 직접 배포/서빙/튜닝해본 경험
• 대용량 ETL/워크플로우(Airflow 등) 구축 경험
• 금융 도메인 데이터의 특성(보안, 무결성, 감사 대응)에 대한 높은 이해

• Github 또는 포트폴리오 URL 필