Huron은 전략, 운영, 자문, 디지털, 기술 및 분석 서비스를 통해 조직이 복잡한 비즈니스 과제를 해결하도록 지원하는 글로벌 컨설팅 기업입니다. 의료, 교육, 에너지, 금융 서비스 등 다양한 분야에서 활동하며, 관리형 서비스, 아웃소싱, 리더십 개발과 같은 영역에서 고객에 맞춘 지원을 제공합니다. Huron은 각 고객의 고유한 요구에 맞는 실용적이고 높은 성과를 창출하는 솔루션에 집중하는 전문가들을 한데 모으고 있어, 컨설팅과 혁신, 데이터 기반 조직 성장에 관심이 있는 전문가에게 적합합니다.
AI 엔지니어, 생성형 AI 및 RAG — Huron, 벵갈루루 하이브리드 근무
Huron을 위한 머신러닝, 생성형 AI, 검색 증강 생성 솔루션을 구축합니다. 에이전트형 애플리케이션, 클라우드 AI 파이프라인, API 및 프로덕션 시스템을 개발합니다.
설명
- 머신러닝과 생성형 AI 기법을 사용해 프롬프트 엔지니어링, 미세 조정, 임베딩, RAG를 포함한 AI 시스템을 만듭니다.
- LangChain, LangGraph, AutoGen, CrewAI와 같은 도구로 지능형 애플리케이션과 에이전트 시스템을 구축합니다.
- 문서 수집 및 분할부터 벡터 인덱싱, 하이브리드 검색, 맥락에 맞는 응답까지 전체 RAG 파이프라인을 설계하고 제공합니다.
- FastAPI, Flask 또는 유사한 프레임워크로 모듈화되고 문서화된 API와 서비스 구성 요소를 만듭니다.
- 데이터 수집, 변환, 검증, 학습, 추론, 배포 및 지식 검색을 위한 AI 파이프라인을 구축하고 관리합니다.
- 개발과 배포를 지원하기 위해 AWS와 Azure의 AI 및 머신러닝 서비스를 활용합니다.
- 모델 정확도, 드리프트, 검색 품질, 근거 충실도, 신뢰성 및 작업 추론을 모니터링하고 평가하는 체계를 설정합니다.
- 프로덕션 RAG 시스템의 속도, 확장성, 비용 및 응답 품질을 개선합니다.
- 소프트웨어 엔지니어, 데이터 과학자, 솔루션 아키텍트 및 비즈니스 관계자와 협업해 솔루션 설계와 프로덕션 인계를 수행합니다.
- 실험, 개념 증명, 파일럿 및 확장 가능한 배포에 기여합니다.
- 생성형 AI, AI 에이전트, 오케스트레이션 프레임워크, RAG 평가 및 지속적인 개선의 최신 동향을 파악합니다.
지원 자격
- AI/ML 개발 또는 지능형 애플리케이션 엔지니어링 분야의 실무 경험 4~6년을 보유해야 합니다.
- Python을 능숙하게 다루고 scikit-learn, PyTorch, TensorFlow 또는 OpenAI API와 같은 최신 AI/ML 라이브러리에 익숙해야 합니다.
- 임베딩, FAISS, Pinecone, Chroma 또는 Azure AI Search와 같은 벡터 데이터베이스 및 검색 최적화 방법을 활용해 RAG 시스템을 설계하고 배포한 경험이 있어야 합니다.
- FastAPI, Flask 또는 동등한 프레임워크로 API나 백엔드 서비스를 구축한 경험이 있어야 합니다.
- LangGraph 또는 AutoGen과 같은 에이전트 프레임워크 및 멀티 에이전트 오케스트레이션 패턴에 익숙해야 합니다.
- AWS 또는 Azure와 같은 클라우드 플랫폼 및 Docker와 같은 컨테이너 도구를 알고 있어야 합니다.
- Azure Machine Learning, AWS SageMaker 또는 Google AI/ML 서비스와 같은 클라우드 ML 플랫폼을 실무에서 사용한 경험이 있어야 합니다.
- 컴퓨터 과학, 공학, 데이터 과학 또는 관련 분야의 학사 학위가 있어야 합니다.
- MCP와 같은 오케스트레이션 표준이나 도구 또는 에이전트 라우팅 프로토콜 경험이 있으면 우대합니다.
- MLOps 파이프라인, 모델 제공용 CI/CD, RAGAS와 같은 RAG 평가 도구 또는 모델 모니터링 경험이 있으면 우대합니다.
- AI 시스템 평가, 옵저버빌리티, 프롬프트 성능 테스트 및 근거 검증에 대한 지식이 있으면 우대합니다.
- 여러 기능 조직과 협업하고 복수의 프로젝트를 관리하며 기술 및 비기술 담당자와 소통할 수 있어야 합니다.
- Azure, AWS 또는 Google Cloud의 AI/ML 서비스 클라우드 자격증이 있으면 우대합니다.