
AI 및 백엔드 엔지니어
Volga Partners를 위해 LLM, RAG, 자동화 솔루션을 포함한 프로덕션 AI 및 백엔드 시스템을 구축합니다. 모델을 학습하고 API를 통합하며 머신러닝 연구를 확장 가능한 고객 애플리케이션으로 전환합니다.
설명
- LLM, RAG, 에이전트 워크플로, 머신러닝 또는 딥러닝 시스템 전반의 AI 솔루션을 설계, 개발 및 배포합니다.
- 정확도, 지연 시간, 비용, 구현 복잡도를 고려해 모델과 아키텍처를 선택합니다.
- PyTorch 또는 Keras로 모델을 학습하고 미세 조정하며 데이터 준비와 평가를 수행합니다.
- 연구 기법을 제품에 도입하기 전에 구현하고 벤치마킹합니다.
- API, 추론 파이프라인 및 백엔드 통합을 개발합니다.
- 평가 지표를 정의하고 시스템 품질, 지연 시간 및 비용을 모니터링합니다.
- 배포된 AI 시스템을 모니터링하고 문제를 해결하며 성능을 개선합니다.
- 사용자에게 영향을 미치기 전에 프로덕션 준비 상태를 검증하고 회귀를 탐지합니다.
- 소프트웨어 엔지니어링 및 제품 팀과 협업해 애플리케이션에 AI 기능을 통합합니다.
- 기술 논의와 엔지니어링 의사 결정에 참여합니다.
- 시스템 아키텍처, 구현 전략 및 주요 기술 결정을 기록합니다.
- 머신러닝 연구 논문을 검토하고 평가합니다.
- 유망한 연구 접근법을 구현으로 전환하고 필요한 경우 결과를 재현합니다.
- 새로운 AI 기술을 신뢰성 있는 프로덕션 사용에 맞게 조정합니다.
- AI 및 엔지니어링 이니셔티브 전반의 지속적인 혁신을 지원합니다.
- 엔지니어링 리더, 제품 팀, 소프트웨어 및 백엔드 엔지니어, 글로벌 AI 연구개발 그룹과 협업합니다.
- 측정 가능한 결과를 제공하는 프로덕션 수준의 AI 시스템을 제공합니다.
- 연구 결과를 실용적인 엔지니어링 솔루션으로 전환합니다.
- 확장 가능한 업무를 지원하는 기술 문서를 작성하고 공유합니다.
지원 자격
- 최소 3년의 실무 AI 또는 머신러닝 엔지니어링 경력이 있으며, 하나 이상의 프로덕션 시스템을 배포한 경험이 있어야 합니다.
- 토큰화, 임베딩, 분류, 개체명 인식 및 정보 추출을 포함한 탄탄한 NLP 지식이 있어야 합니다.
- 코딩, Git, 테스트, API 및 시스템 설계, 디버깅을 포함한 강력한 소프트웨어 엔지니어링 역량이 있어야 합니다.
- PyTorch 또는 Keras를 사용해 모델을 학습한 실무 경험이 있어야 합니다.
- Transformer 및 변분 오토인코더와 같은 생성 아키텍처를 이해해야 합니다.
- RAG, 임베딩 및 벡터 데이터베이스, 프롬프트 또는 평가 설계를 포함한 LLM 프로덕션 경험이 있어야 합니다.
- FastAPI 또는 이에 준하는 프레임워크, Docker, AWS·GCP·Azure 중 하나의 클라우드 플랫폼 경험이 있어야 합니다.
- 머신러닝 연구를 해석하고 개념을 작동하는 코드로 전환할 수 있어야 합니다.
- 우대: LoRA 또는 강화학습 기반 방법을 사용한 LLM 미세 조정 경험.
- 우대: SQL 데이터베이스 지식.
- 우대: LangGraph 또는 LangChain과 같은 에이전트 프레임워크에 대한 이해.
- 우대: Kubernetes, CI/CD 및 모델 서빙 인프라 경험.
- 우대: 오픈소스 기여 또는 발표된 연구 결과 재현 경험.
- 근무 시간은 PKT 기준 오후 7시부터 오전 4시까지입니다.
복리후생
- Volga Partners를 통해 계약하며, Deel이 계약 및 지급 관리를 지원합니다.
- 90일의 수습 기간이 적용됩니다.
- 의료 보험은 회사가 지원합니다.
- 회사 정책에 따라 유급 휴가가 제공됩니다.
- 회사가 지정한 공휴일에는 휴일 급여가 포함됩니다.
- Volga Partners는 확장 중인 AI 조직 내에서 경력 개발과 전문적 성장 기회를 제공합니다.








