EXL은 조직이 데이터, 분석, 기술을 활용해 운영을 개선하고 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하는 비즈니스 컨설팅 및 서비스 기업입니다. 운영 관리, 의사결정 분석, 디지털 전환 등의 업무를 수행하며, 의료, 보험, 금융, 물류 분야의 고객을 지원한 경험을 보유하고 있습니다. EXL은 데이터 과학과 실무적인 비즈니스 전문성을 결합해 각 조직의 목표, 운영 모델, 산업 환경에 맞춘 솔루션을 개발합니다.
EXL 시니어 생성형 AI 엔지니어링 리드 (하이브리드 근무, 미국)
엔터프라이즈 규모의 대규모 언어 모델 및 에이전트형 AI 솔루션 설계를 주도합니다. AWS, Google Cloud, Snowflake 전반에서 거버넌스를 갖춘 프로덕션용 워크플로를 구축합니다.
설명
- 대규모 언어 모델, 파운데이션 모델, 에이전트형 AI 프레임워크를 활용해 엔터프라이즈 생성형 AI 시스템을 설계하고 제공합니다.
- 재사용 가능한 AI 패턴, 가속기, 참조 아키텍처를 만듭니다.
- 비즈니스 과제를 확장 가능한 AI 워크플로와 프로덕션 준비가 된 개념 증명으로 전환합니다.
- 새로운 생성형 AI 기술과 검증된 관행을 적용해 AI 플랫폼을 현대화합니다.
- 통제 가능하고 신뢰할 수 있는 대규모 언어 모델 출력을 만드는 프롬프트 엔지니어링 프레임워크를 구축하고 유지합니다.
- 프롬프트 버전 관리, 수명 주기 관리, 테스트 관행을 수립합니다.
- 환각, 편향, 보안 위협, 컴플라이언스 요구에 대응하는 AI 보호 장치를 구축합니다.
- LangGraph, LangChain, CrewAI, Semantic Kernel 또는 유사 도구로 확장 가능한 오케스트레이션 파이프라인을 개발합니다.
- 재사용 가능한 AI 구성 요소, 도구, 에이전트, 워크플로 템플릿을 만듭니다.
- 멀티 에이전트 시스템과 자율 워크플로를 구축합니다.
- 비즈니스 이해관계자와 협력해 가치 있는 AI 활용 사례를 발굴합니다.
- 합성 데이터와 엔터프라이즈 데이터를 사용해 AI 프로토타입과 MVP를 만듭니다.
- 확장성, 보안성, 신뢰성 기준을 충족하는 프로덕션 애플리케이션으로 프로토타입을 발전시킵니다.
- AWS, Google Cloud, Snowflake 전반에 걸친 확장 가능한 생성형 AI 아키텍처를 설계합니다.
- Amazon Bedrock, SageMaker, Vertex AI, Snowflake Cortex AI 및 기타 클라우드 네이티브 AI 서비스를 사용합니다.
- 벡터 데이터베이스, 임베딩, 시맨틱 검색을 활용해 RAG 시스템을 설계합니다.
- 모델 배포, 추론 속도, 인프라 비용 효율을 개선합니다.
- 정확도, 관련성, 지연 시간, 안전성, 비즈니스 영향을 평가하는 프레임워크를 만듭니다.
- 프롬프트, 모델, 워크플로의 벤치마크를 개발합니다.
- KPI, 관측 가능성 관행, 모니터링 전략을 정의합니다.
- 프롬프트 튜닝, 검색 개선, 워크플로 정교화를 통해 모델 성능을 높입니다.
지원 자격
- 컴퓨터 과학, 인공지능, 데이터 과학, 공학 또는 관련 분야의 학사 또는 석사 학위.
- 소프트웨어 엔지니어링, 머신러닝, 데이터 엔지니어링 또는 AI 솔루션 개발 경력 8년 이상.
- 생성형 AI, 대규모 언어 모델, 파운데이션 모델 관련 실무 경력 4년 이상.
- 고급 대규모 언어 모델 아키텍처와 프롬프트 프레임워크를 활용한 엔터프라이즈 생성형 AI 솔루션 설계에 대한 탄탄한 경험.
- 확장 가능한 AI 워크플로, 오케스트레이션 파이프라인, 재사용 가능한 AI 구성 요소 개발 전문성.
- 비즈니스 요구를 프로덕션용 AI 솔루션으로 전환하고 합성 데이터를 활용해 프로토타입을 만들 수 있는 역량.
- 프롬프트 버전 관리, 거버넌스, 보호 장치, 통제된 대규모 언어 모델 출력에 대한 심층 지식.
- AI 평가 프레임워크, 벤치마킹 방법, 최적화 기법에 대한 충분한 이해.
- 벡터 데이터베이스, 임베딩, 시맨틱 검색, RAG 아키텍처 관련 경험.
- 뛰어난 Python 역량과 최신 AI 및 머신러닝 개발 프레임워크에 대한 지식.