Equifax는 데이터를 중요한 의사결정을 위한 인사이트로 전환하는 데 주력하는 글로벌 금융·핀테크·사이버 보안 기업입니다. 금융기관, 고용주, 정부 기관을 대상으로 신용 보고, 리스크 모델링, 신원 보호, 분석, 클라우드 기술, 인공지능 등의 서비스를 제공합니다. 애틀랜타에 본사를 둔 Equifax는 24개국에서 약 15,000명의 직원을 보유하고 있으며, 독점 데이터와 기술을 결합해 고객의 현명한 의사결정을 지원합니다.
소프트웨어 엔지니어 II, 에이전틱 AI
Equifax에서 프로덕션 LLM 에이전트, 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인, 엔터프라이즈 AI 워크플로를 구축합니다. Python, 오케스트레이션 프레임워크, API, 벡터 데이터베이스를 활용해 복원력 있는 시스템을 개발합니다.
설명
- LangGraph, AutoGen, LlamaIndex 등의 프레임워크로 상태를 유지하는 다단계 에이전트 워크플로를 구축합니다.
- Chain-of-Thought(CoT), ReAct 등의 기법으로 프롬프트를 개선합니다.
- LLM 도구 및 함수 호출을 위한 견고한 API 래퍼와 엄격한 JSON 스키마를 만듭니다.
- 에이전트를 내부 데이터베이스, CRM, 엔터프라이즈 시스템에 안전하게 연결합니다.
- 단기 메모리 버퍼와 장기 벡터 또는 관계형 저장소를 사용해 컨텍스트를 유지합니다.
- 고처리량 데이터 수집 파이프라인을 구축하고 유지 관리합니다.
- 하이브리드 검색, 임베딩 조정, 재순위화를 통해 검색 관련성을 높입니다.
- 속도 제한, API 오류, 환각에 대비한 오류 처리와 재시도 기능을 추가합니다.
- 에이전트가 자체 출력을 수정하거나 담당자에게 명확히 에스컬레이션할 수 있도록 합니다.
- LLM-as-a-judge 등의 방법을 사용해 결정론적 소프트웨어 테스트와 평가를 작성합니다.
- LangSmith, Phoenix 등의 추적 도구로 추론 경로를 살펴보고 무한 루프를 방지하며 지연 시간을 줄입니다.
- AI 프로토타입을 신뢰할 수 있는 프로덕션 시스템으로 전환합니다.
- 깔끔하고 효율적인 코드를 작성하고, LLM 프롬프트를 개선하며, API를 통합하고, 상태 기반 에이전트 워크플로를 관리합니다.
지원 자격
- 핵심 소프트웨어 엔지니어링 경력 3~6년이 있어야 합니다.
- 프로덕션 LLM 애플리케이션, RAG 파이프라인 또는 에이전틱 워크플로를 직접 구축하고 배포한 실무 경력이 1년 이상 있어야 합니다.
- FastAPI, Pydantic, Asyncio를 포함한 Python에 능숙해야 합니다.
- LangGraph, LangChain, AutoGen, LlamaIndex 등의 LLM 오케스트레이션 프레임워크를 실무에서 사용한 경험이 있어야 합니다.
- 함수 호출용 JSON 스키마 작성 경험이 있어야 합니다.
- REST 또는 gRPC API 래퍼 구축 경험이 있어야 합니다.
- 벡터 데이터베이스 사용 경험이 있어야 합니다.
- 에이전트 실행 추적, 지연 시간 모니터링, 프롬프트 평가를 위한 관측성 플랫폼 사용 경험이 있어야 합니다.
- CI/CD, Git 워크플로, 단위 및 통합 테스트, Docker, 깔끔하고 확장 가능한 소프트웨어 개발의 탄탄한 기반이 있어야 합니다.
- Vertex AI, ADK, Model Armour를 포함한 GCP 클라우드 네이티브 AI 서비스를 실무에서 사용한 경험이 있어야 합니다.
- NeMo Guardrails 또는 Guardrails AI와 같은 시맨틱 가드레일 프레임워크를 접해 본 경험이 있어야 합니다.
- 파인튜닝, 임베딩 맞춤화 또는 오픈소스 모델의 로컬 배포에 익숙해야 합니다.
복리후생
- 포괄적인 보상 및 의료 혜택 패키지.
- 유급 휴가.
- 가이드형 커리어 트랙을 제공하는 온라인 학습 플랫폼을 통한 경력 성장 기회.
- 하이브리드 근무 환경.