Data Curation Engineer (데이터 큐레이션 엔지니어)

[회사 소개] 주식회사 오토메타(Automata Inc.)는 AI 중심의 오케스트레이션 플랫폼 기업으로, 복잡한 소프트웨어 개발과 운영을 쉽고 효율적으로 만듭니다. AI와 도메인 지식을 결합하여, 기획·개발·운영 전 과정을 자동화하고, 기업이 보다 빠르고 효율적으로 디지털 혁신을 이룰 수 있도록 지원합니다. 솔루션 사업부에서는 AI·클라우드 기반의 다양한 서비스와 플랫폼을 기획·개발하고, SM 사업부에서는 구축된 시스템과 서비스를 안정적으로 운영·관리합니다. 국내외 다양한 산업의 파트너와 협력(BMW, LG, Samsung, China Mobile, 한진, Guanaitong 등)하며, 금융·유통·F&B·공공 등 폭넓은 분야에서 프로젝트를 성공적으로 수행하고, 솔루션 및 서비스를 제공하고 있으며, 더욱 많은 기업들과 파트너십을 진행 중에 있습니다. 주식회사 오토메타(Automata Inc.)의 목표는 AI 기술로 지속 가능한 업무 혁신과 비즈니스 경쟁력 강화를 실현하는 것입니다. [주요 서비스 & 솔루션] - Zenith Ai : AI 기반 개발 자동화 & 지식 오케스트레이션 플랫폼 (자체 LLM, RLRV, Ontology, RAG 기술 도입) - Harmony CVM : 기업 연동형 B2B·B2C 마켓플레이스 솔루션 - OrderHop : QR·스마트오더 기반 F&B 올인원 매장 운영 솔루션 - Harmony RCS : 차세대 양방향 메시징·마케팅 솔루션 [회사 문화] - 자율과 책임: 성과 중심의 유연한 업무 환경 - 열린 소통: 직급에 상관없는 자유로운 아이디어 공유 - 빠른 실행: 결정이 나면 바로 실행, 결과로 이야기 [함께하고 싶은 분] - AI·IT 기술로 더 나은 업무 환경을 만들고 싶은 분 - 문제 해결을 즐기고 빠른 실행에 자신 있는 분 - 다양한 산업과 프로젝트 경험을 쌓고 싶은 분 1. Domain Knowledge & Ontology 구축 • 기업 데이터를 AI가 이해할 수 있는 Operational Knowledge로 구조화 • Domain Vocabulary, Taxonomy, Ontology 설계 및 관리 • Enterprise Knowledge Graph 구축 및 운영 • AI Native Ontology Layer 설계 2. Domain Vocabulary Mapping • 산업 표준 Vocabulary와 내부 데이터 모델 매핑 • 도메인별 용어 체계 정규화 및 Canonical Model 구축 • Cross-System Semantic Alignment 수행 • Domain Standard와 Enterprise Knowledge Graph 연계 3. Knowledge Graph Curation • KG ABox 데이터 정제 및 관리 • Entity 및 Relationship 모델링 • Canonical Entity Mapping 및 정합성 관리 • Graph 기반 Operational Knowledge 구조 설계 4. Cross-Source Data Integration • 다수의 데이터 소스 간 의미 체계 통합 • Source 간 Vocabulary 및 Schema 차이 분석 • Entity Resolution 및 Identity Matching 수행 • 데이터 충돌(Conflict) 분석 및 해결 5. AI Verifier Workflow 운영 • LLM 기반 Schema 및 Ontology Proposal 검토 • Ontology Anti-pattern 검증 및 품질 관리 • Domain Expert 기반 Human-in-the-loop 검증 프로세스 운영 • AI Verifier Acceptance Workflow 설계 및 개선 6. Provenance & Data Governance • 데이터 Lineage 및 Audit Trail 관리 • Ontology 변경 이력 관리 • Provenance 기반 데이터 신뢰성 관리 • Knowledge Asset 품질 관리 체계 구축 7. Product Ontology Integration • Zenith 제품 간 공통 Ontology 기반 지식 공유 구조 설계 • Product 간 Knowledge Reuse 체계 구축 • Enterprise Workflow Knowledge 통합 관리 데이터 모델링, Knowledge Management 또는 Domain Data 분야 실무 경험을 보유하신 분 데이터의 의미(Semantics)를 구조적으로 분석할 수 있는 분 복잡한 도메인 지식을 체계적으로 모델링할 수 있는 분 다양한 이해관계자(도메인 전문가, PM, 엔지니어 등)와 협업할 수 있는 분 • 데이터 품질과 의미적 정확성에 높은 관심을 가진 분 • 새로운 지식 체계(Ontology, Knowledge Graph 등)를 학습하고 적용할 수 있는 분 • 한국 오피스(서울)에서 대면(On-site) 근무가 가능한 분 • 한국어로 원활한 업무 커뮤니케이션이 가능한 분 • 읽기, 쓰기, 말하기 능통 • 외국인의 경우 TOPIK 6급 이상 필수 Ontology & Knowledge Graph • RDF, OWL2, SHACL, SPARQL 활용 경험 • Ontology 설계 및 운영 경험 • Knowledge Graph 구축 경험 • Graph Database 활용 경험 • Ontology Design Pattern 이해 및 적용 경험 • Semantic Web 관련 경험 Tools & Platforms • Protégé 활용 경험 • Apache Jena, Fuseki, TDB2 활용 경험 • Neo4j 또는 Graph Database 운영 경험 • Apache AGE 활용 경험 • Knowledge Modeling Tool 사용 경험 Domain Standards • Healthcare 표준(FHIR, SNOMED CT, LOINC, ICD, HL7, DICOM 등) 경험 • Finance 표준(FIBO, ISO 20022 등) 경험 • Telco 표준(TM Forum SID 등) 경험 • Marketplace 표준(, GS1 등) 경험 • DCAT, SKOS, PROV-O, vCard 등 표준 활용 경험 Data Quality & Governance • Data Lineage 구축 경험 • Data Provenance 관리 경험 • Schema Profiling 경험 • Data Quality Monitoring 경험 • Cross-source Identity Resolution 경험 • Metadata Governance 경험 AI & Verifier Workflow • LLM 기반 데이터 처리 경험 • Human-in-the-loop Workflow 설계 경험 • AI 기반 Data Mapping 또는 Classification 경험 • DSPy, TextGrad 등 AI Evaluation Framework 경험 • AI Verifier 기반 검증 프로세스 경험 Domain Expertise • 의료, 통신, 금융, 마켓플레이스 중 하나 이상의 산업 도메인 전문성 • 도메인 전문가와의 협업 경험 • 복잡한 비즈니스 규칙 및 운영 지식 모델링 경험 기타 • Knowledge Graph, Ontology 관련 프로젝트 경험을 보유하신 분 • 데이터를 단순 저장 자산이 아닌 지식 자산으로 바라보는 분 • AI와 Domain Knowledge의 결합에 관심이 있는 분 • Enterprise Knowledge Operating System 구축에 관심이 있는 분 • 자율적인 근무 환경 - 시차 출퇴근제 (9-10시 출근 가능, 8시간 근무) - 1/2 반차 휴가 사용 • 수평적인 근무 환경 • 매주 수요일 재택근무 • 연 22회 휴가 지급 (정규직 대상) - 기본 연차(15일) + 일퇴찬스 (6일 : 1달에 0.5개 * 12) + 생일휴가 (1일) • 연휴 샌드위치 공동연차 제도