AI Data Engineer

㈜디비아이엔씨는 1977년에 설립된 회사로 자본금 910억 6,316만원, 매출액 5,874억, 사원수 1,000명 규모의 대기업입니다.

1. AI 서비스 데이터·지식 구조 설계

• LLM/RAG, Agentic AI, AI OCR 등AI 서비스 적용을 위한 데이터 구조, 지식 구조, 모델 적용 방식 설계 및 구현
• 온톨로지 기반 업무 지식 체계화 및 Knowledge Graph 설계·구축

1. 비정형 데이터 처리 & RAG 파이프라인

• PDF, 이미지, 표 등 비정형 문서의 파싱, OCR, Layout Analysis, 메타데이터 태깅, 청킹 및 임베딩 전략 수립
• RAG 검색·응답 품질 개선을 위한 문서 구조화, 검색 전략, Query 처리, Reranking 등 결과 품질 개선

1. 모델 및 AI 서비스 적용

• AI 서비스에 필요한 데이터 파이프라인 및 아키텍처 설계·구축
• 원천 데이터, 문서 데이터, Vector Store, Knowledge Graph, AI Workflow로 이어지는 데이터 흐름 설계
• 온프레미스/클라우드 기반 AI 기술 적용 환경 구성 및 최적화
• LLMOps/AIOps 플랫폼을 활용한 모델 서빙 환경 운영 (모델 배포, 자원 활용 세팅, 추론 파라미터 설정 등)
• 모델 성능 비교, 서비스 적용 검증 및 운영 전환 지원
• 데이터 처리·가공·파이프라인 구축 또는 AI 서비스 연계 데이터 엔지니어링 경력 4~8년
• Python, SQL 활용 및 정형·비정형 데이터 구조에 대한 실무 수준의 이해
• 현업 요구사항을 기술 구조로 구체화하고 개발부서·유관부서와 협업할 수 있는 커뮤니케이션 역량
• 데이터·지식 구조 설계 : 데이터 모델링, 메타데이터 설계, 지식 구조 설계 / 온톨로지 설계, 엔티티·관계 모델링, 지식그래프 구축 경험
• 비정형 데이터 처리 & RAG : 문서 파싱, OCR, Layout Analysis, 청킹·임베딩 전략 수립 / RAG용 문서 구조화, Vector DB 연동, 검색·Reranking 품질 개선
• 모델 & AI 서비스 적용 : LLM/SLM/VLM 실행 환경 구성, 프롬프트·워크플로우 설계 / LLMOps·AIOps 솔루션을 활용한 모델 서빙·운영 환경 세팅 / AI 서비스 응답 품질·로그·지표 분석을 통한 안정화
• 보험, 금융, 제조 분야의 비즈니스 지식이 있거나, 해당 분야에서 프로젝트(PoC, BMT 등)를 수행해 본 경험.
• 복잡한 문서나 이미지를 AI가 읽기 좋게 가공하고, 이를 바탕으로 RAG 시스템을 직접 개발해 본 경험.
• LangChain, LangGraph 등 널리 쓰이는 최신 LLM 애플리케이션 개발 프레임워크를 다뤄본 경험.
• Neo4j 같은 Graph DB를 사용하거나, 도메인 데이터를 지식 체계 형태로 연결하고 구조화해 본 경험.
• AI의 응답 품질이나 프롬프트를 평가하고 모델 성능을 비교해 본 경험.
• 모델을 실제 서비스 환경에 배포(서빙)하고, GPU 자원 세팅 및 모니터링을 해본 운영 경험.
• 경조휴가 및 경조금 지원
• 자녀학자금 지원
• 대출이자 지원
• 선택적 복리후생
• 건강검진 지원
• 법인콘도 사용