보안과 혁신을 동시에 실현하는 ‘기업용 Local LLM’의 설계자 필라넷의 AI 엔지니어는 기업 데이터를 안전하게 보호하는 보안형 AI 솔루션의 아키텍처를 직접 설계하고 구축합니다. 외부 API 의존도를 낮춘 Local LLM 환경에서 필라넷만의 독보적인 AI 생태계를 이끄는 핵심적인 역할을 수행합니다. RAG 및 AI Agent를 통한 지능형 워크플로우 구현 고도화된 RAG(검색 증강 생성) 파이프라인으로 데이터의 가치를 극대화하며, 스스로 판단하고 행동하는 AI Agent 시스템을 통해 업무 방식의 혁신을 주도합니다. 백엔드 API 설계부터 인프라 최적화까지, AI 기술이 비즈니스 가치로 전환되는 전 과정을 주도적으로 경험할 수 있습니다.
주요 업무
Local LLM 기반 서비스 아키텍처 설계 및 구축
RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인 설계 및 고도화
(Vector DB, Embedding, Chunking, Retrieval 전략 포함)
Agent 기반 AI Workflow 및 Orchestration 시스템 개발
LLM 백엔드 API 및 AI 서비스 개발
LLM 추론 최적화 (vLLM, llama.cpp 등) 및 성능 튜닝
AI 서비스 운영 환경 구축 (Docker, Kubernetes 등)
자격요건
LLM 기반 서비스 개발 또는 RAG 파이프라인 구축 경험 3년 이상
Vector DB 및 Embedding 기반 검색 시스템 이해
API 설계 및 서비스 아키텍처 설계 경험
Backend 개발 경력 3년 이상 (Node.js 또는 Python)
문제 해결 중심의 개발 역량 및 성능 최적화 경험
[기술스택] AI / LLM Local LLM (EXAONE, LLaMA, GPT-OSS 등) RAG (Embedding, Vector Search, Re-ranking) Framework: LangChain, Semantic Kernel 등
Backend NestJS, Node.js, TypeScript FastAPI (Python 기반 AI 처리)
Data / Search Vector DB: Qdrant, Pinecone, FAISS Search: Azure AI Search, Elasticsearch
Infra Docker, Kubernetes (AKS 등) Linux 환경 기반 서버 운영
