[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
주요 업무
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
자격요건
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
우대사항
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(Schema.org, 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
[채용 절차] 서류 전형 ＞ 실무진 면접 ＞ 과제 전형 (필요할 경우) ＞ 최종 합격
[입사 유의사항]
• 인턴을 제외한 모든 직무는 3개월 수습기간이 있습니다.
• 수습기간 동안 급여(100%) 및 복지는 차등 없이 지급됩니다.
• 입사지원 서류에서 허위기재 사실이 발견될 경우, 입사가 취소될 수 있습니다.
[기타]
• 정규직 계약 체결 예정.
• 추가적인 내용에 대해서는 인터뷰에서 논의.
