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| 회사명 | 엘박스 |
|---|---|
| 포지션 | AI Researcher |
| 근무지 | 서울특별시 강남구 테헤란로 306, 카이트타워 5층 |
| 고용형태 | 정규직 |
| 경력 | 5년 이상 |
| 기술 스택 | PyTorch, React, Scikit-Learn, Tensorflow, Kotlin, AWS, ElasticSearch, Spring Framework |
엘박스는 “법을 사람들에게 더 가깝고 의미 있게 만든다”는 미션을 가진 법률 인공지능 소프트웨어 스타트업입니다. 법률 전문가를 돕는 것이 곧 법의 도움을 필요로 하는 사람들을 돕는 것이라는 믿음을 가지고, 2020년 출시한 판례 검색 서비스 ‘엘박스’를 시작으로 기술을 통해 법률 업무를 혁신하기 위한 노력을 꾸준히 이어오고 있습니다.
현재 대한민국 전체 변호사의 약 60%에 해당하는 2만 명의 변호사가 엘박스 회원으로 가입되어 있습니다. 주요 고객은 김앤장, 광장, 태평양을 포함한 국내 10대 로펌과 삼성전자, SK, 현대건설, LG, 네이버 등 주요 대기업입니다. 법무부, 경찰청, 금융감독원 등 정부기관에서도 엘박스를 사용하고 있습니다.
2024년 상반기 엘박스는 판결문 기반 변호사 찾기 서비스 '엘파인드'와 법률 분야에 특화된 대화형 AI 검색 서비스인 '엘박스 AI'를 출시하여, 그동안 축적된 데이터와 기술력을 기반으로 법률 업무 환경을 한 차원 더 혁신하고자 합니다.
[엘박스의 Data AI Team을 소개해요.]
Data AI 팀은 엘박스의 방대한 원천 법률 데이터를 기반으로, 데이터 처리(Data)–검색(Searching)–학습(Learning)–평가(Evaluation)에 이르는 AI 핵심 기술 축을 담당하는 팀이에요. 특히 법률 도메인의 강점을 극대화해 LBOX의 독자적 AI 기술 스택을 구축하며, 제품팀(Squad)과의 밀접한 협업을 통해 제품 고도화에 직접적으로 기여하는 기술 개발을 수행해요.
1. 평가: 법률 AI의 성능을 측정하는 표준을 만들어요.
Data AI 팀이 가장 중요하게 다루는 영역 중 하나는 정량적이고 재현 가능한 AI 평가 체계 구축이에요. 평가가 곧 개선의 토대라는 원칙 아래, LBOX에서의 AI 제품이 실제 환경에서 어떤 성능을 내는지 객관적 기준을 수립하고, 개선 방향을 제시해요.
2. 학습: Agent 기반의 지식 및 행동에 대한 학습 메커니즘을 개발해요.
정량적인 평가를 바탕으로, Data AI 팀에서는 LLM의 parameter tuning 중심의 모델 학습 방식을 넘어, 모델이 실제 환경에서 지식을 습득하고 도구를 활용하는 행동을 최적화할 수 있는 Agent 학습 방법을 구축하는 것에 초점을 둬요. 이를 통해 법률 AI 분야에서 LBOX의 지속적인 기술적 우위를 확보해요.
3. 검색: 법률 Retrieval 분야의 기술적 우위를 확보해요.
Data AI 팀은 Agent 학습의 핵심 요소 중 하나인 지식 탐색 능력을 강화하기 위해, 법률 도메인에 최적화된 검색 기술을 개발해요. 법률 문서의 구조적 특성을 정교하게 반영해, 모델이 필요한 정보를 정확히 찾아 활용할 수 있는 기반을 마련해요.
4. 데이터: 법률 데이터의 구조적 강점을 AI 전 과정에 내재화해요.
Data AI 팀은 복잡한 법률 문서를 AI가 학습·검색·평가에 활용할 수 있도록 정제하고 구조화하는 역할을 수행해요. 법률 데이터의 형식·논리·참조 체계 등 핵심 요소를 반영한 데이터 파이프라인을 구축해, LBOX AI의 전반적인 성능 향상과 기술적 일관성을 뒷받침해요.
5. 팀 구성: 각 전문 영역을 기반으로 유기적인 협업을 수행해요.
이러한 역할을 수행하기 위해 Data AI 팀은 Data Engineer, Search Engineer, AI Researcher로 구성되어 있으며, 각 직군이 고유한 강점을 바탕으로 유기적으로 협력해 LBOX의 법률 AI 경쟁력을 강화해요.
[엘박스의 AI Researcher를 소개해요.]
Data AI 팀은 역할을 고정된 직무로 구분하지 않고, 각 구성원이 가진 전문성과 강점을 중심으로 기여 영역을 유연하게 설정해요. 그중 AI Researcher 포지션은 평가(Evaluation)와 학습(Learning)을 중심으로 전문성을 발휘하며, 팀의 핵심 기술 축 전반에 기여하는 역할을 수행해요.
AI Researcher는 모델의 실제 성능을 정밀하게 평가해 개선 방향을 도출하고, 모델이 환경에서 지식을 습득하고 도구를 활용할 수 있도록 하는 Agent 기반 법률 AI를 학습 및 개선해요. 이와 함께 검색과 데이터 처리에도 적극적으로 참여하여, 법률 도메인의 구조적 특성이 학습·검색·평가 전 과정에 효과적으로 반영되도록 팀 내 다양한 기술 축을 연결해요.
[이력서는 이렇게 작성해 주세요.]
PyTorch React Scikit-Learn Tensorflow Kotlin AWS ElasticSearch Spring Framework
[근무/업무 환경]
[식사/간식]
[자기계발]
[그 외]
서류 지원 ＞ 1차 직무역량 인터뷰 및 프로젝트 발표 ＞ 2차 조직문화 인터뷰 ＞ 3차 CEO 인터뷰 및 레퍼런스 체크 ＞ 최종합격 • 프로세스는 상황에 따라 사전 안내 후 일부 변경될 수 있어요. • 1차 직무역량 인터뷰에서는 프로젝트 혹은 직접 수행하신 연구 관련해 약 20분 내외로 슬라이드 발표를 요청드리고 있어요.