포지션 상세
• 다우기술은 40년 동안 국내 IT 산업을 이끌어온 벤처 1세대 기업입니다.
• 그리고 IT기술을 기반으로 금융, 서비스, 콘텐츠, 글로벌 분야로 성장하는 다우키움그룹의 소속되어 있습니다. (키움증권, 사람인 등 업계를 선도하는 30여개의 국내외 계열사를 보유)
• 세상에 많은 도움을 준다는 의미의 사명을 바탕으로 신뢰할 수 있는 기술과 서비스로 세상에 기여할 다우인을 기다립니다.
• AX개발팀은 디지털혁신그룹 소속으로, 회사의 주요 제품에 AI 기능을 직접 설계하고 적용하는 팀입니다.
• AX개발팀은 기존 서비스 조직과 협업을 통해 AI 기능의 기획/구현/배포를 담당하는 기술 중심 조직입니다.
• 기술 검토에서 끝나는 게 아니라 실제 사용자 환경에 적용되는 기능을 만드는 것을 목표로, 서비스 품질과 확장성을 함께 고려하며 개발을 진행하고 있습니다.
• 개발한 AI 기능이 서비스를 통해 실제 고객에게 직접 전달됩니다. 코드가 실제 사용자 경험으로 이어지는 걸 바로 확인할 수 있는 환경입니다.
• AI 기반 신기능을 선제적으로 도입함으로써 서비스 경쟁력을 높이는 데 기여하고, 기술이 비즈니스 성과로 이어지는 흐름을 직접 경험할 수 있습니다.
• Vector DB, Graph DB 기반 지식 구조 설계
• LLM 기반 Multi-Agent 개발 및 Orchestration 구현
• 모델 추론 구조 설계 및 성능 개선
• 정형/비정형 데이터 처리 파이프라인 구축
※ 담당 서비스 : 다우기술 B2B, B2C 서비스
[ 관련 기술 소개 ]
[주요기술]
• Python, FastAPI 기반 백엔드 서비스 개발
• RAG 파이프라인 설계 (Vector DB, Graph DB, Hybrid Search)
• LangChain, LangGraph 기반 Agent 및 Workflow 개발
• Embedding 모델 활용 및 검색 품질 최적화
[도입예정]
• Multi-Agent 구조 확장 및 MCP / A2A 기반 연동
• vLLM 등 모델 서빙 프레임워크 도입
• Hybrid RAG 구조를 통한 검색 품질 개선
[협업 방식]
• Git 기반 코드 협업, PR을 통한 변경 이력 관리
• 서비스 조직과 직접 소통하며 요구사항 정의 및 기능 우선순위 조율
[코드/업무리뷰]
• PR 기반 코드 리뷰 진행 - 단순 오류 지적이 아닌 설계 관점의 논의를 지향
• 주요 기능이나 구조 변경 전에는 사전 공유 및 피드백 과정을 거침
• 리뷰 문화를 초기부터 팀원들과 함께 만들어가는 단계
[배포/빌딩/자동화 방식, 툴]
• Docker 기반 컨테이너 환경에서 서비스 구성 및 배포
• VM 기반 운영 환경 병행, 서비스 특성에 맞는 배포 방식 적용
[기타 컨벤션 등]
• 완성도보다 빠른 시도를 우선하고, 실 서비스 피드백을 반영해 개선하는 방식
• 기술 선택 시 유행보다 실제 적용 가능성과 유지보수 부담을 함께 고려
• Python 기반 서비스 개발 및 운영 경험
• LLM, RAG, Agent 중 하나 이상의 시스템을 직접 설계/구현해본 경험
• 데이터 처리 및 파이프라인 구축 경험
• REST API 개발 및 백엔드 서비스 연계 경험
• 그리고 IT기술을 기반으로 금융, 서비스, 콘텐츠, 글로벌 분야로 성장하는 다우키움그룹의 소속되어 있습니다. (키움증권, 사람인 등 업계를 선도하는 30여개의 국내외 계열사를 보유)
• 세상에 많은 도움을 준다는 의미의 사명을 바탕으로 신뢰할 수 있는 기술과 서비스로 세상에 기여할 다우인을 기다립니다.
• AX개발팀은 디지털혁신그룹 소속으로, 회사의 주요 제품에 AI 기능을 직접 설계하고 적용하는 팀입니다.
• AX개발팀은 기존 서비스 조직과 협업을 통해 AI 기능의 기획/구현/배포를 담당하는 기술 중심 조직입니다.
• 기술 검토에서 끝나는 게 아니라 실제 사용자 환경에 적용되는 기능을 만드는 것을 목표로, 서비스 품질과 확장성을 함께 고려하며 개발을 진행하고 있습니다.
• 개발한 AI 기능이 서비스를 통해 실제 고객에게 직접 전달됩니다. 코드가 실제 사용자 경험으로 이어지는 걸 바로 확인할 수 있는 환경입니다.
• AI 기반 신기능을 선제적으로 도입함으로써 서비스 경쟁력을 높이는 데 기여하고, 기술이 비즈니스 성과로 이어지는 흐름을 직접 경험할 수 있습니다.
주요업무
• RAG 기반 지식 검색 및 응답 시스템 설계/구현• Vector DB, Graph DB 기반 지식 구조 설계
• LLM 기반 Multi-Agent 개발 및 Orchestration 구현
• 모델 추론 구조 설계 및 성능 개선
• 정형/비정형 데이터 처리 파이프라인 구축
※ 담당 서비스 : 다우기술 B2B, B2C 서비스
[ 관련 기술 소개 ]
[주요기술]
• Python, FastAPI 기반 백엔드 서비스 개발
• RAG 파이프라인 설계 (Vector DB, Graph DB, Hybrid Search)
• LangChain, LangGraph 기반 Agent 및 Workflow 개발
• Embedding 모델 활용 및 검색 품질 최적화
[도입예정]
• Multi-Agent 구조 확장 및 MCP / A2A 기반 연동
• vLLM 등 모델 서빙 프레임워크 도입
• Hybrid RAG 구조를 통한 검색 품질 개선
[협업 방식]
• Git 기반 코드 협업, PR을 통한 변경 이력 관리
• 서비스 조직과 직접 소통하며 요구사항 정의 및 기능 우선순위 조율
[코드/업무리뷰]
• PR 기반 코드 리뷰 진행 - 단순 오류 지적이 아닌 설계 관점의 논의를 지향
• 주요 기능이나 구조 변경 전에는 사전 공유 및 피드백 과정을 거침
• 리뷰 문화를 초기부터 팀원들과 함께 만들어가는 단계
[배포/빌딩/자동화 방식, 툴]
• Docker 기반 컨테이너 환경에서 서비스 구성 및 배포
• VM 기반 운영 환경 병행, 서비스 특성에 맞는 배포 방식 적용
[기타 컨벤션 등]
• 완성도보다 빠른 시도를 우선하고, 실 서비스 피드백을 반영해 개선하는 방식
• 기술 선택 시 유행보다 실제 적용 가능성과 유지보수 부담을 함께 고려
자격요건
• 관련 경험이 있는 분 (3~15년/ 선임~책임급)• Python 기반 서비스 개발 및 운영 경험
• LLM, RAG, Agent 중 하나 이상의 시스템을 직접 설계/구현해본 경험
• 데이터 처리 및 파이프라인 구축 경험
• REST API 개발 및 백엔드 서비스 연계 경험
