RAG Search Engineer (Backend)

About the role

크라우드웍스는 국내 ​인공지능 데이터 산업을 주도하는 ​IT ​기업으로서 지난 ​2023년 8월 31일, ​설립 6년만에 ​국내 ​AI 스타트업 ​중 ​최초로 ​한국거래소 코스닥 시장에 ​상장하였습니다. ​크라우드웍스는 네이버, 삼성전자, ​크래프톤을 ​포함한 ​약 430여개의 고객사들에게 ​인공지능 모델 ​개발에 ​필요한 형태의 ​AI Data를 ​공급한 ​경험이 있으며, 약 ​2억개 이상의 ​누적데이터와 1천 건 이상의 프로젝트 운영 경험을 바탕으로 각 수요기업에게 적합한 맞춤형 A to Z 서비스까지 제공하고 있습니다.

또한, 기업 고객뿐만 아니라 원하는 시간과 장소에서, 원하는 만큼 일하며 소득을 창출하고 싶어하는 50만명 이상의 크라우드웍스 회원에게는 꾸준한 일자리와 함께 다양한 인공지능 데이터 작업에 참여할 수 있는 기회를 제공함으로써 기업의 사회적 책임도 다하고자 하고 있습니다.

전세계적으로 확대되고 있는 인공지능 기술에 대한 관심과 데이터의 수요에 맞게 크라우드웍스 역시 기존의 인공지능 데이터 비즈니스 뿐만 아니라 AI 기술 개발 가치사슬 전 단계를 제공하는 통합 데이터 솔루션 회사로 나아가고자 노력하고 있으며, 이를 통해 궁극적으로 사람과 인공지능이 함께 성장하는 새로운 미래를 만들어가고자 합니다.

저희와 함께 다양한 산업의 데이터를 구조화하고, 이를 AI가 이해하고 활용할 수 있는 지식 체계로 만들어갈 동료를 기다리고 있습니다.

What you'll do

• Java 또는 Kotlin 기반 Spring Framework를 활용한 검색 / RAG API 서버 개발
• Vector DB(OpenSearch 등) 기반 검색·색인 아키텍처 설계 및 운영
• Hybrid Search(Vector + Keyword) 구조 설계 및 검색 랭킹 최적화
• 문서 구조와 도메인 특성을 반영한 Chunking 전략 설계 및 품질 개선
• 임베딩 모델 연계, 벡터 인덱스 설계 및 모델 변경에 따른 Re-indexing 대응
• Knowledge Graph(Neo4j 등)와 연계한 Graph RAG, Multi-hop Retrieval 등 관계 기반 검색 구조 구현
• 대용량 검색 서비스 운영을 위한 인덱스 설계(Shard/Replica, Index Lifecycle) 및 Vector Search 성능 튜닝

Requirements

• 5년 이상의 백엔드 또는 데이터 플랫폼 개발 경험이 있으신 분
• Java, Spring Boot, Python 등 Backend 서비스 개발 경험이 있으신 분
• OpenSearch, Elasticsearch 등 검색 엔진을 활용한 검색 서비스 개발 경험이 있으신 분
• Vector Search 및 임베딩 기반 검색에 대한 이해 및 운영 경험이 있으신 분
• 검색 품질 문제를 정의하고 데이터 기반으로 개선한 경험이 있으신 분
• 대용량 데이터 처리 및 운영 경험이 있으신 분
• 문제 해결 및 운영 안정화 경험이 있으신 분

Preferred qualifications

• LLM 기반 서비스 또는 RAG 기반 서비스를 설계하고 실제 운영 환경에 적용한 경험이 있으신 분
• Hybrid Search, Re-ranking, Query Expansion 등 검색 정확도 향상 기법을 적용한 경험이 있으신 분
• 문서 특성에 맞는 Chunking 전략을 설계하고 검색 품질 개선으로 이어진 경험이 있으신 분
• Neo4j 등 Graph Database와 Cypher를 활용하여 Graph RAG 또는 Multi-hop Retrieval을 구현한 경험이 있으신 분
• 대용량 인덱스 운영 및 검색 성능 튜닝 경험이 있으신 분
• Docker, Kubernetes 등 컨테이너 기반 환경에서의 서비스 운영 경험이 있으신 분

Benefits

• 크라우드웍스 구성원의 몰입과 성장을 위한 쾌적한 근무 환경
• 사내카페(바리스타 상주) 및 라운지 무료 운영
• 웰컴 키트 등 사무 편의용품 지원
• 직무 역량 강화를 위한 세미나/컨퍼런스, 강의 등록, 도서 구매 등 지원
• 2시간 단위의 자유로운 연차 사용
• 저금리 사내 대출 제도
• 복지성 적금/연금 제도
• 2년 단위 장기근속 포상
• 생일 축하금 지원
• 임직원 건강검진 지원
• 연간 한도 내 의료비 지원
• 기타 기본 복지(4대 보험 및 경조금 등) 지원

Hiring process

• 서류전형 ＞ 1차 인터뷰(실무) ＞ 2차 인터뷰(임원) ＞ 처우협의 ＞ 최종합격
• 제출서류: 이력서 (PDF 파일)