LLM·RAG 엔지니어(NLP·AI 검색·Vector DB) - 신소재 R&D AI 스타트업

About the role

▣ 한 줄 요약
· 논문·특허·실험노트 같은 소재 R&D 문서를 대상으로 RAG, 하이브리드 검색, AI Agent를 설계하고 검색 품질을 지표로 끌어올리는 LLM 엔지니어를 찾습니다.
· 소재·화학 지식은 필수가 아닙니다. 입사 후 연구진과 함께 익힙니다.

▣ 회사·팀 소개
· 에이아이스타는 신소재 R&D 현장의 데이터를 구조화하고, 물성을 예측하며, 연구원의 업무를 돕는 AI를 개발합니다.
· 연구원이 "이 조건에서 어떤 배합이 원하는 물성을 냈는지"를 근거와 함께 바로 찾는 소재 R&D AI 검색 서비스를 만듭니다.

What you'll do

· LLM 기반 RAG(검색 증강 생성) 파이프라인 설계·구축·최적화
· 표·수식·화학식이 섞인 PDF 문서 파싱(Document AI·OCR)과 청킹 로직 개발
· 임베딩 모델 선정·파인튜닝, Vector DB 기반 하이브리드 검색(키워드+벡터)과 리랭킹 고도화
· 평가셋 구축과 검색·답변 품질 지표(Recall, NDCG, Faithfulness) 관리
· 지식그래프·GraphRAG 설계, 출처 인용과 수치·단위 검증으로 LLM 환각 제어
· 문헌 조사, 실험 조건 검토, 보고서 작성을 돕는 AI Agent 워크플로우 설계

Requirements

· LLM·RAG·검색 시스템 또는 NLP(자연어처리) 개발 경력 3년 이상 (석사 과정 연구 경력 포함)
· Python 능숙, PyTorch·HuggingFace 기반 모델 학습·평가 경험
· LangChain·LlamaIndex 사용을 넘어 RAG·검색 파이프라인을 직접 설계하고, 정량 지표로 병목을 찾아 개선해 본 경험
· Transformer 구조와 LLM 작동 원리에 대한 이해
· 컴퓨터공학, 인공지능, 데이터사이언스, 수학, 물리학 등 관련 전공 (석사 이상 우대)

Preferred qualifications

▣ 우대 사항
· Elasticsearch·OpenSearch, Milvus·Qdrant·FAISS 등 검색 엔진·Vector DB 구축·운영 경험
· OCR·Document AI(레이아웃 분석, 표 구조 인식) 경험
· 지식그래프(Neo4j 등)·GraphRAG 구축 경험
· 오픈소스 LLM(Llama, Mistral, Qwen 등) 파인튜닝 및 온프레미스 배포 경험
· 논문·특허 등 이공계 기술 문서 처리, 화학 텍스트 마이닝(물질명 NER, ChemDataExtractor) 경험
· 화학·신소재·재료공학 전공 또는 배터리·고분자 등 소재 R&D 데이터를 다뤄본 경험
· RAG 검색 품질(Precision, Recall, NDCG)을 수치로 크게 개선해 본 경험

▣ 지원 전 확인해 주세요
· LLM API를 연결해 챗봇 화면을 만든 경험만으로는 이 포지션과 맞지 않을 수 있습니다. 검색 품질을 지표로 개선해 본 경험을 중심으로 봅니다.
· 웹·앱 서비스 개발 중심 경력은 이 포지션과 다릅니다. 이번 채용은 경력 3년 이상 포지션입니다.

▣ 이런 분과 함께하고 싶습니다
· AI를 블랙박스로 두지 않고, 입력부터 출력까지 데이터로 통제하려는 분
· 1%의 정확도 향상을 위해 파라미터 하나까지 집요하게 검증하는 분

▣ 활용 기술
· AI/NLP: Python, PyTorch, HuggingFace, Sentence-Transformers, Cross-Encoder(Reranking)
· RAG: LangChain, LlamaIndex, Ragas, ARES, TruLens
· Data & Search: Milvus, Qdrant, FAISS, Elasticsearch/OpenSearch, Neo4j, OCR·문서 파싱 도구

Benefits

· 근무 형태: 정규직 (수습 3개월)
· 근무지: 서울 서초구 매헌로8길 39, 서울AI허브(희경빌딩) D동 4층
· 급여: 경력·역량에 따라 최고 수준 협의
· 스톡옵션: 핵심 인재 대상 부여
· 시차출퇴근제: 출근 08:00~09:00 / 퇴근 17:00~18:00, 매일 개인 일정에 맞춰 조정 가능

Hiring process

· 서류전형 1차 면접 2차 면접 최종합격
· 이력서, 포트폴리오(RAG 구축·검색 품질 개선 등 문제 해결 과정과 정량 성과 중심) 제출
· GitHub 등 공개 가능한 코드가 있다면 함께 적어 주세요.