AI/ML 엔지니어

About the role

루모스는 국가사업 행정·재무·문서 문제를 AI로 해결하는 GovTech 기업입니다. 국가사업의 탐색,신청,수행,사업비 집행,최종 보고 전 과정을 AI Agent로 자동화하고 있습니다.

고객사 500개+ / 설립 3년차, 설립 첫 해 BEP 달성, 매년 2배 이상 성장
NICE평가정보 등 대기업, 지원사업 주관기관과 협업 중
해외 시장 진출 준비 중 (일본, 싱가포르, 미국)

지금은 중소기업의 국가사업이라는 가장 복잡하고 어려운 문제부터 풀고 있지만, 루모스의 최종 목표는 여기서 끝나지 않습니다. 루모스는 국가사업 Agent를 넘어, 중소기업의 모든 데이터를 이해하고 경영·행정·재무까지 자동으로 처리하는 AGI 기반 기업 운영 OS로 발전하고자 합니다.

팔란티어가 데이터를 통해 멀리 보게 해주는 회사라면, 루모스는 기업이 지금 당장 마주한 문제를 분명히 보이게 만드는 AI를 만듭니다.

이 포지션은 일부 기능만 맡는 역할이 아닙니다. 국가사업·재무·행정 문서를 이해하고 판단하는 AI Agent를 문제 정의부터 구조 설계, 실제 고객 사용까지 함께 만드는 AI/ML 엔지니어 포지션입니다. 시니어 AI 엔지니어(네이버 AI 리드 출신)와 협업하며, 상용 AI API 기반 시스템 설계부터 자체 모델 학습·실험·서빙까지 — Full Stack AI Engineer로 성장하는 자리입니다.

What you'll do

루모스 AI Agent 개발 — 국가사업·재무·행정 문서를 이해하고 판단하는 Agent 설계
LLM 기반 문서 자동화 모델 개발 및 최적화 (파인튜닝, 평가, 개선)
VLM·LLM을 활용한 문서 분석 및 생성 — 법규·지침·재무 데이터를 AI가 판단 가능한 구조로 변환
RAG 파이프라인 설계 및 개선 (chunking, retriever, reranker, 평가 구조 포함)
실제 사용자가 쓰는 AI 시스템의 설계부터 서빙까지 — 고객 문제를 빠르게 프로토타이핑하고 실제 서비스로 연결
AI 코딩 도구를 적극 활용해 백엔드/프론트엔드까지 직접 만들고 클라우드에 배포
"왜 이 Agent 구조가 맞는지"를 팀과 함께 정의

Requirements

학력: 대졸 이상 (석·박사 졸업 & 졸업예정자 우대) / 전공: AI/ML 관련 전공 (관련 학부·석박사 연구원 출신 환영)
LLM·Deep Learning·ML에 대한 탄탄한 기본기 (구조와 학습 원리를 설명할 수 있는 수준)
능숙한 Python 사용
PyTorch, HuggingFace 등을 활용한 모델 학습·실험 경험, 그리고 모델 학습 자체에 대한 관심
LLM API(GPT, Claude 등)를 활용하고, OpenClaw·Hermes Agent·LangChain·LangGraph 등을 기반으로 AI Agent/시스템을 구축하는 등 직접 만들어본 경험
AI를 활용해 백엔드/프론트엔드를 직접 구현할 수 있는 능력 (전문가 수준이 아니어도 좋습니다 — AI의 도움을 받아 끝까지 만들어낼 수 있으면 됩니다)
AWS 등 클라우드에 본인 작업물을 올려본 경험
하나의 문제를 풀기 위해 집요하게 고민하고, 기존에 알려진 방법과는 다른 방식으로 해결해본 경험

이런 분을 찾고 있어요:

AI의 성능 평가를 설계할 수 있고, AI 시스템의 성능을 지속적으로 향상시킬 수 있는 분
모델 성능보다 "왜 이 답을 신뢰할 수 있는지"를 더 중요하게 생각하는 분
문제가 복잡하고 규칙이 일관되지 않을수록 흥미가 생기는 분
PoC MVP 실제 고객 사용까지 끝을 보고 싶은 분
"이건 모델 문제가 아니라 설계 문제다"라고 말해본 적 있는 분

연구만 하고 싶은 분, 정답이 정해진 문제만 풀고 싶은 분께는 맞지 않을 수 있습니다.

Preferred qualifications

LLM SFT, RL(RLHF, DPO, GRPO 등) 학습 경험
LLM 파인튜닝, 평가 데이터셋 구축, 학습 파이프라인을 직접 만들어본 경험
AI 성능 개선을 위해 데이터 전처리·실험·평가 파이프라인을 직접 만들어본 경험
LangChain / LangGraph / Agentic Workflow 설계 경험
RAG, Vector Search, Hybrid Search 실험 경험 — 특히 RAG 시스템의 한계를 느껴보고, 이를 극복해보신 분
VLM·LLM 기반 문서 이해 및 정보추출(IE) 경험
FastAPI, Docker 등을 활용한 AI 서비스 서빙 경험
개인/사이드 프로젝트를 혼자서 배포까지 완성해본 경험
해커톤, AI 대회 등 수상 경험

Benefits

• 최신형 맥북 및 개발 장비 전폭 지원
• 성과 기반 연봉 인상
• 교육비·컨퍼런스·스터디 적극 지원
• 유연 근무제 / 자유로운 커뮤니케이션 문화
• 고객 문제 해결에 미쳐있는 밀도높은 인재 구성
• AI 엔지니어가 성장하기 좋은 문제가 매일 쏟아지는 환경
• Top 급 시니어 AI 엔지니어와 함께 압축성장의 기회

Hiring process

• 서류전형＞ 유선 스크리닝 ＞ 1차 화상인터뷰(기술 인터뷰) ＞ 2차 대면인터뷰＞ 최종합격
• 면접일정은 추후 통보됩니다.