![대웅-[웰다] LLM Engineer 3년 이상](https://image.wanted.co.kr/optimize?src=https%3A%2F%2Fstatic.wanted.co.kr%2Fimages%2Fcompany%2F15652%2Fjbjk8xn1lp7ewbwl__1080_790.jpg&w=700&q=100)
포지션 상세
"당신의 성장이 대웅의 목표입니다"
대웅은 직원의 성장을 최우선으로 하며, 자율적으로 몰입하며 일할 수 있는 환경을 제공합니다. 나이/연차/성별/국적 상관없이 역량과 성과를 기반으로 공정/객관/투명하게 평가하고 합리적으로 보상하여 직원이 주인되는 회사를 만들어갑니다.
우리는 직원의 성장이 고객과 사회의 성장으로 이어질 수 있어야 (WIN-WIN-WIN)
비로소 우리의 일이 의미 있다고 믿습니다. 당신이 성장할 수 있는 모든 기회가 있는 곳, 대웅과 함께 성장할 여러분의 도전을 기다립니다.
[웰다 서비스 소개]
웰다는 ‘과학적인 원리와 효과적인 행동 변화를 통해 쉽고 유지 가능한 다이어트 경험을 제공한다’라는 미션을 가지고 있습니다. 우리는 올바른 대사 원리와 현대 기술을 융합해 효과적이면서도 확장 가능한 다이어트 솔루션을 만들고자 합니다. 이로써 웰다는 대한민국, 더 나아가 아시아 전반의 식습관 인식을 개선하고, 현대인들을 위협하는 비만과 대사 건강 문제부터 노화, 암, 치매까지 개선 및 예방하여 세상을 더 건강하게 만들겠다는 비전을 꿈꾸고 있습니다.
• 혈당(CGM), 식단, 행동 기록 등 헬스 데이터를 통합한 LLM·RAG 기반 'AI 건강 비서' 설계 및 개발
• 일반 대화·정보 제공·코칭 등 다기능 챗봇을 단일 플랫폼으로 통합 구현
• 멀티 에이전트 오케스트레이션 설계 (복수의 LLM 에이전트·스킬·툴을 목적에 맞게 조율하는 워크플로우 구성)
• 멀티모달 모델 등 최신 AI 기술을 활용한 자연스럽고 정확한 대화 경험 구현
2. 그래프 데이터베이스 기반 지식 구조 구축
• 사용자 건강 데이터, 의학 지식, 코칭 시나리오 간의 관계를 그래프 DB(Neo4j 등)로 구조화
• 혈당·식단·행동 데이터의 개념·관계·속성을 정형화한 도메인 온톨로지 설계 및 지식 그래프 운영
• 그래프 DB와 RAG 파이프라인 연동을 통한 문맥 기반 검색 정확도 및 응답 신뢰도 향상
3. 선제적(Proactive) 코칭 로직 설계
• 혈당 변화·식습관 패턴 등 사용자 상태 예측 기반 능동형 피드백 및 맞춤형 메시징 제공
• 대화 유도 로직 및 개인 맞춤 코칭 시나리오 설계
• 대화 이력·문맥 관리(Log & Context Management)를 통한 지속적 코칭 경험 구현
4. 과학적 근거 기반 대화 엔진 고도화
• 헬스 데이터와 도메인 핵심 원리를 결합한 환각없는 신뢰도 높은 대화 엔진 구축
• 챗봇 기능 단위(스킬)를 Markdown으로 체계적으로 문서화한 스킬베이스 운영 및 버전 관리
• 스킬별 입출력 명세·프롬프트 템플릿·테스트 케이스를 포함한 지식 베이스 품질 관리
5. 시스템 아키텍처 및 서비스 개선
• 모바일 앱 서비스 연동을 위한 대화 엔진 API 설계 및 개발
• A/B 테스트·사용자 분석 기반 성능 모니터링 및 지속 개선
• 사용자 문맥(Context) 기반 대화 관리 및 세션 메모리 최적화
6. 최신 AI 기술 리서치 및 적용
• 최신 LLM / Conversational AI 트렌드 리서치, 벤치마킹 및 PoC 수행
• 그래프 추론, 온톨로지 공학, 지식 표현 관련 최신 연구 동향 파악 및 서비스 적용
2. 3년 이상 AI/ML 기반 서비스(특히 챗봇·LLM 활용 앱) 개발 경험을 보유하신 분
3. LLM(API 기반 또는 자체 파인튜닝) 활용 경험 (OpenAI, Anthropic, HyperCLOVA, Llama 등)
4. Python 및 머신러닝/딥러닝 프레임워크(PyTorch, TensorFlow) 숙련도가 있으신 분
5. LangChain, LangGraph, Haystack 등의 대화형 AI 프레임워크 활용 경험을 보유하신 분
6. 대화 관리(Conversational Flow Design) 및 사용자 경험 최적화 경험이 있으신 분
7. RESTful API, 클라우드 환경(AWS, GCP, Azure) 기반 서비스 배포 경험을 소유하신 분
대웅은 직원의 성장을 최우선으로 하며, 자율적으로 몰입하며 일할 수 있는 환경을 제공합니다. 나이/연차/성별/국적 상관없이 역량과 성과를 기반으로 공정/객관/투명하게 평가하고 합리적으로 보상하여 직원이 주인되는 회사를 만들어갑니다.
우리는 직원의 성장이 고객과 사회의 성장으로 이어질 수 있어야 (WIN-WIN-WIN)
비로소 우리의 일이 의미 있다고 믿습니다. 당신이 성장할 수 있는 모든 기회가 있는 곳, 대웅과 함께 성장할 여러분의 도전을 기다립니다.
[웰다 서비스 소개]
웰다는 ‘과학적인 원리와 효과적인 행동 변화를 통해 쉽고 유지 가능한 다이어트 경험을 제공한다’라는 미션을 가지고 있습니다. 우리는 올바른 대사 원리와 현대 기술을 융합해 효과적이면서도 확장 가능한 다이어트 솔루션을 만들고자 합니다. 이로써 웰다는 대한민국, 더 나아가 아시아 전반의 식습관 인식을 개선하고, 현대인들을 위협하는 비만과 대사 건강 문제부터 노화, 암, 치매까지 개선 및 예방하여 세상을 더 건강하게 만들겠다는 비전을 꿈꾸고 있습니다.
주요업무
1. 개인 맞춤형 헬스케어 AI 챗봇 플랫폼 설계 및 개발• 혈당(CGM), 식단, 행동 기록 등 헬스 데이터를 통합한 LLM·RAG 기반 'AI 건강 비서' 설계 및 개발
• 일반 대화·정보 제공·코칭 등 다기능 챗봇을 단일 플랫폼으로 통합 구현
• 멀티 에이전트 오케스트레이션 설계 (복수의 LLM 에이전트·스킬·툴을 목적에 맞게 조율하는 워크플로우 구성)
• 멀티모달 모델 등 최신 AI 기술을 활용한 자연스럽고 정확한 대화 경험 구현
2. 그래프 데이터베이스 기반 지식 구조 구축
• 사용자 건강 데이터, 의학 지식, 코칭 시나리오 간의 관계를 그래프 DB(Neo4j 등)로 구조화
• 혈당·식단·행동 데이터의 개념·관계·속성을 정형화한 도메인 온톨로지 설계 및 지식 그래프 운영
• 그래프 DB와 RAG 파이프라인 연동을 통한 문맥 기반 검색 정확도 및 응답 신뢰도 향상
3. 선제적(Proactive) 코칭 로직 설계
• 혈당 변화·식습관 패턴 등 사용자 상태 예측 기반 능동형 피드백 및 맞춤형 메시징 제공
• 대화 유도 로직 및 개인 맞춤 코칭 시나리오 설계
• 대화 이력·문맥 관리(Log & Context Management)를 통한 지속적 코칭 경험 구현
4. 과학적 근거 기반 대화 엔진 고도화
• 헬스 데이터와 도메인 핵심 원리를 결합한 환각없는 신뢰도 높은 대화 엔진 구축
• 챗봇 기능 단위(스킬)를 Markdown으로 체계적으로 문서화한 스킬베이스 운영 및 버전 관리
• 스킬별 입출력 명세·프롬프트 템플릿·테스트 케이스를 포함한 지식 베이스 품질 관리
5. 시스템 아키텍처 및 서비스 개선
• 모바일 앱 서비스 연동을 위한 대화 엔진 API 설계 및 개발
• A/B 테스트·사용자 분석 기반 성능 모니터링 및 지속 개선
• 사용자 문맥(Context) 기반 대화 관리 및 세션 메모리 최적화
6. 최신 AI 기술 리서치 및 적용
• 최신 LLM / Conversational AI 트렌드 리서치, 벤치마킹 및 PoC 수행
• 그래프 추론, 온톨로지 공학, 지식 표현 관련 최신 연구 동향 파악 및 서비스 적용
자격요건
1. 학사 이상2. 3년 이상 AI/ML 기반 서비스(특히 챗봇·LLM 활용 앱) 개발 경험을 보유하신 분
3. LLM(API 기반 또는 자체 파인튜닝) 활용 경험 (OpenAI, Anthropic, HyperCLOVA, Llama 등)
4. Python 및 머신러닝/딥러닝 프레임워크(PyTorch, TensorFlow) 숙련도가 있으신 분
5. LangChain, LangGraph, Haystack 등의 대화형 AI 프레임워크 활용 경험을 보유하신 분
6. 대화 관리(Conversational Flow Design) 및 사용자 경험 최적화 경험이 있으신 분
7. RESTful API, 클라우드 환경(AWS, GCP, Azure) 기반 서비스 배포 경험을 소유하신 분
