엠아이큐브솔루션은 스마트팩토리 시스템을 중심으로 AI, Digital Twin 제조 디지털 전환 솔루션으로 제조의 미래를 디자인해나가는 제조 DX 전문 기업입니다. 생산 시스템의 자동화·고도화 관점의 스마트팩토리 솔루션을 비롯해, 사람의 개입 없이 시스템이 스스로 공장을 운영하도록 하는 의사결정 자동화 관점의 자율 제조 솔루션까지 Full Solution Portfolio 기반으로 제조 현장의 디지털 전환과 혁신을 주도합니다.
• 프로젝트 관련 LLM 기반 버티컬 AI, RAG 개발
• 버티컬LLM 개발 : 도메인 지식을 활용하여 LLM 기반의 산업 특화 버티컬 AI 설계/학습, 파인튜닝(Fine-tuning,
LoRA/QLoRA 포함) 및 평가
• AI Agent 시스템 구축 : 버티컬AI 기반으로 제조 공정 분석, 설비 진단, 품질 예측 등 복잡한 업무 자동화 AI Agent
시스템의 아키텍처 설계 및 구현
• RAG 기반 솔루션 개발 : 제조 현장 문서(매뉴얼, 보고서 등)를 활용하여 응답 신뢰도를 높이는 RAG (검색 증강 생성)
시스템/파이프라인을 구축 및 고도화
• 모델 최적화 및 서빙 : 개발된 LLM 모델의 경량화 (양자화 등) 및 추론 최적화를 통해 제조 환경에서의 성능 및
비용 효율성 확보
• 데이터 분석 및 전처리 : 제조 분야의 대규모 텍스트, 시계열 데이터를 포함한 비정형 데이터에 대한 분석,
정제 및 임베딩 파이프라인 구축
• C#, Python, VB.NET, 또는 Java 등 프로그래밍 언어 활용 능력
• Python 숙련자 및 PyTorch, TensorFlow 등 딥러닝 프레임워크 활용한 모델 개발 경험
• 자연어 처리(NLP) 기술 및 모델 학습/평가 방법에 대한 실무 경험
• LLM 핵심 지식 보유 및 GPT, LLaMA, Gemini 등의 깊은 이해를 바탕으로 LLM 기반 서비스 개발
(API 활용 및 프롬프트 엔지니어링 포함) 실무 경험 보유.
• RAG 아키텍처에 대한 이해 (Vector DB, Elastic Search 등 벡터 관련 포함)
• Linux/Docker 환경 및 Git 기반 협업에 능숙하며, 시스템 배포 경험 보유
• OPC 통신, Modbus, TCP/IP 등 산업용 통신 프로토콜 이해
• 제조/화학 산업 도메인 지식 및 관련 버티컬AI 개발 등 LLM 개발/적용 경험
• Vector Database (예: Pinecone, ChromaDB) 및 RAG 시스템 구축 경험
• AWS, GCP, Azure 등 클라우드 플랫폼 기반의 MLOps (모델 배포, 모니터링) 경험
• 모델 경량화(Quantization, Pruning 등) 및 추론(Inference) 최적화 경험
• LLM 외 이미지, 오디오 등 멀티모달(Multi-modal) AI 모델 개발 경험
• AI Agent 프레임워크 (LangChain, LlamaIndex 등)를 활용한 워크플로우 설계 및 구현 경험
• 정부 과제 또는 기업 간 AX/AI 실증 프로젝트 수행 및 완료 경험
• 관련 분야 논문 게재 또는 오픈소스 프로젝트 기여 경험
• 서류전형 → 면접전형 → 처우 협의 및 최종 합격
• 채용 절차는 상황에 따라 일부 변경될 수 있습니다.
• 제출해 주신 지원서 내용 중 허위 사실이 있는 경우 합격이 취소될 수 있습니다.
• 국가유공자 및 장애인 등 취업 보호 대상자는 관계 법령에 따라 우대합니다.
• 필수 : 이력서
• 선택 : 경력기술서, 포트폴리오 등
※ 첨부 서류는 PDF파일로 업로드하는 것을 권장합니다.
엠아이큐브솔루션은 스마트팩토리 시스템을 중심으로 AI, Digital Twin 제조 디지털 전환 솔루션으로 제조의 미래를 디자인해나가는 제조 DX 전문 기업입니다. 생산 시스템의 자동화·고도화 관점의 스마트팩토리 솔루션을 비롯해, 사람의 개입 없이 시스템이 스스로 공장을 운영하도록 하는 의사결정 자동화 관점의 자율 제조 솔루션까지 Full Solution Portfolio 기반으로 제조 현장의 디지털 전환과 혁신을 주도합니다.
• 프로젝트 관련 LLM 기반 버티컬 AI, RAG 개발
• 버티컬LLM 개발 : 도메인 지식을 활용하여 LLM 기반의 산업 특화 버티컬 AI 설계/학습, 파인튜닝(Fine-tuning,
LoRA/QLoRA 포함) 및 평가
• AI Agent 시스템 구축 : 버티컬AI 기반으로 제조 공정 분석, 설비 진단, 품질 예측 등 복잡한 업무 자동화 AI Agent
시스템의 아키텍처 설계 및 구현
• RAG 기반 솔루션 개발 : 제조 현장 문서(매뉴얼, 보고서 등)를 활용하여 응답 신뢰도를 높이는 RAG (검색 증강 생성)
시스템/파이프라인을 구축 및 고도화
• 모델 최적화 및 서빙 : 개발된 LLM 모델의 경량화 (양자화 등) 및 추론 최적화를 통해 제조 환경에서의 성능 및
비용 효율성 확보
• 데이터 분석 및 전처리 : 제조 분야의 대규모 텍스트, 시계열 데이터를 포함한 비정형 데이터에 대한 분석,
정제 및 임베딩 파이프라인 구축
• C#, Python, VB.NET, 또는 Java 등 프로그래밍 언어 활용 능력
• Python 숙련자 및 PyTorch, TensorFlow 등 딥러닝 프레임워크 활용한 모델 개발 경험
• 자연어 처리(NLP) 기술 및 모델 학습/평가 방법에 대한 실무 경험
• LLM 핵심 지식 보유 및 GPT, LLaMA, Gemini 등의 깊은 이해를 바탕으로 LLM 기반 서비스 개발
(API 활용 및 프롬프트 엔지니어링 포함) 실무 경험 보유.
• RAG 아키텍처에 대한 이해 (Vector DB, Elastic Search 등 벡터 관련 포함)
• Linux/Docker 환경 및 Git 기반 협업에 능숙하며, 시스템 배포 경험 보유
• OPC 통신, Modbus, TCP/IP 등 산업용 통신 프로토콜 이해
• 제조/화학 산업 도메인 지식 및 관련 버티컬AI 개발 등 LLM 개발/적용 경험
• Vector Database (예: Pinecone, ChromaDB) 및 RAG 시스템 구축 경험
• AWS, GCP, Azure 등 클라우드 플랫폼 기반의 MLOps (모델 배포, 모니터링) 경험
• 모델 경량화(Quantization, Pruning 등) 및 추론(Inference) 최적화 경험
• LLM 외 이미지, 오디오 등 멀티모달(Multi-modal) AI 모델 개발 경험
• AI Agent 프레임워크 (LangChain, LlamaIndex 등)를 활용한 워크플로우 설계 및 구현 경험
• 정부 과제 또는 기업 간 AX/AI 실증 프로젝트 수행 및 완료 경험
• 관련 분야 논문 게재 또는 오픈소스 프로젝트 기여 경험
• 서류전형 → 면접전형 → 처우 협의 및 최종 합격
• 채용 절차는 상황에 따라 일부 변경될 수 있습니다.
• 제출해 주신 지원서 내용 중 허위 사실이 있는 경우 합격이 취소될 수 있습니다.
• 국가유공자 및 장애인 등 취업 보호 대상자는 관계 법령에 따라 우대합니다.
• 필수 : 이력서
• 선택 : 경력기술서, 포트폴리오 등
※ 첨부 서류는 PDF파일로 업로드하는 것을 권장합니다.