AI Engineer

팀 소개

Data Intelligence Lab은 최신 Deep Learning 알고리즘을 연구/개발하여 고도화 된 데이터 분석 및 예측과 복잡한 데이터의 최적화를 수행합니다.
이를 통해 산업에 적용할 수 있는 실용적 기술을 통해 그룹의 다양한 사업적 난제를 해결하고, 업무 효율화 및 생산성 향상, 제품 기능 개선을 추진합니다.

그 중 Industrial Optimization Tech Cell에서는 제품 설계, 제조, 생산 및 운영 과정에서의 복합적인 의사결정 과정을 최적화 문제로 정의하고,
이를 머신 러닝 (Machine Learning), 강화 학습 및 언어 모델 (LLM)을 결합한 새로운 최적화 방법론을 연구합니다. 
LLM agent 기반 서비스의 구현·배포, 사용자 피드백 반영 및 컴퓨팅 자원 확장을 통해 상용 서비스 수준의 품질을 갖춘 시스템을 함께 개발할 인재를 모집합니다. 

수행 업무

[Agentic AI 서비스의 Backend 개발 및 운용**]**

• LLM의 reasoning, planning 및 tool use를 활용한 제품 설계 과정 자동화용 MCP 서버 및 시스템 구축
• 설계·최적화 알고리즘의 API 모듈화, tool call 연동 및 인터페이스 구현
• 다중 사용자 접속 및 작업 실행을 위한 컴퓨팅 자원(CPU, GPU 등) 할당 및 스케줄링
• 서비스 운영을 위한 서버·데이터베이스 설계 및 구현, API 명세와 기술 문서 작성
• 사용자 피드백 수집 및 개선 사항 관리를 위한 시스템 구현 

**
지원자격**

• 유관 전공 (컴퓨터공학, 전자 전기공학, 인공지능 등) 학/석사 재학생 및 졸업생 
• Python 기반 Backend 서버 개발 경험 보유 (참여 프로젝트 포트폴리오 제출 필요
• API 및 Database에 대한 이해와 설계·구현·문서화 역량 보유
• Git, Docker 등의 개발 도구에 대한 이해 보유
• Linux 환경에서의 개발 및 작업 경험 보유
• Machine Learning 기법 및 모델의 기본 원리에 대한 이해 보유
• AI 코딩 도구를 효율적이고 책임감 있게 활용할 수 있는 역량 보유
• 하기 기술 스택 활용 가능 - LLM / Agent : LLM API 연동, Tool calling 및 MCP, Agent 프레임워크 활용 - Infra : 컨테이너 (Docker), 오케스트레이션 (Kubernetes), GPU 자원 관리, CI/CD 
•  - Collaboration : Git 기반 협업, 코드 리뷰 및 기술 문서화 
•  - Data : RDBMS·NoSQL 설계 및 운영, 캐시·메시지 큐 (Redis 등) 
•  - Backend : REST API 설계·구현, 비동기 처리, 인증·권한 관리 (FastAPI 등) 

우대사항

• 프론트엔드를 고려한 풀스택 개발 경험 (Node.js, TypeScript, Go 등)
• 상용 LLM API 연동 서비스의 설계·구현·운영 경험
• Machine Learning 모델의 개발·학습·평가 경험
• Kubernetes 등을 활용한 다중 노드 서버의 설계·구현·운영 경험 

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전공**

• 인공지능, 컴퓨터공학, 전자공학, 전기공학 등

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전형절차**

• 서류심사 → 코딩테스트(온라인) & LG Way Fit Test(인성검사)→ 기술 인터뷰(비대면) 

       * 전형 절차는 변경될 수 있습니다. 서류 합격 시 전형 절차에 대해 별도로 안내 해 드립니다.

현재 LG AI연구원은 병역지정업체가 아님으로, 전문연구요원 채용 및 전직이 불가함을 알려드립니다.

지원시 문제가 있을 경우 careers@lgresearch.ai 로 문의 부탁드립니다.