✨ 엘박스에서 Machine Learning Engineer 전문가를 찾습니다! ✨

🚀 한 줄 요약: 엘박스의 법률 데이터베이스를 활용하여 혁신적인 법률 AI 제품을 개발하고 운영 및 고도화하는 역할을 수행합니다.

🤔 어떤 팀에서 일하게 되나요?

  • 소속 팀/부서: Tech 팀 (국내 최대 법률 데이터베이스를 활용하여 AI 기반의 법률 서비스를 개발하는 핵심 부서입니다.)

💡 주요 업무:

  • LLM 기반 시스템 설계, 개발, 배포 및 지속적인 서비스 개선
  • 사용자 행동 로그 기반 법률 AI 특화 검색 모델 개발 및 AI 시스템 구조 최적화
  • 시스템 성능 지표 관리 및 모델 재학습 시스템 설계 및 개선 주도
  • LLM Powered Autonomous Agents 컴포넌트 구성 및 개발, 안정적인 운영 및 스케일링 방안 모색

✅ 꼭 필요해요:

  • End-to-End ML 서비스 개발 3년 이상 또는 그에 준하는 경험
  • 머신러닝 이론에 대한 깊이 있는 이해 및 실제 서비스 개발/운영 경험
  • 머신러닝 기반 서비스 프로덕션 환경 배포 및 운영 경험
  • LLM, RAG 기반 시스템 설계, 구현, 성능 평가 및 지속적 개선 주도 경험
  • AWS와 같은 클라우드 환경 서비스 개발 및 인프라 운영 경험
  • 백엔드 전반(API, 데이터베이스, CI/CD 등)에 대한 이해
  • 해외여행 및 출장에 결격/제한 사유가 없는 분

🌟 이런 분이면 더 좋아요:

  • PyTorch, Tensorflow 등을 활용하여 최신 연구 논문 구현 및 개선 가능
  • 행동 로그 활용 성능 분석 및 학습 데이터 제작 등 Online Learning 시스템 구축 경험
  • 검색 및 대화 시스템에 대한 이해
  • 머신러닝 파이프라인 설계 경험 (k8s 기반 오케스트레이션, Airflow 활용 데이터 파이프라인 등)
  • Information Retrieval, Recommendation, RAG, LLM 최신 연구 팔로우

💰 연봉 및 복지:

  • 연봉: 회사 내규에 따름 (추정 연봉 범위: 약 5,000만원 - 8,000만원 (추정치))
  • 주요 복지:
    • (별도 명시된 정보 없음. 일반적으로 업계 수준의 복지 제공 예상)

🏢 근무 환경 및 조직 문화:

  • (별도 명시된 정보 없음. 엘박스 다큐멘터리 "The Bridge" 참고)

📍 근무지:

  • (주)엘박스 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 306, 카이트타워 5층

🗓️ 지원 방법 및 절차:

  • 지원 기간: 채용 시 마감
  • 지원 방법: https://lbox.career.greetinghr.com/o/122769
  • 채용 절차: 서류 지원 > 1차 직무역량 인터뷰 > 2차 조직문화 인터뷰 > 3차 CEO 인터뷰 및 레퍼런스 체크 > 최종합격 및 처우 협의 > 입사

🙋‍♀️ 지원자가 궁금해할 만한 Q&A:

  • Q1: 엘박스의 머신러닝 엔지니어는 어떤 기술 스택을 주로 사용하나요?
    • A: 엘박스는 Spring Boot (Kotlin), Flask (Python), FastAPI (Python), Angular (TypeScript) 등의 기술을 사용하며, TypeScript / React.js / Next.js / Storybook / TailwindCSS 로 전환을 진행 중입니다. 데이터베이스는 MySQL(Aurora), MongoDB, Redis, Neo4j 등을 활용합니다.
  • Q2: 엘박스의 조직 문화는 어떤 분위기인가요?
    • A: 채용 공고에는 명시적으로 드러나 있지 않지만, 엘박스 다큐멘터리 "The Bridge"를 참고하시면 조직 문화에 대한 간접적인 정보를 얻으실 수 있습니다.
  • Q3: 머신러닝 엔지니어로서 엘박스에서 성장할 수 있는 기회는 어떤 것들이 있을까요?
    • A: 엘박스는 국내 최대 법률 데이터베이스를 활용하여 혁신적인 AI 제품을 개발하는 데 집중하고 있으므로, LLM, RAG 등 최신 기술을 활용한 다양한 프로젝트 경험을 쌓을 수 있습니다. 또한, 시스템 성능 개선 및 모델 재학습 시스템 설계 등 주도적인 역할을 수행하며 성장할 수 있습니다.

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