코스모스랩 AI·AX 엔지니어 — 연구 AI 시스템 구축·보안·자동화

한 줄 요약

코스모스랩 AI·AX 엔지니어 — 연구 AI 시스템 구축·보안·자동화 — 코스모스랩 · 서울 오피스 · 경력 무관 · 정규직 · 마감 2026-10-30. 현재 상태: 진행·예정.

정보 갱신일 2026-10-21

조건·일정 확인

기관·대학

코스모스랩

지역·근무지

서울 오피스

접수 마감

2026-10-30

고용 형태

정규직

경력

경력 무관

학력

공식 공고 확인

담당 업무

• 연구자 인터뷰를 통해 자료 검색·실험 결과 정리·보고서 작성 등 반복 업무를 파악하고 개발 우선순위를 정합니다.
• 문서·표·실험 데이터의 수집, 형식 변환, 메타데이터와 버전 관리 파이프라인을 구현합니다.
• 사내 자료 검색과 근거 기반 질의응답(RAG)을 구축하고, 원문 출처와 열람 권한이 결과에 반영되도록 설계합니다.
• 사용자 인증, 역할별 접근 권한, 서비스 계정·비밀키 관리와 감사 로그를 적용합니다.
• 자료의 민감도에 따라 외부 AI에 전송할 수 있는 범위를 정리하고, 승인된 모델·API 또는 사내 운영 모델을 선택해 적용합니다.
• 네이버웍스 등 업무 도구와 연구 데이터 저장소를 API로 연결하고, 변경·전송을 수반하는 자동화에는 필요한 승인 절차를 구현합니다.
• 정답 근거, 검색 누락, 권한 밖 자료 노출, 문서에 포함된 악성 지시 등을 점검하는 평가 사례를 만들고 개선합니다.
• 서비스를 배포하고 장애·비용·사용 현황을 관리하며, 백업·복구·운영 문서와 사용자 안내를 정리합니다.

지원 자격

• Python 등으로 데이터 처리와 API 연동 기능을 직접 개발할 수 있는 분
• LLM을 활용한 검색·문서 처리·업무 자동화 서비스를 직접 구현하고 배포한 경험이 있는 분
• 인증·권한·로그·비밀키 관리 등 서비스 운영에 필요한 보안 기본기를 갖춘 분
• 데이터베이스와 문서 저장소를 연결하고, 원본·버전·접근 권한을 관리할 수 있는 분
• 사용자 요구를 작은 개발 과제로 나누고, 테스트·배포·유지보수까지 수행할 수 있는 분
• AI 답변의 오류와 한계를 검증하고, 연구자에게 기능과 사용 범위를 명확히 설명할 수 있는 분

우대 사항

• 연구소·제조업의 기술문서 또는 실험 데이터를 다룬 경험
• 검색증강생성(RAG)의 검색 품질 평가, 표·PDF 파싱 또는 문서 기반 답변의 근거 추적 경험
• 사내 SSO, 문서별 접근 권한, 비공개망 또는 사내 모델 운영 경험
• 네이버웍스·전자연구노트·LIMS·장비 데이터 등 업무 시스템 연동 경험
• 프롬프트 인젝션, 데이터 유출과 권한 우회 위험을 고려한 AI 서비스 설계 경험
• Docker, CI/CD, 모니터링과 자동화 테스트를 활용한 서비스 운영 경험

공식 출처와 다음 단계

원천 정보 갱신: 2026. 10. 21. PM 5:06

본문에 없는 자격·금액·일정은 임의로 보완하지 않습니다. 원문과 담당 기관에서 확인하세요.

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