AI Engineer Internship - Agentic AI (Backend)

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

Li nux 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

전공

인공지능, 컴퓨터공학, 전자공학, 전기공학 등

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 [email protected] 로 문의 부탁드립니다.