뛰어난 동료들과 함께 도전하고 성장하세요!

크라우드웍스는 국내 인공지능 데이터 산업을 주도하는 IT 기업으로서 지난 2023년 8월 31일, 설립 6년만에 국내 AI 스타트업 중 최초로 한국거래소 코스닥 시장에 상장하였습니다. 크라우드웍스는 네이버, 삼성전자, 크래프톤을 포함한 약 430여개의 고객사들에게 인공지능 모델 개발에 필요한 형태의 AI Data를 공급한 경험이 있으며, 약 2억개 이상의 누적데이터와 1천 건 이상의 프로젝트 운영 경험을 바탕으로 각 수요기업에게 적합한 맞춤형 A to Z 서비스까지 제공하고 있습니다.

또한, 기업 고객뿐만 아니라 원하는 시간과 장소에서, 원하는 만큼 일하며 소득을 창출하고 싶어하는 50만명 이상의 크라우드웍스 회원에게는 꾸준한 일자리와 함께 다양한 인공지능 데이터 작업에 참여할 수 있는 기회를 제공함으로써 기업의 사회적 책임도 다하고자 하고 있습니다.

전세계적으로 확대되고 있는 인공지능 기술에 대한 관심과 데이터의 수요에 맞게 크라우드웍스 역시 기존의 인공지능 데이터 비즈니스 뿐만 아니라 AI 기술 개발 가치사슬 전 단계를 제공하는 통합 데이터 솔루션 회사로 나아가고자 노력하고 있으며, 이를 통해 궁극적으로 사람과 인공지능이 함께 성장하는 새로운 미래를 만들어가고자 합니다.

저희와 함께 다양한 산업의 데이터를 구조화하고, 이를 AI가 이해하고 활용할 수 있는 지식 체계로 만들어갈 동료를 기다리고 있습니다.

※ RAG / Search Engineer의 역할

크라우드웍스 데이터플랫폼팀은 기업이 보유한 정형·비정형 데이터를 수집하고 가공하여 검색, RAG, LLM 등 AI 서비스에서 활용할 수 있도록 데이터 플랫폼을 개발하고 있습니다.

RAG Engineer는 AI 서비스의 답변 품질을 결정하는 검색 계층을 책임집니다. 질의 의도에 맞는 검색 전략을 설계하고 Vector Search, Keyword Search, Knowledge Graph를 조합하여 검색 정확도를 높이며, 검색 결과가 LLM의 정확한 답변으로 이어지도록 RAG 파이프라인을 설계·개발·개선합니다.

단순히 Vector DB에 문서를 색인하는 것을 넘어,

질의 의도에 맞는 검색 전략(Hybrid Search, Re-ranking, Query Rewriting) 설계
청킹, 임베딩, 메타데이터 설계를 통한 검색 정확도 향상
Knowledge Graph와 연계한 관계 기반 검색(Graph RAG, Multi-hop Retrieval) 구현
Retrieval 결과를 활용한 LLM 응답 생성 및 근거 추적 구조 구현
검색 및 답변 품질을 측정하고 개선하는 평가 체계 운영

등을 통해 기업 데이터 기반 AI 서비스의 검색 품질과 답변 정확도를 책임지는 역할을 수행합니다.

※ 주요업무

Java 또는 Kotlin 기반 Spring Framework를 활용한 검색 / RAG API 서버 개발
Vector DB(OpenSearch 등) 기반 검색·색인 아키텍처 설계 및 운영
Hybrid Search(Vector + Keyword) 구조 설계 및 검색 랭킹 최적화
문서 구조와 도메인 특성을 반영한 Chunking 전략 설계 및 품질 개선
임베딩 모델 연계, 벡터 인덱스 설계 및 모델 변경에 따른 Re-indexing 대응
Knowledge Graph(Neo4j 등)와 연계한 Graph RAG, Multi-hop Retrieval 등 관계 기반 검색 구조 구현
대용량 검색 서비스 운영을 위한 인덱스 설계(Shard/Replica, Index Lifecycle) 및 Vector Search 성능 튜닝

※ 지원 자격

5년 이상의 백엔드 또는 데이터 플랫폼 개발 경험이 있으신 분
Java, Spring Boot, Python 등 Backend 서비스 개발 경험이 있으신 분
OpenSearch, Elasticsearch 등 검색 엔진을 활용한 검색 서비스 개발 경험이 있으신 분
Vector Search 및 임베딩 기반 검색에 대한 이해 및 운영 경험이 있으신 분
검색 품질 문제를 정의하고 데이터 기반으로 개선한 경험이 있으신 분
대용량 데이터 처리 및 운영 경험이 있으신 분
문제 해결 및 운영 안정화 경험이 있으신 분

※ 우대요건

LLM 기반 서비스 또는 RAG 기반 서비스를 설계하고 실제 운영 환경에 적용한 경험이 있으신 분
Hybrid Search, Re-ranking, Query Expansion 등 검색 정확도 향상 기법을 적용한 경험이 있으신 분
문서 특성에 맞는 Chunking 전략을 설계하고 검색 품질 개선으로 이어진 경험이 있으신 분
Neo4j 등 Graph Database와 Cypher를 활용하여 Graph RAG 또는 Multi-hop Retrieval을 구현한 경험이 있으신 분
대용량 인덱스 운영 및 검색 성능 튜닝 경험이 있으신 분
Docker, Kubernetes 등 컨테이너 기반 환경에서의 서비스 운영 경험이 있으신 분

※ 근무 조건

고용형태: 정규직
급여: 경력 및 역량에 따라 협의
근무지: 크라우드웍스 본사 (서울시 선릉역 부근)

※ 전형 프로세스

서류전형 → 1차 인터뷰(실무) → 2차 인터뷰(임원) → 처우협의 → 최종합격

제출서류: 이력서 (PDF 파일)
후보자 동의 하에 추가 인터뷰 또는 레퍼런스 체크가 진행될 수 있습니다.
상황에 따라 코딩 및 설계 테스트가 진행됩니다

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