온톨로지·지식그래프 / LLM 엔지니어

㈜코그콤을 소개해요

• (주)코그콤은 사람을 중심으로 하는 디지털 트랜스포메이션 선두기업입니다.
• 데이터 전처리 기술, 빅데이터 처리 기술, 인공지능 기술을 바탕으로 기업의 문서와 데이터 업무 자동화를 지원하는 기술 서비스를 제공하고 있습니다.
• 여러 대기업, 중견/중소기업을 비롯하여 공공기관까지 코그콤의 자동화 솔루션과 클라우드 서비스를 통해 업무 효율을 수십배 향상시키고 있습니다. 기업의 데이터를 관리할 때 엑셀 작업에서 벗어날 수 없습니다.
• (주)코그콤은 엑셀 업무를 자동화하는데 있어서 최고 수준의 기술을 보유하고 있습니다.
• [About the role]
• AI 도입의 병목은 모델이 아니라 데이터 구조입니다.
• 리컬럼은 기업 내부에 흩어진 엑셀, DB, 문서, ERP 데이터를 통합하여 AI와 BI가 활용 가능한 운영 데이터 체계로 전환하는 AI Ready 데이터 통합 솔루션입니다.
• 기업이 AI를 제대로 활용하려면 단순히 챗봇이나 LLM을 도입하는 것만으로는 부족합니다. 데이터가 어디서 들어오고, 어떤 기준으로 정제·검증되며, 누가 확인하고 공유하고 활용하는지에 대한 업무 구조가 먼저 정리되어야 합니다.
• 코그콤은 이 문제를 해결하기 위해 데이터 파이프라인, 업무 협업, 권한관리, 검증, 대시보드, RAG, 자연어 질의, AI 리포트 작성 기능을 하나의 업무 흐름 안에서 설계합니다.
• 이 포지션은 고객사의 복잡한 데이터 업무를 이해하고, 이를 제품 기능, UX, 화면 설계, 개발 스펙, 데모 시나리오, 세일즈 자료로 연결하는 역할입니다.
• 단순히 문서를 정리하는 PM도, 화면만 그리는 디자이너도 아닙니다.
• 데이터 중심의 업무 흐름을 제품 경험으로 설계하고, AI 연계 기능을 실제 사용 가능한 형태로 만들며, 고객이 그 가치를 이해할 수 있도록 자료와 메시지까지 함께 만드는 Product Owner형 기획자를 찾습니다.
• [이 역할의 핵심 미션]
• 고객사의 데이터 업무 흐름을 이해하고, 이를 코그콤의 제품 안에서 실행 가능한 데이터 워크플로우와 AI 활용 경험으로 설계하는 것입니다. 구체적으로는 다음 질문에 답하는 역할입니다.
• ㆍ고객사의 데이터는 어디서 들어오고, 어떤 과정을 거쳐 활용되는가?
• ㆍ엑셀, DB, PDF, 문서 데이터는 어떤 기준으로 정제·통합·검증되어야 하는가?
• ㆍ업무 담당자는 어느 단계에서 확인, 수정, 승인, 공유해야 하는가?
• ㆍ데이터 처리 결과와 AI 분석 결과는 어떤 화면과 흐름으로 보여줘야 하는가?
• ㆍRAG, 자연어 질의, 리포트 자동화, AI 업무 보조 기능은 실제 업무 흐름 안에서 어디에 배치되어야 하는가?
• ㆍ개발팀이 구현할 수 있도록 어떤 수준까지 기능, 화면, 데이터 흐름을 정의해야 하는가?
• ㆍ고객과 영업팀이 이 솔루션의 가치를 쉽게 이해하려면 어떤 메시지와 자료가 필요한가?

㈜코그콤은 이렇게 일해요

• 포지션 개요
• 코그콤은 PDF, Excel, 연구보고서 등 기업 문서와 데이터를 AI가 활용할 수 있는 구조로 전환하는 AI Ready 데이터 통합 솔루션 ReColumn을 개발합니다.
• 이번 포지션은 문서에서 핵심 엔티티와 관계를 추출하고, 서로 다른 코드와 용어를 표준화하여 온톨로지·지식그래프로 구축하는 역할을 담당합니다. 이를 기반으로 그래프 검색, RAG·GraphRAG 및 신규 문서 지식화 기능을 개발합니다.
• 정해진 요구사항을 구현하는 데 그치지 않고, 실제 고객 문서와 업무를 분석하여 문제 정의부터 데이터 모델링, 구현, 검증까지 함께 수행합니다.

이런 업무를 해요

• ㆍPython, Django 기반 백엔드 개발
• ㆍPDF, Excel 등 비정형·반정형 문서 처리
• ㆍ문서 내 엔티티·속성·관계 추출
• ㆍ코드, 약어, 동의어의 정규화 및 표준 개체 매핑
• ㆍ온톨로지 클래스·관계·식별체계 설계
• ㆍ문서 지식의 지식그래프 변환 및 원문 근거 연결
• ㆍ그래프 검색, 벡터 검색을 결합한 RAG·GraphRAG 개발
• ㆍ신규 문서의 분류·인덱싱·지식그래프 반영
• ㆍReColumn 데이터 처리·검증 워크플로우 연계
• 함계 해결할 문제
• ㆍ서로 다르게 표기된 동일 용어와 코드 연결
• ㆍ문서에서 실험, 소재, 공정조건, 시험방법, 측정결과 간 관계 추출
• ㆍ문서 지식을 검색·질의·추론 가능한 그래프로 구조화
• ㆍ신규 문서를 기존 온톨로지 기준으로 분류하고 지속적으로 누적
• ㆍ그래프의 사실을 원문 문장, 표, 페이지와 연결
• ㆍ자연어 질문을 그래프 질의와 문서 검색으로 변환
• ㆍ그래프와 원문을 활용한 근거 기반 LLM 답변 생성

이런 분들을 찾고 있어요

• ㆍ학력 : 대졸이상
• ㆍPython 기반 서비스 또는 데이터 처리 경험
• ㆍDjango 또는 유사 웹 프레임워크 경험
• ㆍPandas 등 데이터 처리 라이브러리 활용 경험
• ㆍ비정형 데이터를 구조화하거나 검색·RAG·NLP 기능을 구현한 경험
• ㆍ데이터를 엔티티, 속성, 관계로 구조화할 수 있는 역량
• ㆍ불명확한 문제를 구체적인 개발 과제로 정의하고 해결한 경험
• ㆍ기술 선택의 이유와 한계를 명확하게 설명하는 능력
• ㆍ진행 상황과 문제를 투명하게 공유하고 업무를 끝까지 완료하는 태도

이런 분이면 더 좋아요

• ㆍ온톨로지, 지식그래프, 시맨틱 데이터 모델링 경험
• ㆍRDF, OWL, SKOS, SHACL에 대한 이해
• ㆍNeo4j, RDFLib, SPARQL, Cypher 활용 경험
• ㆍ엔티티 추출·링킹, Entity Resolution, 코드 매핑 경험
• ㆍPDF 표, 문서 레이아웃, OCR 데이터 처리 경험
• ㆍGraphRAG, Hybrid Search, 검색 품질 평가 경험
• ㆍLocal LLM 서빙·파인튜닝·추론 최적화 경험
• ㆍ제조·소재·R&D·품질 데이터 프로젝트 경험
• ㆍB2B SaaS 또는 데이터 플랫폼 개발 경험
• 중요하게 보는 역량
• ㆍ온톨로지를 구축하는 것보다 실제 활용 목적과 질문을 먼저 정의하는 사고
• ㆍ규칙, 데이터 처리, 검색, 그래프, LLM을 적절히 조합하는 기술 판단
• ㆍ불완전한 데이터에서도 빠르게 구현하고 실제 결과로 검증하는 실행력
• ㆍ문제와 의사결정 사항을 명확하고 간결하게 공유하는 협업 방식
• 새로운 문제를 빠르게 학습하고, 문서 지식화를 실제 제품 기능으로 구현할 수 있는 역량을 중시합니다.
• 코그콤과 함께 기업 문서에 갇힌 지식을 연결·축적하고, AI가 활용할 수 있는 데이터 자산으로 만드는 문제를 해결할 분을 찾습니다.

이런 기술이 필요해요

Django

Pandas

Python

Excel

이런 조건에서 근무할 예정이에요

• ㆍ고용 형태 : 정규직
• ㆍ근무지 주소 : 서울 송파구 송파대로 201 (문정동, 송파테라타워2) 문정동 테라타워2 B동 1221호

  지도보기

함께하면 이런 점들이 좋아요

• ㆍ깨끗하고 쾌적한 근무환경
• ㆍ자유복장
• ㆍ자유로운 연차,반차, 때때로 재택 근무
• ㆍ다과/음료 무제한, 얼음 정수기

합류 여정은 이렇게 진행돼요

• ㆍ서류전형 > 1차면접 > 2차면접 > 최종합격
• ㆍ면접일정은 추후 통보됩니다.

지원 시 유의해주세요

허위사실이 발견될 경우 채용이 취소될 수 있습니다.