인터엑스

[채용팀 Talk]

가장 ​빠르게 ​성장하는 ​스타트업 중 ​하나인 인터엑스에서 제대로 된 ​실무 ​경험을 쌓고 ​싶으신가요?

인터엑스는 자율제조 & ​제조 AI ​혁신과 ​자율공장의 미래를 ​선도하며, ​‘글로벌 ​No.1’을 향한 여정을 ​함께할 ​인재를 찾고 있습니다.

AI ​R&D, ​PO ​조직 등 다양한 ​연구 조직에서 ​제조 ​산업에 실제로 ​적용 가능한 ​AI·데이터·플랫폼 ​기술을 연구하고,

기술 검증부터 ​구조 설계, ​실증 및 서비스 구현까지 함께 수행할 연구 인력을 모집합니다.

아래 모집 분야 중 본인의 전공·연구 경험·기술 역량에 가장 적합한 포지션을 선택하여 지원해 주시기 바랍니다.

[모집 분야]

1. Backend Developer

※ 백엔드 개발자 포지션은 R&D 전반 통합 채용으로 진행되며, 전형 과정에서 세부 파트별 검토가 진행됩니다.

[담당 업무]

• 인터엑스 AI R&D 전반의 백엔드 서비스 설계 및 개발
• Data space, SDF, Gen AI 등 다양한 R&D 프로젝트의 백엔드 구현
• RESTful API 설계 및 데이터 모델링
• 백엔드 서비스 배포·운영 및 성능 개선
• 기존 코드의 기술부채 해소 (리팩토링, 구조 개선, 테스트 코드 작성 등)

[필수 경험과 역량]

• 백엔드 서비스 개발 경험 2년 이상 또는 그에 준하는 역량
• Python 또는 Java/Kotlin 중 1개 이상을 활용한 백엔드 개발 경험
• RESTful API 설계 및 구현에 대한 이해
• RDBMS(PostgreSQL 등) 및 Redis 등 데이터 저장소 사용 경험
• Git 기반 협업 및 형상관리 경험
• 문제 해결에 대한 책임감과 팀 커뮤니케이션 역량
• 이공계 석사 학위 이상 소지자 (혹은 수료자)로서 전문연구요원 편입 대상자

[우대 사항]

• Java/Kotlin + Spring Boot 기반 백엔드 개발 경험
• Python 기반 API 서버, 데이터 처리, 비동기 프로그래밍 경험
• SQL 성능 최적화 경험
• Docker, Kubernetes 환경에서의 배포·운영 경험
• DDD, 헥사고날 아키텍처, TDD 경험
• MongoDB, InfluxDB, Elasticsearch, SPARQL 사용 경험
• 배포·테스트 자동화 경험
• AI·데이터 플랫폼·Gen AI 서비스 이해 또는 연계 경험
• 영어 커뮤니케이션 가능자

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2. Physical AI Research Scientist (강화학습, 시뮬레이션)

[담당 업무]

• 생성형 AI 모델을 사용하여 이미지/영상 합성 데이터 생성 (synthetic data generation)
• 제조 장비/설비의 물리세계를 모사하는 시뮬레이션 모델 설계 (공간관계, 물리적 규칙)
• 제조 장비/설비가 물리 세계를 인지, 이해, 추론하여 자율적으로 행동할 수 있도록 가상 시뮬레이션 환경에서 강화학습을 이용하여 최적의 action policy를 훈련
• Digital Twin & Simulation 엔지니어, Robotics 엔지니어와 협업

[필수 경험과 역량]

• 강화학습 이론에 대한 깊은 이해와 강화학습 Framework 경험 (예: Stable Baselines3, RLlib, Acme 등)
• 생성형 AI 모델: VAE, Diffusion models, NVIDIA Cosmos
• PINN (Physics-Informed Neural Networks) 이해와 경험
• Computer Vision: CNNs, Vision Transformers(ViTs), OpenCV
• AI/ML 예측 모델: 시계열데이터 예측, 이미지 분류
• 시뮬레이션 환경 경험: NVIDIA Omniverse, Isaac Sim, Unity
• 프로그래밍 언어: Python, PyTorch
• 이공계 석사 학위 이상 소지자 (혹은 수료자)로서 전문연구요원 편입 대상자

[우대 사항]

• 강화학습/시뮬레이션 전공 석사, 박사 학위
• 제조 사출성형, 용접 등 영역에 물리 기반 모델링과 공정 최적화 경험이 있으신 분
• AI, Robotics 관련 Top SCI급 저널 기고, 특허 보유하신분
• VLA (Vision-Language-Action) 모델에 대한 지식, 경험이 있으신 분
• CAD/CAM (Computer-Aided Design/ Computer-Aided Manufacturing), PLC (Programmable Logic Controller) 에 대한 이해와 경험이 있으신 분

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3. AI Researcher (언어모델, 비전-언어모델, RAG, AI Agent)

[담당 업무]

• 제조 특화 언어모델 훈련을 위한 필요 데이터 정의, 수집 및 전처리
• 제조 특화 언어모델, 비전-언어모델 연속 사전훈련(Continual Pre-training)
• 제조 특화 언어모델, 비전-언어모델의 특정 업무용 미세조정(Fine-tuning)
• 제조 특화 언어모델, 비전-언어모델 경량화 기법 연구 (양자화, Pruning, 지식증류 등)
• RAG(Retrieval Augmented Generation) 기술 연구 및 개발 (Advanced RAG, Modular RAG 등)
• 프롬프트 엔지니어링 (Few-shot, CoT 등)
• AI Agent 기술 연구 및 개발

[필수 경험과 역량]

• 인공지능/기계학습(AI/ML), 자연어 처리(NLP) 전공 석사 이상인 분
• 생성형 AI 관련 업무 프로젝트 경험자
• 데이터 수집/관리, 언어모델 훈련, RAG, 프롬프트 엔지니어링의 전체 Workflow에 대한 이해가 있는 분
• 프로그래밍 언어: Python, PyTorch, Transformers, SQL, Git
• AI Agent 프레임워크: LangGraph, LangFlow
• 이공계 석사 학위 이상 소지자 (혹은 수료자)로서 전문연구요원 편입 대상자

[우대 사항]

• 최신 언어모델, 비전-언어모델 논문 내용을 구현 가능한 분
• 인공지능(AI) 리서치팀, 소그룹을 리딩해본 경험이 있는 분
• 인공지능(AI) 기반 솔루션 개발에 대한 이해가 있고 협업을 해본 경험이 있는 분
• 제조업에 AI를 적용해서 성과를 창출한 경험이 있는 분 (수율, 품질, 생산성, SHE 등)
• 신기술에 대한 호기심과 성장에 대한 열정이 있는 분

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4. AI Agent Engineer

[담당 업무]

• MCP Server, LLM을 활용한 AI Agent 솔루션/서비스 연구 개발
• 제조기업 대상 MCP Server, LLM을 활용한 AI Agent 개발 프로젝트 수행
• 제조 데이터 연동, 처리 및 활용 Data Pipeline 구현 및 자동화
• 최신 AI Agent 기술 조사 및 연구

[필수 경험과 역량]

• 컴퓨터 공학 및 관련 분야 전공
• MCP(Model Context Protocol) 관련 지식과 AI Agent 개발 경험
• MLOps/ LLMOps 경험자 (DB 연동/관리, Data Pipeline 및 Workflow 자동화, LLM 모델 배포 및 서빙, CI/CD 파이프라인)
• 백엔드 개발 경험 (RESTful API 설계 및 개발 경험)
• 프로그래밍 언어: Python, PyTorch, SQL, FastAPI, Git, Docker
• AI Agent 프레임워크: MCP (Model Context Protocol), LangChain, LangGraph, LangFlow
• 이공계 석사 학위 이상 소지자 (혹은 수료자)로서 전문연구요원 편입 대상자

[우대 사항]

• A2A (Agent-to-Agent) 지식과 경험이 있는 분
• 데이터 수집/관리, 언어모델 훈련, RAG, 프롬프트 엔지니어링의 전체 Workflow에 대한 이해가 있는 분
• 인공지능(AI) 기반 솔루션 개발에 대한 이해가 있고 협업을 해본 경험이 있는 분
• 분산시스템 및 클라우드 환경(AWS, GCP, Azure)에서 개발 경험이 있는 분
• PostgreSQL, MongoDB, Neo4j, Redis, Kafka 경험이 있는 분
• 제조업에 AI를 적용해서 성과를 창출한 경험이 있는 분 (수율, 품질, 생산성, SHE 등)

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5. AI 선행기술·아키텍처 연구

[담당 업무]

• PO 선행 기획 내용 기반 기술 구현 가능성 검토
• AI(LLM, Agent 등) 활용 가능 여부 검토 및 적용 방향 정리
• 기술 접근 방식 도출 및 대안 시나리오 비교
• PoC 또는 구조 검토를 통한 기술 타당성 확인
• 서비스·운영 환경 기준 기술 제약 사항 정리
• 기술 검토 결과 문서화 및 PO·개발 조직 공유
• PoC, 구조 검토를 통한 접근 방식 확인

[필수 경험과 역량]

• AI 또는 소프트웨어 기반 시스템에 대한 기본적인 이해가 있으신 분
• 기술적인 내용을 구조적으로 정리하고 문서로 설명할 수 있으신 분
• 기획자 또는 PO가 정의한 요구사항을 기술 관점에서 해석할 수 있으신 분
• 기술 검토, 사전 검증, PoC 등 유사한 성격의 업무 경험이 있으신 분
• 검토 결과를 문서로 정리하여 타 조직과 공유해본 경험이 있으신 분
• 병역특례(전문연구요원) 지원 요건을 충족하시는 분

[우대 사항]

• PO/PM/서비스 기획 경험 또는 해당 조직과 협업한 경험이 있으신 분
• LLM, AI Agent 등 AI 기술을 활용한 기능 또는 서비스 검토 경험이 있으신 분
• 간단한 프로토타입, PoC, 기술 실험 등을 직접 수행해본 경험이 있으신 분
• IT 시스템, 플랫폼, SaaS, 제조 솔루션 등의 구조를 이해하거나 검토한 경험이 있으신 분
• 기술 문서, 검토 자료, 리서치 결과 등을 체계적으로 정리해본 경험이 있으신 분
• 개발자 또는 연구원과 기술 논의 중심으로 협업한 경험이 있으신 분

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[지원 · 전형 안내]

[지원방법]

• 자유양식의 이력서를 홈페이지 접수

(이력서: PDF 파일 / 파일명: 모집분야_이름)

• 사전과제, 코딩테스트는 별도 안내 예정

[인터뷰 일정]

• 서류전형 합격자 개별 통보

[참고사항]

• 전형별 결과에 따라 절차(추가 인터뷰 등)가 추가될 수 있습니다.
• 본 공고는 채용 완료 시 조기 마감될 수 있습니다.
• 지원서에 기재된 학력 및 경력사항 등 기재사항이 허위임이 판명될 경우 합격이 취소될 수 있습니다.
• 장애인 및 국가유공자 등 취업보호대상자는 관계 법령에 따라 우대합니다.
• 제출해 주신 지원서의 검토 결과 발표는 지원서에 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다.
• 구직자 서류는 채용 여부 확정 후 1년간 보관 후 파기됩니다.

[담당자]

이진영 채용담당자 | [email protected]