AI Agent Lead Architect

딥파인(DEEP.FINE)은 AI와 스마트글래스를 결합하여 산업 현장의 물리적 한계를 극복하고 실행력을 혁신하는 공간 컴퓨팅 전문 기업입니다.현재 Vision AI, XR, 공간 인식 기술을 융합하여, 복잡한 설비 환경과 대규모 물류 현장에서 발생하는 고질적인 비효율을 해결하는 산업 특화 솔루션을 제공합니다.현장을 이해하는 지능형 AI:스마트글래스를 통해 작업자의 시야를 실시간으로 인식합니다.설비 상태, 부품 정보, 바코드, 문서 데이터를 분석하여 작업 가이드부터 검증, 기록까지 전 과정을 자동화합니다.이를 통해 작업자의 숙련도 편차를 제거하고, 정확도와 작업 속도를 동시에 비약적으로 향상시킵니다.2026 전략적 타겟 MRO & 물류:2026년 현재, 딥파인은 MRO(유지·보수·정비)와 물류 산업을 핵심 타겟으로 사업을 고도화하고 있습니다.정비와 점검, 조립은 물론 피킹·패킹·검수·배송에 이르는 모든 업무를 `핸즈프리(Hands-free)` 환경으로 전환하여, 인력 의존도가 높은 산업 구조 속에서 생산성과 안전성을 동시에 확보하고 있습니다.산업용 디지털 인프라의 표준:딥파인은 단순한 솔루션 제공을 넘어 현실 공간을 `디지털 자산`으로 전환합니다 현실 위에 AI 로직을 결합한 확장 가능한 디지털 인프라를 구축하며, 현장에서 즉시 작동하는 AI로 산업의 일하는 방식을 새롭게 정의하고 있습니다.XR 기술을 활용하여 어디에도 없는 새로운 메타버스 생태계를 구축한다는 자부심을 가지고 함께하는 성장에 가치를 느끼고 싶은 분이라면 언제든지 환영합니다!<포지션 소개>AI Agent Lead Architect는 딥파인의 산업용 XR 플랫폼 위에서 실제 현장에 필요한 AI 과제를 발굴하고, 이를 AI Agent와 지식 기반 시스템으로 설계·구현하는 리드 포지션입니다.고객 현장을 직접 분석하여 작업 프로세스, 설비, 데이터 흐름과 비효율을 파악하고, 어떤 업무에 AI를 적용해야 실질적인 효과를 만들 수 있는지 정의합니다.또한 설비, 부품, 작업 절차, 문서, 장애 이력 등 복잡한 산업 데이터를 온톨로지·지식 그래프 또는 이에 준하는 도메인 모델로 구조화하고, 이를 AI Agent의 검색, 추론, 판단 및 업무 수행에 활용합니다.현장 문제 정의부터 Agent 아키텍처 설계, PoC 검증, 제품화까지 전체 기술 방향을 주도합니다.담당업무:

• 현장 분석 및 AI 과제 발굴: 고객 현장을 방문하여 업무 프로세스와 문제점을 분석하고 AI Agent 적용 과제 및 우선순위 정의
• AI Agent 아키텍처 설계: 점검, 정비, 교육, 물류 등 산업 업무에 최적화된 Multi-step Agent와 Tool Calling 워크플로우 설계
• 도메인 모델링: 설비, 부품, 작업, 문서, 센서 및 공간 데이터 간 관계를 온톨로지·지식 그래프 또는 복잡한 도메인 모델로 구조화
• 지식 기반 AI 구축: RAG, Graph RAG, LLM, VLM, OCR 등을 결합한 검색·추론·추천 시스템 개발
• 제품화 및 기술 리딩: PoC 기능을 실제 서비스 가능한 제품 모듈로 전환하고 전체 AI 아키텍처 및 기술 방향 주도
• 평가 및 최적화: 현장 피드백과 운영 데이터를 기반으로 Agent의 정확도, 안정성 및 업무 수행 성능 개선지원자격:
• AI Application, 머신러닝, 데이터 플랫폼 또는 엔터프라이즈 AI 분야 경력 7년 이상
• 고객 또는 산업 현장을 분석하여 문제를 정의하고 AI 적용 과제를 발굴한 경험
• AI 시스템의 전체 아키텍처를 설계하고 개발을 리드한 경험
• 온톨로지·지식 그래프 실무 경험 또는 이에 준하는 복잡한 도메인 모델링 경험
• LLM, RAG, Tool Calling, Agent Workflow 기반 서비스 개발 및 운영 경험
• Python 기반 AI Application 또는 머신러닝 시스템 개발 역량
• PoC를 넘어 실제 제품화와 상용 서비스 운영을 경험하신 분
• 현업, 고객, 개발 조직과 소통하며 기술적 의사결정을 주도할 수 있는 분우대사항:
• 제조, MRO, 물류, 플랜트 등 산업 현장 프로젝트 경험
• Solution Architect, 기술 컨설팅 또는 현장 업무 프로세스 분석 경험
• Graph RAG, Neo4j, RDF, OWL, SPARQL 등 지식 그래프 기술 경험
• LangGraph, LangChain, LlamaIndex, DSPy 등 AI Agent 스택 활용 경험
• ERP, MES, WMS, PLM, CMMS 등 산업 업무 시스템 연동 경험
• XR, 스마트글래스, Vision AI, 공간 정보와 AI를 결합한 경험
• Edge AI, On-device AI, 온프레미스 또는 폐쇄망 환경 구축 경험
• 오픈소스 LLM·VLM 모델 활용 및 서빙 경험