Google Apps Script를 비개발자도 바로 시작할 수 있는 업무 자동화 도구로 소개했습니다. 라포랩스 AX 팀의 실제 활용 사례를 통해 AI 시대의 실행 장벽을 낮추는 역할을 설명했습니다.
LLM Engineer (Data Generation)
42dot · Pangyo (Software Dream Center), South Korea
모델 성능 병목과 실패 사례를 분석해 학습 데이터를 설계·생성·평가하고, 대규모 데이터 생성 파이프라인 및 품질 개선 전략을 구축·운영합니다. LLM·머신러닝·NLP 이해와 Python 기반 데이터 처리·자동화, Synthetic Data·데이터 평가 또는 큐레이션 경험이 필요합니다.
[독파모] AI Research Engineer - LLM Evaluation & Analysis
업스테이지 · 경력 무관
LLM 및 글로벌 프론티어 모델의 성능을 비교·분석하고, 벤치마크·평가 툴킷·평가 플랫폼을 연구·개발하는 역할입니다. AI 모델 평가·분석 또는 ML/NLP 주제의 국제 학회 논문 게재 경험이 필요합니다.
QA Engineer(자동화 및 품질 전략)
우아한형제들 · 5년 이상
서비스 전반의 UI·API·E2E 테스트 자동화 전략 수립과 프레임워크 구축, CI/CD 통합 및 품질 지표 관리를 담당합니다. QA 7년 이상과 자동화 4년 이상 경력, Python·Java·JavaScript 및 Selenium·Appium·API 자동화 경험이 필요합니다.
#LLM 주제를 이어서 읽기
AI를 실제 업무에서 쓰게 만들기 위해 진입장벽을 낮추는 방법을 소개했습니다. 가벼운 체험과 실무 문제 해결, 밀착 지원이 핵심이었습니다.
