Applied Scientist (Agent)

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This position is no longer accepting applications(closed Jul 24, 2026).

About

인포시즈는 제조·반도체·플랜트·금융·공공 등 한국 산업의 핵심 현장에서, AI가 실제 운영과 의사결정을 직접 수행할 수 있도록 만드는 Enterprise AI 기업입니다.

Applied Scientist (Agent)는 아직 아무도 풀지 못한 엔터프라이즈 에이전트 문제를 시니어 연구자들과 함께 연구 수준에서 풀어, 그 해법을 국내 최대 규모의 산업 프로젝트에 직접 적용하는 역할입니다. 논문 속 벤치마크가 아니라 실제 현장의 데이터와 제약 조건 위에서 SOTA를 만들어내는 일이며, 최전선의 문제를 빠르게 경험하며 한 명의 연구자로 성장하는 자리입니다.


# 이런 환경에서 연구합니다

아직 정답이 없는 문제를 다루되, 그것을 끝까지 밀어붙일 수 있는 자원과 함께 성장할 수 있는 환경이 주어집니다.

• 아직 아무도 풀지 못한 문제에 도전합니다. 엔터프라이즈 환경에서는 "그럴듯한 답"이 아니라 "신뢰할 수 있는 답"이 필요하기 때문에 환각(hallucination)을 구조적으로 제거하는 것이 전제 조건입니다. 다뤄야 하는 데이터도 문서, 도면(P&ID, CLD 등), 관계형 데이터베이스, ERP/CRM, EDR 보안 로그처럼 형식과 출처가 제각각인 비정형 데이터가 뒤섞여 있습니다. 또한 이렇게 얽힌 데이터 위에서 사용자의 의도를 정확히 읽어내고, 한 번의 질의로 끝나지 않는 multi-turn 대화를 통해 모호한 요구를 스스로 구체화해가며 정답에 도달하는 검색·추론 성능을 끌어올리는 일이 핵심 과제입니다. 여기에 운영 데이터로부터 스스로 성능을 끌어올리는 자기개선(self-improving) 에이전트, 그리고 사람이 수작업으로 하던 도메인 온톨로지(데이터 간의 개념과 관계를 정의하는 의미 구조)를 에이전트가 스스로 설계하고 새로운 데이터가 유입되면 그에 맞춰 온톨로지 변경까지 제안하는 AI FDE가 연구 대상입니다.
• 국내 최대 규모의 프로젝트에 실제로 쓰입니다. 반도체, 플랜트, 금융, 공공 등 한국 산업을 대표하는 대기업·기관의 대형 프로젝트에 우리 솔루션이 실제로 투입되고 있습니다. 데모로 끝나는 연구가 아니라, 규모 있는 현장에서 운영되며 임팩트를 만들어내는 연구입니다.
• 의미 있는 문제를 직접 오너십을 갖고 풀며 성장합니다. 새롭게 빌딩되는 Agent Research Squad의 초기 멤버로 합류해, 핵심적인 연구 문제를 처음부터 끝까지 책임지고 풀어봅니다. 기존 레거시 시스템과의 호환이나 정해진 절차에 매이지 않고, 문제 해결 그 자체에 집중할 수 있습니다.
• 보상은 업계 최고 수준으로 협의합니다. 실력과 주도성을 겸비한 연구자에게는 업계 최고 수준의 처우를 제안합니다.
• 연구 성과를 논문으로 발표할 수 있습니다. 현장에서 얻은 문제와 해법을 top-tier 학회 혹은 저널에 게재하는 것을 적극 장려하고 지원합니다.

Responsibilities

아래는 우리 팀 앞에 놓인 도전적인 연구 방향들입니다. 이 문제들 중 한 두 가지에 대한 깊이있는 연구를 수행합니다.

• 환각을 구조적으로 차단해, 근거가 검증되는(grounded·verifiable) 엔터프라이즈 에이전트를 설계하고 구현합니다.
• 문서·도면·데이터베이스·ERP/CRM·EDR 로그처럼 이질적이고 비정형적인 데이터를 이해하고 추론하는 멀티모달·멀티소스 에이전트를 개발합니다.
• 사용자의 의도를 정확히 이해하고, multi-turn 대화를 통해 모호한 요구를 스스로 구체화해가며 정답을 찾아내는 검색·질의 성능을 고도화합니다.
• 도메인의 개념과 관계를 표현하는 온톨로지·스키마를 사람 대신 자동으로 설계하고, 새로운 데이터가 유입되면 그에 맞춰 온톨로지 변경을 제안하는 에이전트(AI FDE)를 연구합니다.
• 운영 환경에서 쌓이는 데이터로부터 스스로 성능을 개선하는 self-improving 파이프라인을 만듭니다.
• 시간이 지날수록 회사와 도메인을 더 깊이 이해하며 함께 성장하는, 살아 움직이는 에이전트 메모리(agent memory) 시스템을 장기적으로 설계합니다.
• 정답이 정의되지 않은 문제에 대해, 무엇을 성공으로 볼지부터 정하는 평가 체계를 직접 설계합니다.

Requirements

# 이런 분을 찾고 있습니다

• 벤치마크 점수 자체보다, 실제 문제를 끝까지 작동하게 만드는 데 더 큰 흥미를 느끼는 분
• 정답이 없는 문제를 스스로 정의하고 방향을 만들어가는 데 익숙한 분
• 복잡하게 얽힌 데이터와 관계 구조를 이해하고 추상화하는 과정을 즐기는 분
• 논문 구현에 머무르지 않고 운영 환경까지 끝까지 연결하려는 분
• 빠르게 배우고 성장하며 한 명의 연구자로 발전해나가고 싶은 분

# 기본적으로 이런 역량을 기대합니다

• 석사 학위 (또는 졸업 예정)
• NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP, NAACL, CVPR, ICCV, ECCV 등 ML/AI 분야 top-tier 학회 논문 발표 경험
• RAG, 검색, 추론(reasoning), tool use, planning 등 에이전트 핵심 기술에 대한 이해
• 머신러닝, 통계, 컴퓨터과학 전반에 대한 탄탄한 기초
• Python 기반의 강한 소프트웨어 개발 역량과 PyTorch 등 딥러닝 툴킷 활용 경험
• 비즈니스 요구사항에 맞추어 머신 러닝 방법론의 평가 방식을 스스로 정의해본 경험

Preferred

# 이런 경험이 있다면 더욱 좋습니다

• LLM 기반 애플리케이션 또는 Agentic 시스템을 직접 설계·구현해본 경험
• 여러 서로 다른 응용 도메인의 AI/ML 프로젝트를 성공적으로 진행해본 경험
• AI/ML 관련 인턴십 또는 산학 협력 프로젝트 경험
• 온톨로지, 지식 그래프, 시맨틱 검색 등 구조화된 지식 표현을 다뤄본 경험
• LLM 파인튜닝, 모델 평가, LLMOps 경험
• 오픈소스 프로젝트 기여 경험
• 보안·제조·반도체·금융 등 규제와 보안이 까다로운 도메인에서 AI를 적용해본 경험

# 우리는 이런 부분을 더 중요하게 봅니다

우리는 좋은 스펙이나 논문 수보다, 어려운 문제를 실제로 해결하려는 사람을 찾습니다. 우리가 더 중요하게 보는 것은 아래와 같습니다.

• 높은 호기심과 끝까지 문제를 붙드는 집요함
• 빠른 이해력과 학습 속도
• 높은 실행력
• 모호한 상황 속에서도 방향을 만들어내는 힘
• 연구와 구현, 운영 사이의 간극을 줄이려는 태도
• 동료와 함께 성장하려는 태도

Benefits

업계 최고 수준의 보상
최고의 인재에게 최고의 보상과 성장의 기회를 제공합니다.

유연한 출퇴근
오전 8시~10시 사이 자율 출근으로 각자의 업무 리듬에 맞춰 몰입할 수 있습니다.

Focus Kit 지원
입사 시 업무에 필요한 장비와 주변기기를 자유롭게 구매할 수 있도록 구입 비용을 지원합니다.

식대 및 간식 지원
점심 식대는 물론 음료와 간식을 상시 제공하며, 야근 시에는 금액 제한 없이 저녁 식대를 지원합니다.

운동 지원금
건강한 일상이 최고의 퍼포먼스로 이어질 수 있도록 월 10만 원의 운동비를 지원합니다.

마사지 지원
장시간 집중으로 쌓인 피로를 덜고 건강하게 일할 수 있도록 전문 마사지 서비스를 지원합니다.

건강검진 지원
구성원의 건강한 성장을 위해 2년마다 최대 50만 원의 종합 건강검진 비용을 지원합니다.

경조사 지원
구성원의 소중한 순간을 함께하기 위해 경조휴가와 경조금, 근조화환을 지원합니다.

편리한 오피스
역삼역 도보 3분 거리의 오피스와 라운지, 운동 공간 등 쾌적한 업무 환경을 제공합니다.

외근·야근 교통비 지원
외근 및 야근 시 안전하고 편리하게 이동할 수 있도록 교통비를 지원합니다.

구성원들이 최고의 환경에서 몰입하며 일할 수 있도록, 인포시즈는 앞으로도 더 좋은 복지와 제도를 지속적으로 만들어가고 있습니다.