[AI Challenge] LLM Engineer | 잡코리아(유)

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[AI Challenge] LLM Engineer | | | 마감 21일 전

이번 챌린지는 생성형 AI를 활용해 직무 과제를 직접 해결하며 문제해결력과 도구 활용 역량을 보여줄 수 있는 좋은 기회입니다. 여러분의 도전과 성장을 진심으로 응원합니다! 👋안내사항 잡코리아 LLM Engineer 미션은 실무 기반 문제 해결력과 LLM 기술 이해도를 평가하는 과제입니다. 정답보다 비즈니스 문제 이해와 해결 방안 도출 과정이 중요합니다. ✅문제상황 채용공고 자동생성 GenAI 서비스는 기업 정보와 기존 채용공고 데이터, 그리고 사용자의 질의를 바탕으로 채용공고를 생성합니다.이 서비스를 통해 채용 담당자에게는 간편한 공고 작성 경험, HR매니저에게는 빠른 게재를 통한 업무 효율성을 제공하고자 합니다. GenAI 서비스의 응답 품질과 추론 성능을 지속적으로 개선하기 위해, 다음과 같은 이슈들을 해결할 필요가 있습니다. 📌 이슈1. LLM의 부정확한 응답 및 민감 정보 처리 문제 - 기업 정보에 없는 내용을 임의로 생성하거나, 성별·연령 등 부적절한 조건이 포함되는 경우 발생 - 욕설 또는 민감한 정보(예: 연봉)에 대한 비판 없는 응답 문제 발생 📌이슈2. LLM 응답 지연으로 인한 사용자 이탈 - 실시간 응답이 중요한 UX 상황에서 LLM API 응답 지연이 수초~수십초 발생 - 동시에 많은 요청이 몰릴 경우 병목 현상 발생, 사용자 만족도 저하 🎯 미션 목표 및 과제 안내 주어진 두 가지 이슈를 해결할 수 있는 전략을 수립해, 비즈니스 문제를 해결하고 안정적이며 성능이 보장된 GenAI 서비스를 구성 ✅ 과제 1 [필수]이슈 1의 근본적인 원인을 분석하고, 이를 해결할 수 있는 전략을 제안해주세요. ✅ 과제 2 [선택]이슈 2에서 GenAI 서비스가 가지는 특징을 정리하고, 해결을 위한 전략을 제시해주세요. 📌 과제 제출물 [필수] - 이슈에 대한 원인 분석 및 특징 정리 - 제안 전략을 자유 형식의 문서로 작성하여 프롬프트와 함께 제출 📌 과제 제출물 [선택] - GenAI 서비스 아키텍처 설계도 및 Flow - 이슈 해결 전략이 포함된 설계도 - 논리적 또는 구체적 시스템 설계 모두 가능 - 시스템 환경은 자유롭게 선택 가능 - 이슈 해결을 위한 추론 코드 제출 - 사용하는 AI 프레임워크, LLM 모델은 자유롭게 선택 - GitHub/GitLab 링크 또는 파일 첨부 형태로 제출 💡 TIP - 전략은 기술적/기능적 관점 모두 허용됩니다 - 아이디어 수준의 전략도 가능합니다 - 프롬프트에는 역할과 목적을 명확히 작성해주세요 👀 평가 포인트 문제에 대한 해석과 이를 바탕으로 한 해결 방안 도출 과정이 주요 평가 항목입니다. ✅ 핵심 평가지표 - 행동보다 사고의 흐름단순히 무엇을 했는가보다 왜 그렇게 했는가, 문제를 어떻게 해석했는가가 중요합니다. 결과보다 문제 해결 과정에 더 큰 비중을 둡니다. - 기술 제안의 비즈니스 타당성제안한 기술이 비즈니스 맥락에서 적절한 선택인지에 대한 논리적 근거가 중요합니다. GenAI 서비스의 이슈를 해결함에 있어 비즈니스 관점의 고민이 반영되면 좋습니다. - 성능 + 안정성 고려 여부단순 성능 개선뿐 아니라 운영 안정성까지 고려했는지를 평가합니다. 실무 운영환경을 반영한 현실적인 접근이 바람직합니다. - 아이디어 기반 문제 해결기존 솔루션의 단순 적용이 아닌, 창의적인 아이디어로 문제를 해결하려는 시도가 중요합니다. 해결 과정에서 발견한 자체 아이디어가 있다면 긍정적으로 평가됩니다. 🛠️ 부가 가이드 개발 및 테스트 환경 - 사용 가능한 AI IDE: Cursor, Copilot, Windsurf, Claude Code 등 - 사용 가능한 AI Tool: ChatGPT, Claude, Gemini 등 - AI 채팅 로그(export 가능)만 확보되면 어떤 도구든 자유롭게 사용 가능합니다. - 데이터는 임의 가공 또는 공공데이터 활용이 가능합니다. - 기술과 환경에 제약 없이, 편하신 방식으로 구현해주세요. 기술 스택 권장 사항 - LLM 및 AI FrameworkGenAI 서비스에 적합한 모델/프레임워크를 자유롭게 선택하되, 선택 이유가 포함되면 좋습니다. - 프롬프트 및 Retrieval 전략프롬프트 엔지니어링 또는 Retrieval 기술을 활용해주세요. LLM의 한계를 보완할 수 있는 방식이면 더욱 좋습니다. 위 내용은 권장사항이며, 도전 정신만 있다면 누구나 참여하실 수 있습니다! 💪 ✍️유의사항 - 일반문의 : 잡코리아 박주희 (pjh47@jobkorea.co.kr) - 문제문의 : 잡코리아 장은희 (dseuni@jobkorea.co.kr) ❗️꼭 읽어주세요❗️ - AI Challenge 우수 수상자는 9월 초 개별 연락드릴 예정입니다. 잡코리아 복리후생에 대해 더 알고 싶으신가요? 👉 잡코리아 채용 홈페이지 바로가기 👈 👉 잡코리아 기술블로그 바로가기 👈