모두싸인은 ‘모두가 ​더 ​간편하고 ​안전하게 계약할 ​수 있도록’, 2015년 설립 ​이후 ​대한민국 1등 ​전자계약 서비스 ‘모두싸인’ ​서비스를 런칭, ​운영하고 ​있습니다. 모두싸인은 ​만나지 ​않고도 ​언제 어디서나 이메일과 ​카카오톡으로 ​법적 효력이 있는 ​계약을 ​체결할 ​수 있는 온라인 ​계약 서비스로, ​계약의 ​시작부터 끝까지 ​모든 과정을 ​자동화한 ​원스톱 계약 솔루션입니다. ​산업군, 규모를 ​막론하고 서명이 필요한 모든 곳에 모두싸인이 쓰이고 있습니다.

모두싸인은 2024년 4월 177억을 투자 받았으며, 누적 투자액 321억원을 유치했습니다. SBVA(구 소프트뱅크벤처스), 한국투자파트너스, KB인베스트먼트, 에이티넘인베스트먼트 등 국내 상위 4대 투자사(2023년 AUM 기준)를 포함한 유수의 투자자들이 모두싸인의 성장을 함께하고 있습니다.

수많은 비즈니스의 연결과 확장, 좋은 일의 시작에 모두싸인이 함께합니다. 840만 누적 이용자와 28만 기업 고객이 모두싸인으로 비즈니스 성장 속도를 높이고 있습니다. 더 편리하고 신속하게, 그렇지만 더 확실하고 안전하게 계약할 수 있는 세상을 위해 모두싸인은 지금도 대한민국 계약 문화를 혁신하고 있습니다.

계약이 필수인 세상에 임팩트를 남기기 위해 모두싸인은 날마다 더 빠르게 성장하고 있으며, 국내 최고 B2B SaaS 기업으로의 도전도 우리 앞에 남아있습니다. 모두싸인팀과 함께 꿈꾸고 도전하며, 계약의 표준이 되는 서비스를 함께 만들어 갈 당신을 기다립니다. 지금이 모두싸인에 합류하기 가장 좋은 타이밍입니다!

| 포지션 소개

AI/ML Engineer는 LLM과 Agent 기술을 중심으로 계약 지능화(Contract Intelligence)를 구현하는 핵심 포지션입니다.

이 포지션은 전통적인 ML 모델링에 대한 심층적 이해를 바탕으로, 대규모 언어모델(LLM)의 최적 활용, Agent 설계, AI 시스템 엔지니어링에 초점을 둡니다.

모델을 이해하고 최적화 하여 활용하는 능력과 도메인에 맞는 지능형 워크플로우를 구현하는 능력이 중요합니다.

| 우리는 이런 동료를 찾고 있습니다

• LLM·Agent·Search의 경계를 넘나들며 시스템을 통합적으로 설계할 수 있는 분
• SaaS 환경에서 AI를 실서비스에 녹여내는 엔지니어링 감각을 가지신 분
• '문서'와 '계약'이라는 중요하고 실질적인 도메인 문제를 AI를 통해 풀어내고 싶으신 분
• 연구적 깊이와 실무적 임팩트있는 결과물을 동시에 추구하는 분

| 주요업무

• 계약 및 문서 중심의 지능형 Agent를 설계 및 구현합니다. (LLM + Tool + Memory 기반)
• 계약서 내 정보 추출, 의미 분석, 요약, 리스크 탐지 등 고차원의 AI 기능을 설계합니다.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG) 및 Hybrid Search 시스템을 개발하고 최적화합니다.
• 다양한 LLM(OpenAI, Claude, Gemini, Llama 등)의 성능을 비교하고 비용과 품질을 최적화합니다.
• LLM inference pipeline을 구성하고 prompt engineering 전략을 수립합니다.
• 문서/계약 데이터 embedding, vector search, metadata 관리 파이프라인을 구축합니다.
• 내부 제품군(Form, eSign, Cabinet, Review 등)에 AI 기능을 내재화하고, API를 연동합니다.
• AI 품질 평가 체계(AI evals, hallucination test, grounding metric 등)를 설계하고 개선합니다.

| 자격요건

• AI/ML 전공자 또는 그에 준하는 연구·산업 경력을 3년 이상 보유한 분
• 대규모 언어모델(LLM), NLP, 정보 검색(IR), 또는 지식 기반 시스템 관련 프로젝트 경험이 있는 분
• Python 기반 ML/NLP stack(PyTorch, Transformers, LangChain, LlamaIndex 등) 사용에 능숙한 분
• RAG 또는 Agent 시스템의 설계/구현 경험이 있는 분
• Vector DB(Qdrant, Weaviate, ElasticSearch Vector 등)와 Embedding pipeline 설계 경험이 있는 분
• LLM API(OpenAI, Anthropic, Gemini 등) 활용 및 성능 최적화 경험이 있는 분
• SaaS 환경 혹은 대규모 데이터 파이프라인 상에서 AI 기능을 서비스화한 경험이 있는 분

| 우대사항

• AI/ML, 컴퓨터 공학 등 관련 전공 분야 석사 이상의 학위를 보유하신 분
• 문서 처리/계약 관리(CLMS, e-signature) 관련 NLP 또는 Information Extraction 경험이 있는 분
• OCR, Table Understanding, Layout-aware Document Parsing 경험이 있는 분
• Multi-agent orchestration, Planning-based Agent 설계 경험이 있는 분
• Prompt evaluation, reinforcement learning from feedback (RLAIF 등) 경험을 가지신 분
• LLM latency/cost optimization을 위한 caching, batching, parallelization 설계 경험을 가지신 분
• AWS Bedrock, SageMaker, Vertex AI 등 클라우드 AI 플랫폼 활용 경험이 있는 분
• 논문 구현, 오픈소스 기여, 연구 중심 PoC를 Product로 전환 경험이 있는 분

| 전형절차

[서류전형 > 직무 인터뷰 > 구성원 및 컬처핏 인터뷰 > 처우협의 > 최종합격]

1. 서류 전형

• 어떤 경험을 가지고 계신지 알기 위한 절차예요.
• 자유 형식으로 이력서를 제출하게 됩니다.

2. 직무 인터뷰 (대면)

• 직무 역량 검증을 위한 과정으로 미래에 함께 일하게 될 팀원이 참여합니다.

3. 구성원 및 컬처핏 인터뷰 (대면)

• 구성원 인터뷰: 소속될 팀에서 함께 일할 다른 직군의 구성원과 협업 및 커뮤니케이션 역량을 검증하기 위한 과정입니다.
• 컬처핏 인터뷰: 지원자분의 철학, 성향, 성장에 대한 욕구와 가치관 등을 알아보기 위한 과정입니다.

4. 처우협의

• 처우, 출근 날짜 등을 최종적으로 협의하는 과정입니다.
• 정규직 채용이지만 3개월의 수습기간이 있어요.

*전형 절차는 포지션에 따라 유동적으로 변경될 수 있으며, 변동 발생 시 지원자분들께 개별적으로 안내 드릴 예정입니다.

📌 지원 시 유의사항

• 입사지원서 및 제출 서류에는 연봉 정보를 제외하고 작성해 주시기 바랍니다. (연봉 정보는 추후 별도 절차를 통해 확인 예정입니다.)
• 모든 입사 서류(이력서, 경력 기술서, 포트폴리오 등)는 반드시 PDF 파일 형식으로 변환하여 제출해주시기 바랍니다.
• 동일 포지션의 경우 최종 결과 발표 시점부터 6개월 이후 재지원이 가능합니다.
• 현재 공고 외 다른 포지션으로의 중복 지원이 가능하며, 각 포지션의 전형은 독립적으로 운영됩니다.
• 지원서 내용이 사실과 다르거나 증빙이 불가능할 경우, 합격 또는 입사가 취소될 수 있으며 입사 후에도 불이익을 받을 수 있습니다.

🪄 내 이력에 딱 맞는 공고가 없다면?

• 인재풀에 이력서와 관심 직무를 등록해주시면, 추후 관련 포지션이 오픈되었을 때 우선적으로 검토하고 연락드리겠습니다.

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📧 모두싸인에 궁금한 점이 있다면 채용팀 메일([email protected])로 문의 부탁드립니다 :)