KR
위시켓
어려움
상주
Python/FastAPI 기반 AI 노무 업무 지원 플랫폼 백엔드 개발 전문가
예산
3,500,000원
예상 기간
약 6개월 (PoC 10~14주)
지원 마감
2026년 10월 03일
난이도
어려움
기술 스택
Python
FastAPI
PostgreSQL
LangChain
Qdrant
OpenAI API
Redis
Whisper
AI 분석 요약 기회점수 58/100
노무·인사 분야 상담 데이터를 AI로 구조화·활용하는 업무 지원 플랫폼의 백엔드를 개발하는 프로젝트입니다. 상담 녹취 STT·화자분리·자동요약, 법령·판례 RAG 및 Vector DB 기반 Hybrid Search, 업무 단계별 AI Agent, 사용자·사건·문서 관리 REST API 등을 구현합니다. Python/FastAPI 백엔드 경험과 LLM API 활용 경험이 있고, RAG·LangChain·STT 연동에 관심 있는 1~3년차 백엔드 개발자에게 적합합니다. 서울 강남 상주 근무로 PM 1명과 협업하는 초기 PoC 단계 프로젝트입니다.
핵심 요구사항
- Python/FastAPI 기반 REST API 설계·개발 및 인증·권한 구현
- LLM API 활용 기능 개발 경험
- RAG·Vector DB 구축 및 Hybrid Search 구현
- STT API 연동·화자분리·자동요약 기능 개발
- 업무 단계별 AI Agent(LangChain/LangGraph) 개발
- 서울 강남 상주 근무 가능
산출물
- 사용자·상담·사건·문서 관리 백엔드 및 REST API
- 법령·판례 RAG 파이프라인 및 Vector DB
- 업무 단계별 AI Agent 시스템
- STT 연동 상담 녹취 처리·요약 모듈
- 1차 Demo/PoC 산출물
매력 포인트
- 명확한 아키텍처·스펙 정의
- 성장성 높은 AI/RAG 실무 경험
- 6개월 계약으로 안정적
주의사항
- 요구 기술 범위(RAG, Agent, STT, Vector DB, Hybrid Search)가 넓어 1~3년차 경력 대비 난이도가 높음
- 월 350만원 상주 조건 대비 요구 역량이 과한 편이며 주차 미지원
프로젝트 유형신규개발
적합 개발자1~3년차 Python 백엔드 개발자 (FastAPI + LLM/RAG 경험)
클라이언트 정보
회사위시켓
위치서울특별시 강남구
고용형태CONTRACTOR
프로젝트 원문 설명
프로젝트 소개:
- 노무·인사 분야 상담과 업무 과정에서 축적되는 데이터를 AI 시스템으로 구조화하고 활용하는 플랫폼을 개발하는 프로젝트입니다.
- 상담·문서 수집부터 STT, 사건 데이터화, 법령·판례 RAG, AI Agent, 전문가 검토·승인까지 이어지는 업무 지원 시스템을 구축합니다.
프로젝트 진행 상황:
- 서비스 개념 및 전체 아키텍처 기획이 완료되었고, 주요 업무 프로세스와 AI 적용 영역이 정의된 상태입니다.
- 1차 Demo/PoC 개발을 앞두고 있으며, 이후 노무사 및 기업 고객 대상 Pilot 운영이 예정되어 있습니다.
전체 시스템 구성:
- Frontend: React / Next.js / TypeScript
- Backend: Python FastAPI 또는 Java Spring Boot
- AI/Agent: Python, LangChain 또는 LangGraph
- LLM: OpenAI API 및 사내·오픈소스 LLM 연계
- RDBMS: PostgreSQL / Vector DB: Qdrant, pgvector, OpenSearch 중 선정
- Search: Elasticsearch 또는 OpenSearch, Cache/Queue: Redis
- STT: Whisper 계열 또는 STT API
- Infra: AWS / NCP / Docker, 형상관리: Git
전체 프로젝트 일정:
- 6개월 (1차 PoC 기준 약 10~14주)
모집 인원:
- 경력 1~3년 차 2명 (월 350만 원)
근무 형태:
- 상주 근무 (서울 강남구)
상세 업무:
- 사용자·고객·기업 관리, 상담 및 사건 관리, 문서·증빙자료 관리 백엔드 개발
- REST API 설계 및 개발, 사용자 권한 및 인증 구현
- 상담 녹취 업로드 및 STT API 연동, 화자분리, 상담 내용 자동 요약 및 핵심 사실관계 추출
- 법령·판례 데이터 전처리, Chunking·Embedding, Vector DB 구축 및 Hybrid Search 구현
- 상담요약·사건분류·쟁점분석·법령검색·판례검색·문서작성 등 업무 단계별 AI Agent 개발
- 업무 규칙 및 지식 구조화(DB Schema + Rule + Metadata)
필수 기술:
- Python, FastAPI 또는 Java/Spring Boot
- REST API 설계
- PostgreSQL 또는 MySQL
- Git
- LLM API 활용 경험
자격 요건:
- Python 기반 백엔드 개발 경험이 있으신 분
- LLM API를 활용한 기능을 구현해 보신 분
- 사무실 출근이 가능하신 분
우대 사항:
- RAG 및 Vector DB 구축 경험이 있으신 분
- LangChain 또는 LangGraph 활용 경험이 있으신 분
- STT 연동 경험이 있으신 분
기타 사항:
- 근무 시간은 오전 9시 ~ 오후 6시이며, 점심시간은 12시 ~ 1시입니다.
- 주차는 지원되지 않습니다.
- PM 1명과 함께 협업합니다.
- 노무·인사 분야 상담과 업무 과정에서 축적되는 데이터를 AI 시스템으로 구조화하고 활용하는 플랫폼을 개발하는 프로젝트입니다.
- 상담·문서 수집부터 STT, 사건 데이터화, 법령·판례 RAG, AI Agent, 전문가 검토·승인까지 이어지는 업무 지원 시스템을 구축합니다.
프로젝트 진행 상황:
- 서비스 개념 및 전체 아키텍처 기획이 완료되었고, 주요 업무 프로세스와 AI 적용 영역이 정의된 상태입니다.
- 1차 Demo/PoC 개발을 앞두고 있으며, 이후 노무사 및 기업 고객 대상 Pilot 운영이 예정되어 있습니다.
전체 시스템 구성:
- Frontend: React / Next.js / TypeScript
- Backend: Python FastAPI 또는 Java Spring Boot
- AI/Agent: Python, LangChain 또는 LangGraph
- LLM: OpenAI API 및 사내·오픈소스 LLM 연계
- RDBMS: PostgreSQL / Vector DB: Qdrant, pgvector, OpenSearch 중 선정
- Search: Elasticsearch 또는 OpenSearch, Cache/Queue: Redis
- STT: Whisper 계열 또는 STT API
- Infra: AWS / NCP / Docker, 형상관리: Git
전체 프로젝트 일정:
- 6개월 (1차 PoC 기준 약 10~14주)
모집 인원:
- 경력 1~3년 차 2명 (월 350만 원)
근무 형태:
- 상주 근무 (서울 강남구)
상세 업무:
- 사용자·고객·기업 관리, 상담 및 사건 관리, 문서·증빙자료 관리 백엔드 개발
- REST API 설계 및 개발, 사용자 권한 및 인증 구현
- 상담 녹취 업로드 및 STT API 연동, 화자분리, 상담 내용 자동 요약 및 핵심 사실관계 추출
- 법령·판례 데이터 전처리, Chunking·Embedding, Vector DB 구축 및 Hybrid Search 구현
- 상담요약·사건분류·쟁점분석·법령검색·판례검색·문서작성 등 업무 단계별 AI Agent 개발
- 업무 규칙 및 지식 구조화(DB Schema + Rule + Metadata)
필수 기술:
- Python, FastAPI 또는 Java/Spring Boot
- REST API 설계
- PostgreSQL 또는 MySQL
- Git
- LLM API 활용 경험
자격 요건:
- Python 기반 백엔드 개발 경험이 있으신 분
- LLM API를 활용한 기능을 구현해 보신 분
- 사무실 출근이 가능하신 분
우대 사항:
- RAG 및 Vector DB 구축 경험이 있으신 분
- LangChain 또는 LangGraph 활용 경험이 있으신 분
- STT 연동 경험이 있으신 분
기타 사항:
- 근무 시간은 오전 9시 ~ 오후 6시이며, 점심시간은 12시 ~ 1시입니다.
- 주차는 지원되지 않습니다.
- PM 1명과 함께 협업합니다.
위시켓에서 원본 확인
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