[목암생명과학연구소] AI 에이전트 테크니컬 리드 채용 공고 분석

이 자리가 왜 생겼을까요

1하게 될 업무

• LLM 기반 연구소 에이전트의 아키텍처를 설계하고 핵심 기술을 직접 개발합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  분석 시점에 같은 연구소의 LLM 에이전트 연구원/엔지니어 공고는 도구 연동과 워크플로우 구현, 측정을 맡습니다. 이 자리는 그 위의 아키텍처를 정하면서 핵심 기술은 직접 개발합니다. 설계 문서만이 아니라 본인이 구현한 핵심 모듈과 그 구조를 고른 이유를 함께 보여 줄 때 리드와 개발 양쪽이 보입니다.

• 에이전트의 품질·신뢰성·효율성을 높이는 평가 체계를 세우고 평가 결과가 개선으로 이어지는 구조를 만듭니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  분석 시점에 같은 연구소 LLM 에이전트 연구원/엔지니어 공고의 업무는 결과 품질, 실행 비용, 처리 시간을 재고 개선 효과를 검증하는 일입니다. 이 자리는 그 측정이 기대는 평가 체계를 세웁니다. 평가 결과가 시스템 수정으로 돌아오는 흐름까지 이 자리가 책임집니다. 정답이 하나로 정해지지 않는 연구 과제에서 평가 지표를 정하고 그 지표로 무엇을 바꿨는지 한 사례로 설명할 수 있으면 이 업무와 가깝습니다.

• 도구 사용, 실행 범위, 사람 확인 같은 에이전트 안전장치를 설계합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  에이전트가 어떤 도구를 어디까지 쓰고 언제 사람에게 확인을 받을지 정하는 일입니다. 권한 제한이나 승인 단계를 설계해 본 경험이 있다면 어떤 동작에 사람 확인을 붙였는지가 이 업무와 가장 가까운 사례입니다.

• 연구 목표를 기술적 과제로 구체화하고 개발 방향과 우선순위를 정합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  데일리팜에 따르면 연구소는 국가 과제에서 전임상 단계 AI 에이전트와 표적 발굴 인공지능 모델 개발을 담당합니다. 이런 연구 목표는 범위가 넓습니다. 그래서 어느 단계를 먼저 에이전트로 만들지 정하는 우선순위 판단은 이 자리에서 내립니다. 연구자의 목표를 듣고 비개발자의 요구를 기술 로드맵으로 바꿔 본 경험이 있다면 무엇을 뒤로 미뤘고 왜 그랬는지까지 꺼냅니다.

• 여러 과제에 걸친 기술적 일관성과 확장성을 고려해 시스템을 설계합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  연구소가 참여하는 국가 과제의 이름은 'AI-Medicine 신약개발 전주기 멀티 에이전트 AI 플랫폼 구축 및 실증'입니다. 여러 단계의 에이전트가 같은 도구 연동과 평가 기반을 나눠 쓰도록 설계해야 과제가 늘어도 시스템이 흩어지지 않습니다. 공통 모듈이나 플랫폼을 만들어 여러 팀이 쓰게 한 경험이 이 업무와 맞습니다. 그때 인터페이스를 어떻게 고정했는지가 확장성을 보여 줍니다.

• 연구자 및 참여기관과 개발을 조율합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  우대 사항에도 여러 기관이 참여하는 프로젝트와 정부 R&D 과제 경험이 따로 붙습니다. 국가 과제는 기관마다 맡은 모듈과 산출물 일정, 보고 의무를 협약으로 정합니다. 이 자리의 조율도 기술 논의 못지않게 일정과 산출물을 맞추는 일이 큰 비중을 차지합니다. 외부 기관과 함께 개발한 경험이 있다면 기관별 역할 분담과 그 사이에서 본인이 정한 것을 함께 밝힙니다.

• 설계·코드 리뷰와 기술 공유로 개발 품질과 팀 역량을 높입니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  분석 시점에 같은 연구소 LLM 에이전트 연구원/엔지니어 공고는 석·박사 과정의 LLM 에이전트 연구 기간도 경력으로 인정합니다. 그래서 대학원에서 연구 코드를 써 온 사람과 서비스 개발자가 함께 일하게 될 수 있습니다. 리뷰 문화를 만들거나 기술 문서를 정리해 공유한 경험도 리드 경력의 일부입니다. 실험용 코드를 운영할 수 있는 코드로 다듬은 리뷰 사례가 있다면 이런 구성과 잘 맞습니다.

2자격 요건

• 박사 후 3년 이상 또는 석사 후 6년 이상의 AI·ML 연구·개발 경력이 필요하고 상한은 없습니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  이 공고는 제출 서류 안내에서 '연구개발 부문 지원자 석사/박사학위 경력 인정'을 밝혔습니다. 학위 과정의 연구도 경력기술서에 함께 적을 수 있다는 뜻입니다. 분석 시점에 같은 연구소 LLM 에이전트 연구원/엔지니어 공고의 조건은 학사 이상에 관련 경력 2~5년입니다. 이 자리는 그 위에서 아키텍처와 기술 결정을 맡는 연차입니다. 조건이 AI·ML 연구·개발 경력이므로 LLM 이전의 ML 연구·개발도 함께 적습니다. 그 가운데 LLM 시스템을 설계한 일은 자세히 씁니다.

• 컴퓨터공학·AI·통계·물리 등 정량 분야 전공이거나 그에 준하는 연구 이력이 있어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  분석 시점에 같은 연구소 LLM 에이전트 연구원/엔지니어 공고는 전공을 묻지 않지만, 이 공고는 컴퓨터공학·AI·통계·물리 같은 정량 분야를 요구합니다. 에이전트 평가 체계를 세우는 업무에서는 반복 측정과 표본 크기로 개선이 우연이 아닌지 확인하는 통계 감각이 쓰입니다. 다른 전공이라면 이런 정량 실험을 설계한 논문이나 프로젝트가 '그에 준하는 연구 이력'의 예가 됩니다.

• LLM 기반 AI 시스템이나 에이전트를 설계, 개발하고 운영해 본 경험이 필요합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  LLM 시스템은 운영에 들어가면 모델 버전이 바뀌거나 입력이 달라질 때 결과가 조용히 흔들립니다. 설계 단계에서 안 보이던 문제가 이때 생깁니다. 실제 사용자가 쓴 시스템을 운영하며 겪은 문제와 그때 고친 설계를 함께 적으면 이 공고가 맡기는 평가 체계와 안전장치 설계의 바탕이 드러납니다.

• 주요 기술적 의사결정을 주도하고 동료들과 구현을 이끈 경험이 필요합니다(직책 무관).

  이렇게 볼 수 있어요

  이 자리에서 내릴 결정은 업무에 적힌 에이전트 아키텍처와 평가 체계, 도구 사용·실행 범위 같은 안전장치입니다. 직책이 없었더라도 프레임워크나 모델 선택처럼 되돌리기 비싼 결정을 어떤 대안과 견줘 내렸는지, 그 결정으로 팀이 무엇을 만들었는지가 이 요건에 대한 답입니다.

• AI 시스템의 성능과 한계를 분석하고 개선으로 연결한 경험이 필요합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  분석 시점에 같은 연구소 LLM 에이전트 연구원/엔지니어 공고는 로그·평가 분석 기반 개선을 세 가지 가운데 하나로 고르게 했지만, 이 공고는 성능과 한계를 분석해 개선으로 연결한 경험을 필수로 요구합니다. 환각, 긴 컨텍스트에서의 성능 저하, 도구 호출 오류처럼 한계를 어떻게 찾아냈고 무엇을 바꿨는지를 분석 전후 수치와 함께 꺼냅니다.

• AI 시스템의 평가·신뢰성·효율성 개선이나 에이전트 오케스트레이션 가운데 하나 이상에서 설계·개발을 주도한 경험이 필요합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  네 영역 가운데 평가·신뢰성·효율성은 업무의 평가 체계(품질·신뢰성·효율성)와 이름이 같습니다. 오케스트레이션은 연구소 국가 과제가 목표로 한 여러 전문 에이전트의 협업 구조와 이어집니다. 주도한 영역을 공고의 이름 그대로 적어 어느 영역인지 분명히 합니다.

• 다양한 전문 분야의 동료들과 문제를 정의하고 해결 방향을 협의할 수 있어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  분석 시점 연구소는 Small Molecule AI 신약개발 연구원과 Computational Biology 연구원도 함께 뽑습니다. 문제를 함께 정의할 동료로 화학과 오믹스 분석 전문가를 떠올릴 수 있습니다. 업무의 '연구자 및 참여기관과 개발 조율'과 함께 상대 분야의 용어로 문제를 다시 정의해 본 사례 하나를 준비해 갑니다.

3우대 사항

• 가설 생성, 실험 설계, 결과 해석 같은 과학 연구 워크플로우와 연결되는 에이전트 개발 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  연구소가 만드는 에이전트가 가설 생성, 실험 설계, 결과 해석 같은 연구 과정을 돕는 도구라는 뜻입니다. 연구 자동화 도구를 만들어 본 적이 있다면 그 가운데 어느 단계를 자동화했는지 밝히는 게 좋습니다.

• 여러 기관·팀이 참여하는 기술 프로젝트나 정부 R&D 과제 수행 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  목암생명과학연구소는 과학기술정보통신부·한국연구재단의 신약개발 멀티 에이전트 AI 플랫폼 과제에 핵심 참여기관으로 선정됐고, 연구자·참여기관과의 개발 조율도 업무입니다. 여러 기관이 각자 만든 모듈을 하나의 시스템으로 맞춰 본 경험이 있다면 인터페이스나 일정을 어떻게 맞췄는지를 적어 둘 만합니다.

• 오픈소스나 논문 같은 성과를 공개한 활동을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  분석 시점에 같은 연구소 LLM 에이전트 연구원/엔지니어 공고는 공개 코드, 논문, 서비스로 수행 이력을 보이는 것을 필수 요건으로 적었습니다. 이 리드 공고는 같은 활동을 우대합니다. 공개된 결과물은 지원서의 주장을 바로 확인하게 해 줍니다. 저장소나 논문 링크를 함께 내고 그 가운데 본인이 설계를 이끈 부분을 밝힙니다.

• 온프레미스 GPU와 클라우드에서 모델을 운영하고 비용을 관리한 경험을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  데일리팜은 연구소가 참여하는 국가 과제가 보안 특화 온프레미스 에이전트와 상용 LLM을 결합한 하이브리드 시스템을 추진한다고 보도했습니다. 신약 후보나 실험 데이터처럼 밖으로 내보내기 어려운 자료는 온프레미스 모델이, 나머지는 클라우드 모델이 맡는 구조가 흔합니다. 양쪽에서 모델을 운영하며 작업을 어디로 보낼지 정했거나 운영 비용을 줄인 경험이 있다면 그 기준과 줄인 폭을 숫자로 적습니다.

• 신약개발·생명과학 분야에 대한 관심을 우대합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  공고는 바이오 도메인 경험이 필수가 아니라고 밝혔습니다. 관심을 보여 주는 가까운 방법은 표적 발굴, 후보물질 최적화, 전임상 평가 같은 신약개발 단계를 알고 에이전트가 어느 단계에서 연구자의 시간을 줄일지 한두 문장으로 말하는 것입니다. 공개 데이터로 해 본 작은 프로젝트나 읽은 논문이 있다면 짧게 덧붙입니다.

4기타 사항

• 게시일 : 2026년 10월 13일
• 고용형태 : 정규직
• 근무지 : 본사(서울 양재)
• 경력 조건 : 박사 후 3년 이상 또는 석사 후 6년 이상 (AI·ML 연구·개발, 상한 없음)
• 학력 조건 : 컴퓨터공학·AI·통계·물리 등 정량 분야, 또는 이에 준하는 연구 이력

쓰는 기술

공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.

• LLM

전형과 지원

GC녹십자그룹 채용 사이트의 공고는 법인마다 전형 단계가 다릅니다. 인성검사와 평판조회가 있는지, 처우협의가 몇 번째에 오는지가 공고마다 달라서 지원하는 공고 아래쪽의 전형단계 항목에서 그 순서를 따로 확인해야 합니다.

지원 전 준비할 것

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   논문·연구 자료 준비하기

   제출 서류 안내에 경력기술서(자율양식)와 함께 연구개발 부문은 석·박사 논문과 SCI급 논문을 내라고 적혀 있고, 석사·박사 학위 기간을 경력으로 인정한다고 적혀 있습니다. 학위 논문과 대표 논문을 미리 정리합니다.

2. 2

   주도한 기술 결정을 사례로 만들기

   필수역량 다섯 가지에 기술 결정 주도와 개선 경험이 들어 있습니다. 에이전트나 LLM 시스템 하나를 골라 내린 결정, 평가 방법, 개선 결과를 순서대로 정리합니다.

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   평판조회 대비하기

   전형 단계에 1차면접 뒤 평판조회(경력직만 해당)가 있습니다. 함께 일한 동료나 상사 가운데 평판을 확인해 줄 사람을 미리 생각해 둡니다.