콘센트릭스(Concentrix)는 나스닥(NASDAQ: CNXC)에 상장된
글로벌 기술 및 서비스 분야의 선도 기업입니다.
전 세계 70여 개국에서 44만 명 이상의 전문가들이 2,000여 개의
글로벌 고객사와 함께하며 비즈니스 성과를 극대화하고 있습니다.
콘센트릭스는 디지털 마케팅, 이커머스 컨설팅 및 구축·운영부터
AI 기반의 고객 경험(CX) 전략까지, 비즈니스 전 영역을 아우르는
End-to-End 통합 솔루션을 제공하며, 글로벌 Top-tier 대기업들의
전략적 파트너로서 차세대 기술과 인간 중심의 통찰력을 결합하여
미래 지향적인 비즈니스 가치를 창출하고 있습니다.
뷰티, 코스메틱, 가전, 자동차 등 다양한 산업군의 글로벌 리더들과
협업하며 전문가로 성장하고 싶다면, 콘센트릭스와 함께 수평적이고
역동적인 성장의 기회를 경험해 보시기 바랍니다.
포지션 개요
- RAG & Graph Search Engineer는 내부 문서, 계약서, 구매 정책, 리포트,
정형/비정형 데이터를 검색 가능한 지식 구조로 전환하고, Vector DB, Elasticsearch,
Graph DB를 활용해 신뢰도 높은 검색 및 근거 생성 체계를 구축하는 역할입니다.
단순 벡터 검색을 넘어 Hybrid Retrieval, Re-ranking, Knowledge Graph, Graph-RAG,
Multi-hop retrieval까지 포함합니다.
[주요업무]
- RAG 파이프라인 구축 및 운영
- Advanced Chunking 및 계층형 인덱싱 설계
- Vector DB와 Elasticsearch 기반 Hybrid Retrieval 구현
- Re-ranking 및 metadata pre-filtering 검색 품질 최적화
- Neo4j 등 Graph DB 기반 Knowledge Graph 설계 및 구축
- Graph-RAG 및 Multi-hop retrieval 기반 검색 고도화
- RAG 또는 검색 서비스 프로덕션 구축/운영 경험
- Vector DB + Elasticsearch 연동 기반 Hybrid Retrieval 경험
- Re-ranking, metadata filtering, hierarchical retrieval 중 1개 이상 실무 적용 경험
- NER 또는 정보추출 기반 비정형 텍스트 구조화 경험
- Citation, grounding, source traceability 구조 설계 경험
- Neo4j 또는 유사 Graph DB 활용 경험
- 추천시스템 구현 경험
- 계약서, 정책 문서, 견적서 등 복합 문서 파싱 경험
- Elasticsearch analyzer, synonym, boosting, scoring 튜닝 경험
- Embedding 모델 fine-tuning 또는 domain adaptation 경험
- Graph 기반 추천, 탐색, 관계 분석 서비스 경험
- Graph-RAG 또는 Multi-hop retrieval 설계/구현 경험
https://kr.concentrix.com/careers
▶ 서류전형-1차면접-2차면접-최종합격
▶ 단계별 합격자에 한해 개별연락 드립니다.
▶ 면접 이후 인성검사를 실시할 수 있습니다.
▶ 화상 인터뷰와 대면 인터뷰를 병행 중입니다.
▶ 지원 내용에 허위사실 발견시, 채용이 취소될 수 있습니다.
- 채용완료시 조기 마감될 수 있습니다.
근무지 : 서울 강남구 테헤란로 509 NC타워
