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*본 채용 공고는 정식 지원 경로가 아닙니다. https://www.lgresearch.ai/careers 를 통해 지원 부탁드립니다.   팀 소개 Language Lab은 음성 및 언어처리 분야의 기술적 난제 해결을 위한 핵심 선행기술을 연구하며 Learning-by-Reading AI 확보를 통한 LG 그룹차원의 챗봇, 음성 에이전트 등 Language 분야 서비스 혁신 이라는 비전을 가지고 있습니다. Language Lab 산하 Agent Architecture Tech Cell은 AI Agent를 안정적으로 실행하고, 개인과 조직의 업무 맥락을 지속적으로 활용할 수 있도록 Agent Harness와 Agent Memory를 개발합니다. 본 포지션은 이 중  Agent Memory 제품의 기술 방향을 수립하고 개발을 주도하는 역할 을 담당합니다. 수행 업무 개인과 조직의 업무 맥락을 지속적으로 저장하고 활용할 수 있는 Agent Memory 제품과 기술 아키텍처를 설계하고 개발합니다. 대화, 문서 및 업무 이력에서 기억할 정보를 추출하고 구조화합니다. 기존 Memory의 갱신, 병합, 삭제 및 최신성 관리 방식을 개발합니다. 사용자의 요청과 상황에 적합한 Memory를 검색하고 Agent의 Context로 제공하는 기능을 개발합니다. 여러 AI Agent가 개인과 조직의 지식 및 업무 맥락을 공유하고 이어받을 수 있는 공통 Memory Layer를 설계합니다. 최신 Agent Memory 연구와 오픈소스를 검증하고, 실제 사용자와 조직이 활용할 수 있는 제품으로 구현합니다. 이런 분과 함께하고 싶습니다 Agent Memory를 단순한 대화 저장이나 RAG 기능이 아니라 독립적인 제품 문제로 바라보는 분 Memory, Knowledge Base, Conversation History 및 Agent State의 차이를 구분하고 설명할 수 있는 분 새로운 기술을 빠르게 실험하면서도 실제 사용자와 조직의 문제를 기준으로 우선순위를 정하는 분 처음부터 완전한 플랫폼을 만들기보다 가치가 명확한 Use Case부터 MVP로 검증하는 분 동작하는 프로토타입을 만드는 것에서 끝나지 않고 제품 수준의 시스템으로 발전시킬 수 있는 분 모델, 검색, 데이터 및 Backend 구조를 종합적으로 바라보고, Agent가 Memory를 활용하는 방식을 이해하시는 분 연구와 개발 결과를 다른 개발자가 재사용할 수 있는 API, 코드 및 문서로 정리하는 분 지원 자격 NLP, LLM 또는 소프트웨어 분야에서 4년 이상의 연구·개발 경력이나 이에 준하는 역량을 보유하신 분 컴퓨터공학, 인공지능, 소프트웨어 또는 관련 분야 학사 이상이거나 이에 준하는 실무 역량을 보유하신 분 LLM, NLP, RAG, 검색, Knowledge Graph 또는 개인화 기술 중 하나 이상을 활용해 제품이나 시스템을 주도적으로 개발한 경험이 있으신 분 하나 이상의 기술 과제를 설계부터 구현, 평가 및 제품 적용까지 독립적으로 수행한 경험이 있으신 분 Python을 활용해 제품 또는 서비스 수준의 소프트웨어를 개발할 수 있으신 분 REST API 또는 비동기 Backend 시스템을 설계하고 개발한 경험이 있으신 분 요구사항을 구체적인 MVP와 단계별 개발 범위로 정의할 수 있으신 분 실험 가설과 평가 기준을 정의하고 정량·정성 결과를 분석할 수 있으신 분 논문, 오픈소스 및 기술 문서를 이해하고 실제 시스템에 적용할 수 있으신 분 Git 기반 협업 개발 및 코드 리뷰 경험이 있으신 분 우대사항 인공지능, 자연어처리 관련 분야의 석사·박사 학위를 보유하신 분 Agent Memory 또는 장기 대화 Context 관리 기능을 구현한 경험이 있으신 분 사용자 프로필, 개인화, 추천 또는 장기 사용자 모델링 시스템을 개�