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세상에 없던 서비스, 아무도 도전하지 않은 서비스를 함께 만들어 나가고 싶으신가요?

우리는 지속적인 학습과 개발을 촉진하며, 동료들이 자신의 역량을 최대한 발휘할 수 있는 환경을 제공합니다.

각자의 경험이 모여 더 큰 시너지를 만들어내고, 그 과정에서 우리는 빠르게 배우며 단단하게 성장합니다.

요고랑 LLM 엔지니어링 팀은 최신 대규모 언어 모델(LLM)을 실제 상용 서비스에 접목하는 실험적이면서도 실전적인 팀입니다.

우리는 단순히 기술을 연구하는 데 그치지 않고, LangChain·LangGraph·RAG와 같은 최신 프레임워크를 빠르게 검증하여 실제 사용자에게 가치를 주는 대화형 추천 에이전트로 구현합니다. 스타트업 특유의 속도감과 자율성을 바탕으로, 팀원은 기획·설계·개발·데이터 처리·테스트까지 서비스 아키텍처 전 과정을 엔드투엔드로 경험할 수 있습니다.

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제품 개발

■ [인턴] 요고랑 LLM 엔지니어링

본 인턴십은 단순한 교육이 아니라, 최신 LLM 기술을 활용해
상용 서비스 ‘요고랑’의 아키텍처를 직접 구현해보는 실전형 프로젝트 기반 프로그램입니다.
인턴 종료 시, 자신만의 ‘미니 요고랑’을 완성해 에이전트 구축 경험을 얻을 수 있으며, 멘토링과 코드 리뷰를 통해
실제 스타트업 환경에서 성장하는 경험을 제공합니다.

[ 주요 업무 ]

• 대화형 상품 추천 서비스 '요고랑' 핵심 로직 개발 지원
• LangChain & LangGraph를 활용한 AI 에이전트 설계 및 프로토타입
• Gemini, Claude 등 다양한 LLM 모델 성능 테스트와 프롬프트 엔지니어링
• 상품 데이터 전처리 및 벡터 DB를 활용한 RAG 파이프라인 구축
• 최신 LLM 기술 리서치 및 팀 내 공유

[ 기술 스텍 ]

• 언어/프레임워크 : Python/Langchain, LangGraph
• LLM API : Gemini
• 개발 환경 : Git, VSCode
• 협업 도구 : Monday

[ 인턴십에서 이런 걸 얻을 수 있어요 ]

• 실무 역량 ㅣ 기획 > 설계 > 개발 > QA까지 전 과정을 경험하며, LangGraph 기반 애플리케이션을 독립적으로 개발할 수 있는 수준으로 성장합니다.
• 전략적 사고 l 단순한 코딩을 넘어, 성능과 비용의 트레이드 오프를 고민하며 문제를 기술로 해결하는 엔지니어링 관점을 터득합니다.
• 스타트업 경험 l 빠른 속도와 자유로운 문화 속에서 실제 현업에서의 의사결정/개발 프로세스를 체험합니다.

[ 우대 조건 ]

• LangChain / LangGraph 활용 경험
  직접 프로젝트를 진행해봤다면, 코드/결과물을 간단히 정리해주세요
• Git 등 협업 도구 사용 경험
  개인 프로젝트라도 버전 관리/이슈 관리 경험이 있으면 충분합니다

※ 완벽한 경력을 요구하지 않아요! 본인이 어떤 방식으로 배우고 성장해왔는지 보여주시면 충분합니다.

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복리후생

1. 최신형 장비 지원 
2. 무제한 간식 제공
3. 월별 업무 관련 도서구입비 지원 및 세미나 참가비 지원

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기간, 절차 및 운영 계획

모집 기간

2025년 08월 20일(수) - 2025년 09월 30일(화)

전형 절차

서류 전형 〉 1차 면접 〉 2차 면접 〉 최종 합격※ 면접일정은 합격자에 한해 추후에 전달드립니다.

실습 주제

<특정 도메인 전문 '미니 요고랑' 에이전트 개발>

'요고랑'의 핵심 아키텍처를 기반으로, 특정 상품 카테고리(ex) 화장품, 건기식, 전자기기 중 택 1)에 특화된 대화형 추천 에이전트를 LangGraph를  이용해 처음부터 끝까지 직접 개발. 상품 데이터 수집/가공, RAG 파이프라인 설계, 대화 시나리오에 따른 에이전트 상태(State) 정의, 최종 결과물 API 화까지 전 과정 수행.

1주차	Onboarding & ‘요고랑’ 완전 정복 팀 / 회사 소개 및 개발 문화 공유 '요고랑' 서비스 아키텍처 및 비즈니스 모델 Deep Dive 개발 환경 세팅 (Python, pdm, Git, IDE) Assignment: 경쟁 서비스 2~3개 비교 분석 및 개선점 제안 보고서 작성
2주차	LLM & Pythonic Skill Up LLM의 작동 원리 및 API 활용법 실무 Python: 비동기(asyncio), 데코레이터, 데이터 클래스 등 Assignment: 순수 Python과 LLM API만을 이용해 간단한 챗봇 만들기
3주차	Core Engine LangChain 핵심 컴포넌트 LCEL 를 활용한 체인 구성 Assignment: 2주차에 만든 챗봇을 LangChain으로 마이그레이션 후 코드 라인 수 비교
4주차	RAG 임베딩과 벡터 검색의 원리 기본 RAG 파이프라인 구축 (FAISS/Chroma DB 등 로컬 벡터스토어 활용) Assignment: 특정 문서 기반의 Q&A RAG 시스템 구축
5주차	LangGraph - Part 1 LangChain vs LangGraph StateGraph, Node, Edge의 개념 Assignment: 4주차 RAG 시스템에 '질문 재구성', '검색 결과 평가' 단계를 추천하여 LangGraph로 재설계
6주차	LangGraph - Part 2 아키텍처 이해 ReACT, MultiAgent, REWOO 등 다양한 에이전트 아키텍처 실제 구현 Assignment: 가장 흥미있는 에이전트 아키텍처 선정 후 자신만의 스타일로 재구성
7주차	'미니 요고랑' 설계 및 데이터 준비 실습 주제(카테고리) 선정 및 목표 기능 정의 LangGraph 기반 에이전트 아키텍처 설계 필요한 상품 데이터 크롤링/수집 및 전처리 Assignment: '미니 요고랑' 프로젝트 설계/에이전트 아키텍처 설계/데이터 스키마 정의
8주차	'미니 요고랑' 집중 개발 LangGraph 에이전트 핵심 로직 구현 프롬프트/컨텍스트 엔지니어링을 통한 대화 품질 개선 PostgreSQL에 상품 데이터 적재 및 연동 Assignment: '미니 요고랑' 핵심 기능 프로토타입 완성
9주차	'미니 요고랑' 평가 및 QA 개발한 에이전트 성능 평가 및 내부 QA 진행 코드 리팩터링 및 문서화 작업 Assignment: 프로젝트 성능 평가 보고서 작성 및 개선 방안 도출
10주차	'미니 요고랑' 프로토 데모 시연 및 회고 '미니 요고랑' 프로젝트 최종 프로토 데모 프로젝트 코드 및 문서 최종 정리 및 인수인계 회고 Assignment: 최종 프로젝트 시연 및 결과 보고서 제출

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