디써AI Product Engineer (Backend/Data Focus)
2.0 (1)디써클
경력근거: LLM 기반 대규모 분류·추출·라벨링 배치(천만 건 이상)를 설계·운영하고
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※ 실제 산출물이 아닌 AI 예측 시안입니다.
디써클은 AI 기반 R&D 파트너 매칭·연구 성과 PR 솔루션 RnDcircle 을 운영해요. 30만 개 기업과 5만 개 대학 연구실 DB 를 검색하게 해 주고, 기업·대학 연구실·정부기관을 정부 R&D 과제·용역 과제·기술이전·기술자문 파트너로 이어 줘요.
공고는 RnDcircle 이 '시장에 파편화 되어있는 기업, 연구실의 프로필 및 R&D 역량/성과 등 방대한 데이터와 AI 기술을 기반으로 R&D 파트너 매칭 시장의 문제를 해결'한다고 소개하고, 이 자리가 할 일로 'LLM 기반 대규모 분류·추출·라벨링 배치(천만 건 이상)를 설계·운영하고'를 꼽아요. 연구실이 하는 기술은 그 분야 실적을 낸 학생이 졸업하거나 교수가 다른 학교에서 옮겨 오면서 바뀌어서, 지금도 그 기술을 하는지는 구성원의 재직 기간과 실적 날짜를 맞춰 봐야 알 수 있어요.
공고는 논문·특허·정부과제·공시·뉴스 같은 글로벌 연구·산업 데이터를 수집·정제·가공하는 TB 규모 파이프라인을 이 자리가 설계·운영할 일로 꼽아요.
공고는 천만 건이 넘는 LLM 기반 분류·추출·라벨링 배치를 설계·운영하고 비용과 품질의 트레이드오프를 관리하는 일을 이 자리에 맡겨요. 자격 요건에는 결과 품질을 평가로 판단해 본 경험을 적었어요.
공고는 RnDcircle 을 기업·대학 연구실·정부기관을 R&D 파트너로 매칭하는 솔루션으로 소개해요. 흩어진 기업·연구실의 프로필과 R&D 역량·성과 데이터, AI 기술로 매칭 시장의 문제를 푼다고 적었어요.
기업 연구소의 기술기획 담당자가 산학 협력 후보 연구실을 추려 검토하는 날 여는 관리자 페이지예요. 후보 목록에 담은 연구실마다 프로필의 기술 분야를 그 연구실의 최근 논문·특허가 뒷받침하는지, 실적이 오래됐거나 교수가 옮겨 오기 전 것뿐인지, 아예 없는지 알려 줘요. 받은 데이터를 담을 DB 설계와 기술·구조, 그리고 최근으로 볼 기간과 근거가 있다고 볼 실적 수는 지원자가 정해요.
RnDcircle 에서 산학 협력 연구실을 찾는 기업 연구소의 기술기획 담당자예요. 연구실 프로필에 기술 분야가 여러 개 붙어 있어도 그중 어느 것이 지금 구성원의 최근 논문·특허로 이어지는지는 기술 분야 이름만으로는 알 수 없어서, 후보 연구실마다 구성원의 논문·특허를 하나씩 맞춰 봐야 해요.
기술기획 담당자가 산학 협력 파트너 후보로 담은 연구실 목록이에요. 한 행이 후보 목록 하나에 담은 연구실 하나이고, shortlist_id 와 lab_id 묶음이 키예요. lab_id 는 labs.lab_id 를 가리키고, 한 연구실은 여러 후보 목록에 담길 수 있어요. reviewed_on 은 담당자가 그 후보 목록을 검토한 날(한국 날짜)로, 이 기능이 '지금'으로 삼는 날이에요. 같은 후보 목록의 행은 reviewed_on 이 모두 같아요. 큰 데이터는 2025년 11월 3일부터 2026년 10월 28일까지 검토한 후보 목록 1,500개의 행 전부이고, 시작용은 그중 2026년 7월 6일에 검토한 후보 목록 SL-01006 하나의 행 8개(연구실 8곳)를 같은 ID·같은 값으로 잘라 낸 것이에요.
전체 8행 가운데 앞 5행이에요.
| shortlist_id | lab_id | reviewed_on |
|---|---|---|
| SL-01006 | LAB-00412 | 2026-07-06 |
| SL-01006 | LAB-01877 | 2026-07-06 |
| SL-01006 | LAB-02220 | 2026-07-06 |
| SL-01006 | LAB-02561 | 2026-07-06 |
| SL-01006 | LAB-03308 | 2026-07-06 |
8행 전부를 JSON 파일 하나로 받을 수 있어요.
같은 형식으로 만든 8,291행이에요. 위 데이터가 이 안에 그대로 들어 있어요(한 줄에 한 행, gzip 압축).
미리보기와 내려받는 데이터 모두 이 형식(JSON Schema)을 따라요.
{
"type": "object",
"description": "후보 목록 하나에 담은 연구실 하나. 키는 (shortlist_id, lab_id) 묶음.",
"additionalProperties": false,
"required": [
"shortlist_id",
"lab_id",
"reviewed_on"
],
"properties": {
"shortlist_id": {
"type": "string",
"pattern": "^SL-[0-9]{5}$",
"description": "후보 목록 번호."
},
"lab_id": {
"type": "string",
"pattern": "^LAB-[0-9]{5}$",
"description": "후보로 담은 연구실. labs.lab_id 를 가리켜요."
},
"reviewed_on": {
"type": "string",
"format": "date",
"description": "담당자가 이 후보 목록을 검토한 날(한국 날짜, YYYY-MM-DD). 이 기능이 '지금'으로 삼는 날이고, 같은 후보 목록의 행은 모두 같은 날이에요."
}
}
}RnDcircle 에 프로필이 있는 대학 연구실이에요. 한 행이 연구실 하나이고 lab_id 가 키예요. university 와 lab_name 은 화면에 보이는 이름이고, 같은 연구실 이름이 다른 대학에도 있어서 연구실은 lab_id 로 가려요. 대학과 연구실 이름의 짝은 겹치지 않아요. 큰 데이터는 연구실 14,400곳이고, 시작용은 후보 목록 SL-01006 에 담긴 8곳이에요.
전체 8행 가운데 앞 5행이에요.
| lab_id | university | lab_name |
|---|---|---|
| LAB-00412 | 한빛대 | 전력반도체연구실 |
| LAB-01877 | 새솔대 | 소재공정연구실 |
| LAB-02220 | 누리대 | 소자공정연구실 |
| LAB-02561 | 누리대 | 나노소자연구실 |
| LAB-03308 | 가온대 | 에너지변환연구실 |
8행 전부를 JSON 파일 하나로 받을 수 있어요.
같은 형식으로 만든 14,400행이에요. 위 데이터가 이 안에 그대로 들어 있어요(한 줄에 한 행, gzip 압축).
미리보기와 내려받는 데이터 모두 이 형식(JSON Schema)을 따라요.
{
"type": "object",
"description": "대학 연구실 하나. 키는 lab_id.",
"additionalProperties": false,
"required": [
"lab_id",
"university",
"lab_name"
],
"properties": {
"lab_id": {
"type": "string",
"pattern": "^LAB-[0-9]{5}$",
"description": "연구실 번호. 이 표의 키예요."
},
"university": {
"type": "string",
"description": "연구실이 속한 대학 이름."
},
"lab_name": {
"type": "string",
"description": "연구실 이름. 다른 대학에 같은 이름의 연구실이 있을 수 있어요."
}
}
}연구실 프로필에 붙은 기술 분야예요. 한 행이 연구실 하나의 기술 분야 하나이고, lab_id 와 field 묶음이 키예요. lab_id 는 labs.lab_id 를 가리켜요. field 는 정해진 기술 분야 이름 가운데 하나이고, publications.field 와 같은 분야는 같은 글자로 적혀 있어요. '이차전지 양극재'와 '이차전지 음극재'처럼 앞부분이 같은 다른 분야가 있어요. 구성원의 최근 실적이 많은 분야, 최근 실적이 한두 건인 분야, 몇 년 전 실적만 있는 분야, 교수가 옮겨 오기 전에 낸 실적만 있는 분야, 구성원 실적이 하나도 없는 분야가 섞여 있어요. 큰 데이터는 연구실 14,400곳의 분야 전부이고, 시작용은 시작용 연구실 8곳의 분야 19개 전부예요.
전체 19행 가운데 앞 5행이에요.
| lab_id | field |
|---|---|
| LAB-00412 | GaN 전력소자 |
| LAB-00412 | 배터리 열관리 |
| LAB-01877 | 고분자 분리막 |
| LAB-01877 | 고체전해질 |
| LAB-02220 | SiC 전력소자 |
19행 전부를 JSON 파일 하나로 받을 수 있어요.
같은 형식으로 만든 52,354행이에요. 위 데이터가 이 안에 그대로 들어 있어요(한 줄에 한 행, gzip 압축).
미리보기와 내려받는 데이터 모두 이 형식(JSON Schema)을 따라요.
{
"type": "object",
"description": "연구실 프로필의 기술 분야 하나. 키는 (lab_id, field) 묶음.",
"additionalProperties": false,
"required": [
"lab_id",
"field"
],
"properties": {
"lab_id": {
"type": "string",
"pattern": "^LAB-[0-9]{5}$",
"description": "연구실. labs.lab_id 를 가리켜요."
},
"field": {
"type": "string",
"description": "프로필에 붙은 기술 분야 이름. publications.field 와 같은 이름 목록을 써요."
}
}
}연구실 구성원의 재직 기록이에요. 한 행이 연구자 한 사람이고 researcher_id 가 키예요. lab_id 는 labs.lab_id 를 가리키고, 이 데이터에서 한 연구자는 한 연구실에만 기록돼 있어요. 그 전에 다른 학교에 있었더라도 그 소속은 이 데이터에 없어요. role 은 교수·연구교수·박사후연구원·대학원생 가운데 하나예요. joined_on 은 이 연구실에 합류한 날, left_on 은 떠난 날(둘 다 한국 날짜)이고, left_on 이 null 이면 수집 마지막 날인 2026년 10월 30일까지 떠나지 않은 사람이에요. 다른 학교에서 옮겨 온 교수, 졸업하고 떠난 대학원생, 검토일 몇 년 전에 떠난 사람이 들어 있어요. 큰 데이터는 연구실 14,400곳의 구성원 전부이고(2020년 1월 1일 전에 떠난 사람은 없어요), 시작용은 시작용 연구실 8곳의 구성원 전부예요.
전체 126행 가운데 앞 5행이에요.
| researcher_id | lab_id | role | joined_on | left_on |
|---|---|---|---|---|
| RS-005648 | LAB-00412 | 교수 | 2012-03-01 | — |
| RS-005649 | LAB-00412 | 박사후연구원 | 2022-09-01 | — |
| RS-005650 | LAB-00412 | 대학원생 | 2018-03-01 | 2021-08-31 |
| RS-005651 | LAB-00412 | 대학원생 | 2019-03-01 | 2024-02-29 |
| RS-005652 | LAB-00412 | 대학원생 | 2021-03-01 | — |
126행 전부를 JSON 파일 하나로 받을 수 있어요.
같은 형식으로 만든 195,617행이에요. 위 데이터가 이 안에 그대로 들어 있어요(한 줄에 한 행, gzip 압축).
미리보기와 내려받는 데이터 모두 이 형식(JSON Schema)을 따라요.
{
"type": "object",
"description": "연구실 구성원 한 사람. 키는 researcher_id.",
"additionalProperties": false,
"required": [
"researcher_id",
"lab_id",
"role",
"joined_on",
"left_on"
],
"properties": {
"researcher_id": {
"type": "string",
"pattern": "^RS-[0-9]{6}$",
"description": "연구자 번호. 이 표의 키예요."
},
"lab_id": {
"type": "string",
"pattern": "^LAB-[0-9]{5}$",
"description": "소속 연구실. labs.lab_id 를 가리켜요."
},
"role": {
"type": "string",
"enum": [
"교수",
"연구교수",
"박사후연구원",
"대학원생"
],
"description": "연구실에서의 역할."
},
"joined_on": {
"type": "string",
"format": "date",
"description": "이 연구실에 합류한 날(한국 날짜, YYYY-MM-DD)."
},
"left_on": {
"type": [
"string",
"null"
],
"format": "date",
"description": "이 연구실을 떠난 날(한국 날짜, YYYY-MM-DD). null 이면 2026-10-30 까지 떠나지 않았어요."
}
}
}구성원이 낸 논문과 특허예요. 한 행이 논문 한 편 또는 특허 한 건이고 pub_id 가 키예요. researcher_id 는 lab_members.researcher_id 를 가리키고, 그 연구자가 책임 저자로 낸 논문이나 발명자로 낸 특허예요. 같은 논문에 구성원 여럿이 함께 올라도 이 데이터에는 책임 저자 한 사람의 행만 있어요. 특허도 발명자가 여럿이면 대표 발명자 한 사람의 행만 있어요. kind 는 paper(논문)와 patent(특허) 둘 중 하나이고, published_on 은 논문이면 게재일, 특허면 출원일(한국 날짜)이에요. 소속과 상관없이 그 연구자의 실적이 모두 들어 있어서, 연구실에 합류하기 전이나 떠난 뒤에 낸 실적도 있어요. field 는 실적 하나에 붙은 기술 분야 하나로, lab_fields.field 와 같은 이름 목록을 써요. 프로필에 없는 분야의 실적, 떠난 대학원생이 떠난 뒤 낸 실적, 검토일 다음 날 나온 논문도 들어 있어요. 이 데이터는 2020년 1월 1일부터 2026년 10월 30일까지 나온 실적만 모았어요. 큰 데이터는 그 기간 연구실 14,400곳 구성원의 실적 전부이고, 시작용은 시작용 연구실 구성원의 실적 전부예요.
전체 181행 가운데 앞 5행이에요.
| pub_id | researcher_id | kind | field | published_on |
|---|---|---|---|---|
| PB-0001339 | RS-175562 | paper | GaN 전력소자 | 2020-01-08 |
| PB-0006572 | RS-175567 | paper | 전력변환 회로 | 2020-02-04 |
| PB-0006821 | RS-175562 | patent | SiC 전력소자 | 2020-02-05 |
| PB-0008248 | RS-175562 | paper | 전력변환 회로 | 2020-02-13 |
| PB-0008603 | RS-025679 | paper | 고체전해질 | 2020-02-14 |
181행 전부를 JSON 파일 하나로 받을 수 있어요.
같은 형식으로 만든 464,662행이에요. 위 데이터가 이 안에 그대로 들어 있어요(한 줄에 한 행, gzip 압축).
미리보기와 내려받는 데이터 모두 이 형식(JSON Schema)을 따라요.
{
"type": "object",
"description": "논문 한 편 또는 특허 한 건. 키는 pub_id.",
"additionalProperties": false,
"required": [
"pub_id",
"researcher_id",
"kind",
"field",
"published_on"
],
"properties": {
"pub_id": {
"type": "string",
"pattern": "^PB-[0-9]{7}$",
"description": "실적 번호. 이 표의 키예요."
},
"researcher_id": {
"type": "string",
"pattern": "^RS-[0-9]{6}$",
"description": "책임 저자(논문)나 발명자(특허). lab_members.researcher_id 를 가리켜요."
},
"kind": {
"type": "string",
"enum": [
"paper",
"patent"
],
"description": "paper 는 논문, patent 는 특허."
},
"field": {
"type": "string",
"description": "이 실적에 붙은 기술 분야 하나. lab_fields.field 와 같은 이름 목록을 써요."
},
"published_on": {
"type": "string",
"format": "date",
"description": "논문은 게재일, 특허는 출원일(한국 날짜, YYYY-MM-DD)."
}
}
}