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CPLB(Coupang Private Label Brands)는 고품질의 상품을 경쟁력 있는 가격에 제공함으로써 고객에게 최대 가치를 전달하고자 노력하는 조직입니다. 신선 식품 브랜드 곰곰, 가정 및 반려동물 용품 브랜드 탐사, 건강 및 미용 제품 브랜드 비타할로, 라이프 및 홈 브랜드 코멧을 포함한 프라이빗 브랜드의 상품은 고객들에게 가장 저렴한 가격과 최고의 서비스로 훌륭한 제품을 선택할 수 있는 상품 셀렉션을 제공합니다. CPLB는 고객을 위한 가격, 서비스 및 선택 사이의 가장 큰 균형을 깨기 위한 우리의 사명의 모범 사례입니다. 또한 CPLB는 고객 및 중소기업과 함께 더 큰 혜택을 공유하기 위해 양질의 중소기업 파트너와 계속 협력할 것입니다. CPLB는 다양한 배경을 가진 전문가들로 구성된 역동적인 팀이며, Brand Managment, Instock Management, Technical Services, Program Management, 디자인, 품질 및 컴플라이언스, 재무 및 마케팅이 포함됩니다. 우리는 전문 지식을 활용하여 시장 동향과 통찰력을 따라 고객을 위한 관련 제품을 개발합니다. 우리는 재고 관리를 최적화하고 제품을 경쟁력 있는 가격으로 항상 사용할 수 있도록 하기 위해 가장 효율적인 공급망을 설계하기 위해 노력합니다. 우리는 고객을 위해 더 많은 제품을 개발하는 반면 기술과 자동화 시스템을 사용하여 내부 프로세스와 비즈니스 효율성을 지속적으로 향상시킵니다. 우리 팀은 우리의 모든 제품과 프로세스가 규제 요구 사항을 준수하도록 보장합니다. CPLB에서는 자신만의 전문성을 살려 고객이 사랑하는 브랜드를 만들 수 있는 기회를 찾을 수 있습니다. 더 다양한 쿠팡의 자체 상품 셀렉션을 함께 만들어 가고 싶다면 CPLB와 함께하세요. 주요업무 AI 에이전트용 데이터 인프라 구축: LLM이 실시간으로 사내 DB 및 외부 API와 소통할 수 있도록 연결하는 고성능 데이터 커넥터 및 API 레이어 설계 고도화된 RAG 시스템 엔지니어링: 단순히 Vector DB를 구축하는 것을 넘어, 검색 성능 극대화를 위한 하이브리드 검색(Hybrid Search), Re-ranking 파이프라인 및 데이터 전처리 자동화 AI Tool-use 플랫폼 설계: LLM이 SQL 쿼리 실행, 코드 인터프리팅, API 호출 등을 안전하게 수행할 수 있는 샌드박스 및 실행 환경 인프라 구축 LLM 오케스트레이션 관리: LangChain, LlamaIndex, CrewAI 등을 활용하여 복잡한 다단계 AI 워크플로우를 안정적인 백엔드 서비스로 구현 AI 인프라 모니터링 및 관측성(Observability): AI 서비스의 토큰 비용, 응답 지연 시간(Latency), 그리고 데이터 검색 품질(Retrieval quality)을 추적하고 최적화 필수자격 요건: 백엔드/데이터 엔지니어링 기반: Python 기반의 API 서버 설계(FastAPI, Django 등) 및 비동기 처리 시스템에 능숙하신 분 현대적 데이터베이스 활용 능력: NoSQL, RDBMS는 물론, Vector DB(Pinecone, Weaviate, Milvus 등)의 인덱싱 및 쿼리 최적화 경험이 있으신 분 AI 툴체인 숙련도: LangChain, LlamaIndex 등 LLM 프레임워크를 사용하여 실제 동작하는 애플리케이션이나 인프라를 구축해 본 경험 클라우드 인프라 이해: Docker, Kubernetes를 활용한 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 및 서버리스 인프라 운영 경험 우대사항 : AI 에이전트 워크플로우 설계: Multi-agent 시스템이나 복잡한 비즈니스 로직을 AI가 수행하도록 자동화해 본 경험 데이터 파이프라인 최적화: Unstructured Data(PDF, 이미지, 로그 등)를 LLM이 읽기 좋은 마크다운이나 구조화된 데이터로 변환하는 파이프라인 최적화 경험 보안 및 거버넌스: LLM의 도구 사용 시 보안 취약점(Prompt Injection 등)을 방어하기 위한 인프라 단의 가드레일 구축 경험 LLM 비용 관리: 토큰 사용량 최적화 및 캐