기본정보

회 사 명	주식회사 에이아이웍스		사업자번호	517-88-00087
대 표 자	윤석원		홈페이지	www.aiworkx.ai
기업구분	중소기업
사업장주소(본사)	소재지	서울 부산 대구 인천 광주 대전 울산 세종 경기 강원 충북 충남 전북 전남 경북 경남 제주	우편번호	05623
	상세주소	서울 송파구 백제고분로41길 40 (송파동)
사업분야	◦ AI 데이터 구축 노하우를 기반으로 자체 AI-Agent 솔루션 전문 기업 ◦ 대형 정부 사업 수행 경험과 AI 데이터 검증 기술력 보유 ◦ KOLAS 국제공인시험기관으로 소프트웨어.하드웨어 품질 검증 전문성
주 제 품	데이터 수집 가공 플랫폼 aiworkx+, 데이터 자동화 가공 관리 솔루션 Blackolive, Omni AI Agent, SW검증, 3D모델링, PF 기획/개발
회사보유 기술현황 및 업적	과기정통부 ‘소프트웨어고성장클럽200’ 기업 선정 서울시 사회적기업 우수기업 인증 KOLAS(한국인정기구) 국제공인시험기관 NIA 스마트워크 플랫폼 구축 NIA 멀티모달, 인도보행영상 데이터셋 구축 AI 에이전트 데이터 구축 및 검증 자동화 솔루션

사업자등록증	에이아이웍스_사업자등록증_250429.pdf

회사소개자료	에이아이웍스_2026_한국어.pdf

회사로고	Aiwprlx_로고.PNG

기본정보

참여이력	기참여		ICT기술분류	복합지능
사업장주소(본사)	서울 송파구 백제고분로41길 40 (송파동)			소재지	서울 부산 대구 인천 광주 대전 울산 세종 경기 강원 충북 충남 전북 전남 경북 경남 제주
근무지 주소(실습생)				소재지	서울 부산 대구 인천 광주 대전 울산 세종 경기 강원 충북 충남 전북 전남 경북 경남 제주
회사소개	◦ AI 데이터 구축 노하우를 기반으로 자체 AI-Agent 솔루션 전문 기업 ◦ 대형 정부 사업 수행 경험과 AI 데이터 검증 기술력 보유 ◦ KOLAS 국제공인시험기관으로 소프트웨어.하드웨어 품질 검증 전문성
주요 제품 및 서비스	데이터 수집 가공 플랫폼 aiworkx+, 데이터 자동화 가공 관리 솔루션 Blackolive, Omni AI Agent, SW검증, 3D모델링, PF 기획/개발
회사보유 기술현황 및 업적	과기정통부 ‘소프트웨어고성장클럽200’ 기업 선정 서울시 사회적기업 우수기업 인증 KOLAS(한국인정기구) 국제공인시험기관 NIA 스마트워크 플랫폼 구축 NIA 멀티모달, 인도보행영상 데이터셋 구축 AI 에이전트 데이터 구축 및 검증 자동화 솔루션
인력현황	경영·행정	연구개발	홍보·마케팅	생산·기타	합계
	7 명	25 명	2 명	126 명	160 명

참여배경

참여배경

참여배경	ᄋ 인턴십 프로그램은 잠재적인 신입사원을 미리 발굴하고 평가할 수 있는 기회를 제공합니다 ᄋ 인턴들은 회사의 여러 프로젝트나 일상적인 업무에 기여할 수 있습니다 ᄋ 인턴십을 통해 채용된 인턴들은 새로운 관점과 아이디어를 제공할 수 있습니다. ᄋ 인턴십 프로그램은 기업이 사회적 책임을 다하고 있음을 보여주는 중요한 수단이 됩니다. ᄋ 인턴십을 통해 직원들은 인턴을 교육하고 멘토링하는 역할을 맡게 됩니다. 이는 기존 직원들에게 리더 십과 교육 능력을 향상시킬 기회를 제공하며，조직 내에서 더 높은 직책을 맡기 위한 경험을 쌓는 데 기여할 수 있습니다. ᄋ 회사는 인턴십을 통해 인턴들에게 이론과 실무를 연결할 수 있는 기회를 제공합니다.

실습조건

실습조건

실습요일	주 5일제	월 화 수 목 금
실습시간	전일제	전일제（09:00 - 18:00)
실습조건	휴가	• 월 1회 휴가 부여 (필수)
	복리후생	식사(점심) 교통 기숙사
	기타 지원사항

실습환경 사진

프로젝트 내용

프로젝트 개요

프로젝트명	Al Agent 개발 및 데이터 구축 （Prompt Engineering, 시나리오 설계，검증，3D 모델링，PF 기획/개발）
목표	o 프로젝트 목표 : AI 에이전트 데이터 구축의 목표는 사용자의 요구에 맞춘 적응적인 응답을 제공할 수 있도록 다양한 데이터 구축 및 관리 전략을 수립하여 AI 에이전트의 성능을 극대학한다. AI 에이전트의 데이터 구축 목표는 다음과 같습니다. 1. 사용자 요구 이해 - 자연어 처리 능력을 강학하여 사용자 질문의 의도를 정확하게 파악. - 다양한 사용자 입력을 이해하고 대응할 수 있는 데이터 구축. 2. 다양한 상황 처리 - 에이전트가 다양한 시나리오나 상황에 적응할 수 있도록 여러 상황에 대한 데이터를 포함. - 사용자와의 상호작용 데이터를 분석하여 새로운 질문이나 문제를 해결할 수 있도록 모델 훈련 3. 지속적인 학습 및 개선 - 사용자 피드백을 바탕으로 지속적인 성능 개선. - 학습 데이터를 꾸준히 업데이트하여 새로운 정보나 변학하는 트렌드에 맞춘 답변 제공. 4. 정확성 및 신뢰성 강학 - 데이터 품질 관리 및 정제를 통해 정확하고 신뢰성 있는 응답을 제공. - 잘못된 정보나 편향된 데이터를 걸러내고 정확한 정보만 학습. 5. 도메인 특학 - 특정 산업 또는 문제 영역에 맞춘 도메인 지식을 포함. 예를 들어, 금융，의료，법률, 고객 지원 등 특정 분야의 데이터를 구축해 해당 분야에 특화된 에이전트를 만들 수 있음. 6 . 자연스러운 대학 흐름 제공 - 인간과의 자연스러운 대학가 가능하도록 대학 데이터를 통해 맥락을 이해하고 연관된 응답을 제공. 7. 응답 속도 최적화 - 빠르고 효율적인 데이터 검색 및 처리로 즉각적인 응답 제공. - 에이전트가 실시간으로 데이터를 학습하고 적용할 수 있도록 실시간 처리에 중점을 둠.
주요내용	데이터 수집 및 정제: - 대화형 AI 모델에 필요한 다양한 유형의 데이터(텍스트, 음성, 이미지 등)를 수집하고 정제. - 중복, 오류, 불완전한 데이터 등을 제거하여 데이터 품질을 개선. 데이터 라벨링: - 머신러닝 및 자연어 처리(NLP) 모델 학습을 위한 대학 데이터를 적절한 범주or클래스로 라벨링. - 주석 작성，의도(intent), 개체명 (entity) 인식 등의 작업 수행. 데이터 전처리 및 정규화: - 비정형 데이터를 정형 데이터로 변환하여 모델이 처리하기 쉽도록 구조화. - 텍스트 정규화(불필요한 기호, 공백, 오탈자 수정) 및 토큰화(tokenization) 등 수행. 품질 보장 및 개선: - 데이터의 정확성 및 일관성을 평가하고, 필요 시 피드백에 따라 수정. - 모델의 성능 평가를 위해 데이터 생플 검토 및 오류 분석 수행. 데이터 수집 자동학 도구 관리: - 데이터 수집 및 라벨링을 자동학하는 도구의 사용 및 유지보수. - 효율적인 데이터 관리 및 처리 프로세스 개선을 위한 제안.
주요결과물

실습생 직무

실습생 직무

직무구분
기술스택
직무내용	1. 인공지능 모델 훈련 및 검증: - 다양한 인공지능 모델을 학습하고 검증합니다. - 데이터 분석 및 시각학를 통해 문제를 이해하고 해결책을 도출 합니다. - 주어진 문제에 대해 적합한 기계 학습 알고리즘과 모델을 선택하고 구축합니다. - 모델을 학습시키고 테스트하여 성능을 평가하고 개선합니다. - 학습된 모델의 성능을 평가하고 정확성，정밀도，재현율 등의 지표를 분석합니다. - 모델의 성능을 향상시키기 위해 하이퍼파라미터 튜닝 및 최적학 기법을 적용합니다. 2. 데이터 분석 및 검수 도구 개발: - 데이터 전처리 및 검수를 위한 도구를 개발 합니다. (Python, Javascript위주) - 가공 및 검수 플랫품의 성능/품질/기능 개선사항 제안 활동 3. 데이터 전처리 및 검증: - 다양한 소스로부터 데이터를 수집하고 정제하여 분석에 적합한 형태로 가공합니다. - 다양한 데이터셋을 검수하고 검수 결과서를 작성합니다. 4. 프로젝트 협업: - 다른 팀 구성원들과 협력하여 기계 학습 프로젝트의 목표를 달성합니다.- 기술적인 문제를 해결하기 위해 다양한 도구와 알고리즘 5. 데이터 품질 검수 지원 - 데이터 세부 검수 방법을 문서학하고 프로젝트 참여자들에게 설명 - 학습 데이터셋 구축 프로젝트 수행 중, 품질 향상과 관련된 활동 및 아이템들을 반영한 Update - 프로젝트 수행 환경 구축 및 인프라 관리 6. 프로젝트 ISSUE / RISK 관리（도출 및 해결）
요구(우대) 역량	1. 기술 스킬: - 데이터 관리 및 분석 도구（예: Excel, SQL, Python） 사용 능력. - NLP 또는 머신러닝 프로젝트 관련 경험이 있으면 우대. - 데이터 라벨링 플랫품（예: Labelbox, Amazon SageMaker Ground Truth） 사용 경험. 2. 문제 해결 및 세부 사항 집중: - 복잡한 문제 해결 능력과 세부 사항에 주의를 기울이는 성격. - 데이터 품질을 보장하기 위한 꼼꼼한 업무 처리 능력. 3. 의사소통 능력: - 다양한 팀（개발팀，데이터 과학자 등）과의 원활한 협업 및 소통 능력. - 피드백을 바탕으로 작업을 개선하고 적응할 수 있는 유연성. 4. 경력 및 경험: - 데이터 처리 또는 라벨링 관련 실무 경험이 1년 이상인 경우 우대.

실습생 지도계획

지도계획

지도계획

o 실습생의 역할을 분담한다. - 데이터 전처리 담당, 모델 훈련 담당. AI 시스템 통합 담당 o 3. 일정 및 목표 관리 - 단계별 일정: 프로젝트를 주차별로 나누어 실습생들이 집중할 수 있는 구체적인 마일스톤을 설정합니다. o 지속적인 피드백 및 평가 - 주간 피드백: 실습생들이 진행한 작업에 대해 피드백을 주고,개선점을 알려줄니다. - 결과 평가: 프로젝트 완료시 실습생들의 성과를 평가하고, 개선해야 할 점을 정리. o 멘토링 및 교육 - 기초 교육 제공: AI 모델, 데이터 처리, 프로그래밍 기초에 대한 교육 자료나 가이드를 제공합니다. - 질문 시간: 실습생들이 자유롭게 질문하고 배울 수 있는 시간을 따로 정해줍니다. o 실습생들이 효과적으로 학습하면서 프로젝트를 성공적으로 완수할 수 있도록 지원합니다.

실습생 평가계획

실습생 평가계획

평가기준	- 데이터 처리 및 분석 능력: 데이터 전처리, 피처 앤지니어링, 모델 평가 등 데이터 관련 작업 능력. - 문제 해결능력: 프로젝트 도중 발생한 문제를 창의적이고 효율적으로 해결하는 능력 - 자기주도 학습 능력: 새로운 기술이나 도구를 학습하고 이를 프로젝트에 적용하는 능력
평가방법	- 정성적 평가 * 작성한 텍스트 데이터 리뷰: 실습생이 작성한 텍스트 데이터를 리뷰하며，이해도를 확인. * 팀 피드백: 팀원 간의 피드백 세션을 통해 협업 능력 및 커유니케이션 능력을 평가. * 프레젠테이션: 최종 결과물을 발표하고，구현한 AI 에이전트의 기능과 성능을 설명하는 능력. - 정량적 평가 * AI Agent 의 성능 평가: 데이터의 정확도，AI 모델의 성능을 수치로 평가. * 프로젝트 완료 여부: 일정 내에 프로젝트를 완료했는지 여부를 평가. * 팀워크와 기여도 평가: 팀 프로젝트의 경우, 팀 기여도 평가 폼이나 점수를 통해 각 팀원의 기여도 를 수치학.

추진일정

추진일정

주차	내용
1주차	오리엔테이션 및 업무 수행을 위한 기본 소양 교육，프로젝트 개요 설명 도구 설정 및 데이터셋 품질 검수 기초 교육
2주차	데이터 수집 및 전처리 교육 및 실습
3주차	데이터 수집 및 전처리 교육 및 실습
4주차	데이터 수집 및 전처리 교육 및 실습
5주차	데이터 수집 및 전처리 교육 및 실습
6주차	데이터 수집 및 전처리 교육 및 실습
7주차	데이터 수집 및 전처리 교육 및 실습
8주차	데이터 수집 및 전처리 교육 및 실습
9주차	데이터셋 검수 교육 및 실습
10주차	데이터셋 검수 교육 및 실습
11주차	데이터셋 검수 교육 및 실습
12주차	인공지능 모델 훈련 교육 및 실습
13주차	인공지능 모델 최적화 및 통합
14주차	인공지능 모델 최적화 및 통합
15주차	최종 평가 및 결과 발표
16주차	현장 실습 종료 및 평가에 의한 채용연계

기대효과

기대효과

기대효과

1. 실습생 역량 강학 및 인재 육성 실습생에게 실제 AI 프로젝트 경험을 제공함으로써 실질적인 역량을 키울 수 있습니다. 이로 인해 실습생들은 빠르게 성장하고，기업 입장에서는 향후 고급 인재로 성장할 수 있는 잠재적인 인재 풀을 확보할 수 있습니다. 2. 비용 절감 실습생을 통해 프로젝트 일부를 수행함으로써 인건비를 절감할 수 있습니다. 실습생이 연구 및 개발에 기여함으로써 기업은 적은 비용으로 다양한 시도를 할 수 있습니다. 3. 혁신적 아이디어 발굴 젊은 실습생들은 새로운 시각과 아이디어를 제시할 가능성이 큽니다. 이를 통해 기존 개발진이 미처 생각 하지 못한 혁신적인 솔루션이나 접근 방식을 도출할 수 있습니다. 4. AI 활용도 증가 AI 에이전트 프로젝트는 기업 내부 프로세스 자동학, 고객 서비스 개선, 데이터 분석 효율화 등 다양한 측 면에서 기업의 디지털 전환을 촉진할 수 있습니다. 실습생들이 이러한 프로젝트에 참여함으로써 AI 기술을 기업 내에서 더 적극적으로 활용할 수 있는 기회를 제공할 수 있습니다. 5. 실제 문제 해결 실습생과 협력하여 실제 기업 문제를 해결하는 프로젝트를 진행하면, 기업은 문제 해결 능력을 향상시키고，동시에 실질적인 성과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, AI 에이전트를 통해 고객 문의 대응을 자동학 하거나 내부 프로세스를 최적화하는 등 실질적인 비즈니스 개선이 가능합니다. 6. AI 관련 기술 도입 가속화 AI 에이전트 프로젝트는 최신 AI 기술을 도입하고 실험하는 기회를 제공합니다. 이를 통해 기업은 최신 기술을 빠르게 도입하고, 이를 비즈니스에 적용할 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다. 7. 긍정적인 기업 이미지 구축 실습생과의 협력을 통해 기업이 사회적 책임을 다하고 있다는 인식을 제고할 수 있습니다. 청년층의 교육과 훈련을 지원하는 이미지를 통해 기업의 사회적 가치를 높이고，브랜드 인지도 향상에 기여할 수 있습니다.

향후 실습생 채용 계획

채용계획

채용계획	실습기간 동안 우수한 성과를 보여준 실습생에 대해서는 프로젝트가 마무리 되는 시점에서 평가와 면접을 통해 수습기간을 거쳐 정규직 채용을 진행예정입니다.