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KOREA위시켓AI/ML

Python 기반 생성형 AI 인터랙티브 콘텐츠 개발 전문가

생성형 AI와 인터랙티브 기술을 활용한 실감형 콘텐츠를 개발하는 프로젝트입니다. AI 캐릭터의 대화 로직, 실시간 상호작용 시스템을 Python 기반으로 구현합니다. LLM, RAG, STT/TTS 연동 경험이 필수이며, 생성형 AI 개발 및 인터랙티브 시스템 역량을 갖춘 5~7년차 전문가에게 적합합니다.

2026.06.22VIEW 17위시켓에서 수집
Budget5,000,000원
Difficulty전문가
Duration6개월 (연장 조율 가능)
Work style상주
Required stack

필요 기술

PythonLLMRAGSTT/TTSMultimodal AIUnityVectorDBFine-tuning
Project brief

프로젝트 내용

프로젝트 소개:
- 생성형 AI와 인터랙티브 기술을 활용한 콘텐츠 프러덕션 개발 프로젝트입니다.
- AI 캐릭터, 실시간 상호작용, 개인화된 대화 로직 등 실감형 인터랙션 콘텐츠 구현을 목표로 합니다.

프로젝트 진행 상황:
- 콘텐츠 및 개발 기획은 내부적으로 완료되어 있습니다.

전체 프로젝트 일정:
- 전체 프로젝트 일정: 6개월간 진행 예정 (연장 조율 가능)
- 투입 예정일: 협의 예정
- 인터뷰 및 계약 일정: 인터뷰 진행 후 2~3일 이내 계약 여부 결정 가능합니다.
- 계약 진행 프로세스: 프로젝트 지원 > 실무진 인터뷰 > 계약 결정




모집 인원:
- 경력 5~7년 차 1명 (월 500만 원)

상세 업무:
- 생성형 AI 기반 인터랙티브 예술 콘텐츠 개발
- 캐릭터형 AI 에이전트의 대화 로직, 메모리 구조, 반응 시스템 설계 및 구현
- STT/TTS, LLM, RAG, 멀티모달 입력 연동
- 실시간 관객 상호작용 기반 응답 구조 및 콘텐츠 흐름 개발
- Unity 등 실감형 콘텐츠 환경과 AI 시스템 연동
- 테스트, 응답 품질 개선, 배포 및 운영 최적화

필수 기술:
- Python

자격 요건:
- 개발 기획 경험
- 생성형 AI 기반 서비스 또는 콘텐츠 개발 경험
- LLM 연동 및 프롬프트 설계, 응답 로직 구현 경험
- Python 기반 AI 백엔드 또는 API 연동 개발 가능
- STT/TTS 등 음성 인터페이스 개발 경험
- 실시간 인터랙션 시스템 설계 및 구현 역량
- 협업 기반 프로젝트 수행 능력

우대 사항:
- Fine-tuning, LoRA, RAG, 벡터DB 구축 경험
- 멀티모달 AI, 감정·표정·행동 인식 연동 경험
- Unity/Unreal 기반 XR·인터랙티브 콘텐츠 개발 경험
- 공연, 전시, 미디어아트, 인터랙티브 아트 분야 프로젝트 참여 경험
- 예술적 맥락과 사용자 경험을 함께 고려한 개발 역량




- 장비 지참 여부는 미팅 시 협의할 예정입니다.
지원 기회 분석

지원 전에 볼 것

핵심 요구사항

  • Python 기반 생성형 AI 백엔드 또는 API 연동 개발
  • LLM 연동 및 프롬프트 설계, 응답 로직 구현
  • STT/TTS 등 음성 인터페이스 개발 경험
  • 실시간 인터랙션 시스템 설계 및 구현 역량
  • 캐릭터형 AI 에이전트의 대화 로직, 메모리, 반응 시스템 설계 및 구현
  • Unity 등 실감형 콘텐츠 환경과 AI 시스템 연동

예상 산출물

  • 생성형 AI 기반 인터랙티브 콘텐츠 시스템
  • AI 캐릭터 에이전트 대화 로직 및 상호작용 시스템
  • STT/TTS, LLM, RAG 연동 API 및 모듈
  • 실시간 관객 상호작용 응답 구조 및 콘텐츠 흐름
  • 테스트, 응답 품질 개선, 배포 및 운영 최적화 문서

매력 포인트

  • 최신 생성형 AI 기술(LLM, RAG, 멀티모달) 및 인터랙티브 시스템 활용
  • 예술 콘텐츠 분야의 혁신적인 프로젝트 참여 기회
  • 6개월 (연장 조율 가능)의 합리적인 프로젝트 기간

확인할 점

  • 제공된 '기존 기술스택' 정보가 프로젝트 내용(Python, AI)과 완전히 동떨어져 있어 공고 내용의 일관성 및 클라이언트의 명확성에 대한 의문이 존재함
START THE LOOP · CHOOSE

시장과 사람의 답을 봤다면,
다음 결과물의 구조를 고릅니다.

한 번의 결과에 기대지 않고 다시 만들 수 있도록, 문제 발견부터 제작·배포·수익화까지 이어지는 전체 흐름을 익혀보세요.

TTJ CLASS에서 다음 구조 고르기
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