기본정보

회 사 명	(주)인포플라		사업자번호	254-88-01230
대 표 자	최인묵		홈페이지	www.infofla.com
기업구분	중소기업
사업장주소(본사)	소재지	서울 부산 대구 인천 전남광주 대전 울산 세종 경기 강원 충북 충남 전북 경북 경남 제주	우편번호	06130
	상세주소	서울 강남구 테헤란로7길 22 (역삼동)
사업분야	㈜인포플라는 AI IT 기반 서비스 전문기업으로 기업 및 개인의 업무 자동화 혁신을 실현하고자 자체 개발한 Vision 기반 에이전트 플랫폼 AI(VLAgent)을 중심으로 사업을 전개하고 있음
주 제 품	• 업무 자동화를 위한 Vision 기반 AI Agent, VLAgent(Selto) : 생성형 AI 기반 자동화 솔루션 - ‘VLAgent’는 RPA(Robotic Process Automation) 기반 자동화의 문제점을 극복하고자 개발한 생성형 AI 기반의 자동화 솔루션임 - 세계 최초로 초거대 생성형 AI 기반의 VLM(Vision Language Model)을 사용하여 실무자가 직접 자신의 업무를 자동화할 수 있으며, 웹사이트 리뉴얼, 팝업창 등장에도 지능적으로 이를 회피하는 등 다양한 업무를 학습할수록 성능이 향상되는 특성이 있음
회사보유 기술현황 및 업적	• 보유기술 : 국내외 특허 34건, GS인증(1등급) 2건, 상표권 6건, 저작권 2건, 기술이전 1건 • 주요실적 : - 국내 최초 통합 자동화 SW(ITOMS/RPACA) 개발 - 세계 유일 생성형 AI 자동화 모델(VLAgent) 개발 - ‘23년 딥테크 팁스(TIPS) Fast Track 선정 - ’24년 AWS Summit Seoul에서 생성형 AI 히든 챔피언 선정 - ‘24년 ETRI 및 Stony Brook University와 국제 로봇 자동화 공동 R&D 수행 - ‘25년 ETRI, KAIST 알키미스트 공동 R&D 수행 - ‘25년 신용보증기금 ’퍼스트펭귄’, 과기정통부 ’소프트웨어(SW) 고성장클럽‘ 기업 선정 - ’25년 GITEX Europe 2025에서 Special Award 수상 및 CES 2026 혁신상 수상 - ‘26년 iF 디자인 어워드 본상 수상

회사소개자료	회사소개서_(주)인포플라.pdf

회사로고	인포플라_로고_basic.png

기본정보

참여이력	기참여		ICT기술분류	지각/인지
사업장주소(본사)	서울 강남구 테헤란로7길 22 (역삼동)			소재지	서울 부산 대구 인천 전남광주 대전 울산 세종 경기 강원 충북 충남 전북 경북 경남 제주
근무지 주소(실습생)	서울 서초구 매헌로8길 47 (양재동) 서울 AI 허브(희경빌딩) B동 203호			소재지	서울 부산 대구 인천 전남광주 대전 울산 세종 경기 강원 충북 충남 전북 경북 경남 제주
회사소개	㈜인포플라는 AI IT 기반 서비스 전문기업으로 기업 및 개인의 업무 자동화 혁신을 실현하고자 자체 개발한 Vision 기반 에이전트 플랫폼 AI(VLAgent)을 중심으로 사업을 전개하고 있음
주요 제품 및 서비스	• 업무 자동화를 위한 Vision 기반 AI Agent, VLAgent(Selto) : 생성형 AI 기반 자동화 솔루션 - ‘VLAgent’는 RPA(Robotic Process Automation) 기반 자동화의 문제점을 극복하고자 개발한 생성형 AI 기반의 자동화 솔루션임 - 세계 최초로 초거대 생성형 AI 기반의 VLM(Vision Language Model)을 사용하여 실무자가 직접 자신의 업무를 자동화할 수 있으며, 웹사이트 리뉴얼, 팝업창 등장에도 지능적으로 이를 회피하는 등 다양한 업무를 학습할수록 성능이 향상되는 특성이 있음
회사보유 기술현황 및 업적	• 보유기술 : 국내외 특허 34건, GS인증(1등급) 2건, 상표권 6건, 저작권 2건, 기술이전 1건 • 주요실적 : - 국내 최초 통합 자동화 SW(ITOMS/RPACA) 개발 - 세계 유일 생성형 AI 자동화 모델(VLAgent) 개발 - ‘23년 딥테크 팁스(TIPS) Fast Track 선정 - ’24년 AWS Summit Seoul에서 생성형 AI 히든 챔피언 선정 - ‘24년 ETRI 및 Stony Brook University와 국제 로봇 자동화 공동 R&D 수행 - ‘25년 ETRI, KAIST 알키미스트 공동 R&D 수행 - ‘25년 신용보증기금 ’퍼스트펭귄’, 과기정통부 ’소프트웨어(SW) 고성장클럽‘ 기업 선정 - ’25년 GITEX Europe 2025에서 Special Award 수상 및 CES 2026 혁신상 수상 - ‘26년 iF 디자인 어워드 본상 수상
인력현황	경영·행정	연구개발	홍보·마케팅	생산·기타	합계
	3 명	7 명	2 명	0 명	12 명

참여배경

참여배경

참여배경

◦ 본 기업은 Vision AI 기반 자동화 솔루션 개발을 주요 사업으로 추진하고 있으며, 실제 서비스 환경에서 활용되는 자동화 기능의 안정화 및 점진적 고도화를 지속적으로 수행하고 있음. 이에 따라 Vision AI 인식 결과를 활용한 자동화 로직 이해 및 보조 개발이 가능한 인력의 필요성이 증가하고 있음 ◦ 특히 Vision AI 기반 자동화 서비스는 화면 인식 결과와 자동화 시나리오, Python 기반 로직이 유기적으로 연계되는 구조로, 단순 이론 학습이 아닌 실제 개발 환경에서의 실무 경험을 통한 인력 양성이 요구되는 분야임 ◦ 이에 따라 실제 서비스 및 연구 개발에 활용 가능한 Vision AI 모델 개발, 학습 및 추론 파이프라인 구현, 성능 개선 실험 등을 수행하면서, AI 개발 역량을 갖춘 잠재 인재를 조기에 발굴 및 육성할 수 있는 인턴십 프로그램이 필요함 ◦ 2025년 하반기 동일 인턴십 프로그램에 참여한 경험이 있으며, 당시 실습 과정에서 실무 적합성을 확인한 우수 실습생을 채용으로 연계한 사례가 있음. 이를 통해 본 인턴십이 기업의 개발 환경에 적합한 인재를 사전에 검토·발굴하는 데 실질적인 도움이 되었음을 확인함 ◦ 본 인턴십은 Vision Language Model(VLM) 기반 자동화 솔루션인 VLAgent를 중심으로, 기존 자동화 기능의 일부 구현·수정, 테스트 및 검증 등 개발 업무를 실습 과정에 포함함으로써, 실습생이 AI 기반 자동화 서비스의 개발 흐름과 실무 프로세스를 단계적으로 이해 및 직접 수행할 수 있도록 설계되었으며, 이를 통해 AI 개발 실무 전반을 경험하도록 하고자 함 ◦ 단순한 기능 구현에 그치지 않고, 실습생의 문제 해결 역량, 코드 품질 관리 능력, 협업 기반 개발 경험을 종합적으로 향상시키는 것을 목표로 하며, 졸업 후 현장에 즉시 투입 가능한 실전형 ICT 개발 인재로 성장할 수 있도록 밀도 높은 기술 경험과 멘토링을 제공하고자 함

실습조건

실습조건

실습요일	주 5일제	월 화 수 목 금
실습시간	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	멀티모달 데이터 기반 Vision AI Agent(VLAgent) 학습용 데이터 구축 및 자동화 파이프라인 실습
목표	- 본 프로젝트는 Vision Language Model(VLM) 기반 자동화 솔루션인 VLAgent 구조와 동작 방식을 이해하고, 기존 서비스에 적용되는 자동화 기능의 일부 개선 및 보조 기능 개발에 참여하는 것을 목표로 함 - 실습생은 Vision AI 기반 화면 인식 결과를 활용한 자동화 로직의 일부 구현·수정 및 검증 작업을 수행하며, AI 기반 자동화 서비스 개발 환경과 실무 중심의 개발 프로세스를 경험하고 개발 역량을 단계적으로 강화하고자 함
주요내용	- Vision AI 기반 화면 인식 결과를 활용한 자동화 로직 보조 개발 및 동작 검증 - 기존 자동화 시나리오의 일부 기능 구현, 수정 및 개선 작업 지원 - Python 기반 자동화 기능 모듈 구조 이해 및 보조 개발 - 기존 기능에 대한 테스트 수행, 오류 재현 및 수정 지원 - 개발 과정에서 발생한 이슈 정리 및 기능 검증 결과 정리 지원
주요결과물	- Vision AI 연계 자동화 기능 보조 개발 코드 - 기존 자동화 시나리오 기능 개선 및 수정 결과물 - 기능 테스트, 오류 수정 및 검증 내역 정리 문서 - 프로젝트 수행 과정 및 결과를 정리한 실습 결과 요약 리포트

실습생 직무

실습생 직무

직무구분
기술스택
직무내용	- Python 기반 Vision AI 연계 자동화 기능 보조 개발 - 자동화 시나리오 로직 일부 구현 및 수정 - 기존 자동화 기능에 대한 테스트, 디버깅 및 오류 원인 분석 지원 - 자동화 기능 동작 확인을 위한 간단한 성능 점검 및 검증 작업 수행 - 코드 정리 및 개발 산출물(코드, 테스트 결과 등) 문서화 보조 - 멘토의 가이드에 따른 단계별 개발 과제 수행 및 피드백 반영
요구(우대) 역량	- 전공 ◦ 인공지능, 컴퓨터공학, 데이터사이언스 등 소프트웨어 및 데이터 기반 기술에 대한 이해와 문제해결 역량을 갖춘 관련 학과 전공자 - 요구 역량 ◦ Python 기초 문법, PyTorch, Pandas, NumPy에 대한 이해 ◦ SQl 등 Backend 개발 능력 ◦ AI 관련 논문 서베이 및 코드 구현 능력 ◦ 이미지 및 텍스트 파일 처리 경험 ◦ GitHub 기본 사용 (commit, push, issue 작성 등) - 우대 역량 ◦ Selenium 등 웹 자동화 도구 사용 경험 ◦ Labeling 툴 사용 경험 (Label Studio, CVAT 등) § 간단한 Streamlit을 이용한 데이터 시각화 경험 ◦ C++ 개발 경험

실습생 지도계획

지도계획

지도계획	◦ 지도 시간 - 주 1회 리뷰 및 기술 질의응답 세션 (1시간 이내) - 격주 1회 기초 도구 활용법 및 데이터 품질 관련 미니 교육 세션 ◦ 지도 방식 - MS Teams의 팀 게시판과 메신저 기능을 활용해 수시로 피드백을 제공, 실습자 중심의 유연한 실습 환경을 조성 - 팀 내 협업 도구를 활용하여 프로젝트 진행 상황, 일정, 레퍼런스 등을 실시간으로 공유하고 문서 협업 체계를 운영 - 실습 과제를 미션 단위로 구성하여 각 단계별로 실습생이 수행한 결과에 대해 피드백 제공 ◦ 관리 체계 - 실습생 2인당 1명의 전담 멘토를 배정하여 기술적 질의응답과 실무 가이드 제공 - 매주 실습 리포트 제출, 코드 리뷰, 주간 보고 작성 및 간단한 발표를 통해 실습 진행 상황을 점검하고 필요한 피드백 제공

실습생 평가계획

실습생 평가계획

평가기준	- 실습 종료 시점에 실습생의 전반적인 역량과 성과를 다음 네 가지 항목을 중심으로 종합적으로 평가함 - 정량적인 기준과 함께 실습 기간 중 관찰된 태도 및 협업 기여도 등을 반영하여 최종 평가를 진행함
평가방법	- 과제 수행도(40%), 기술 습득도(30%), 커뮤니케이션(20%), 태도 및 적극성(10%)으로 평가 항목을 세부적으로 구분하여 종합 평가함 - 실습 중간 및 종료 시점에 중간/최종 리포트 제출 및 발표 평가를 통해 결과물의 완성도와 이해도를 확인 - 실습 기간 동안 주간 리뷰를 포함한 멘토의 정성적 피드백을 수집하여 실습생의 태도, 문제 해결 과정, 협업 기여도 등을 종합적으로 반영 - 코드 리뷰 및 문서화 수준 점검을 통해 기술적 완성도와 협업 역량을 함께 평가

추진일정

추진일정

실습기간	내용
1개월차	- 인턴십 오리엔테이션 및 개발 환경 세팅 - VLAgent 자동화 구조 및 개발 대상 기능 이해 - Vision AI 기반 자동화 기능 구조 학습 - Python 및 협업 도구(Git) 활용 실습
2개월차	- 자동화 시나리오 기능 개발 및 로직 구현 - Vision AI 인식 결과 연계 기능 개발 - 기능 테스트 및 코드 리뷰 - 중간 개발 결과 공유 및 피드백 반영
3개월차	- 자동화 기능 고도화 및 안정성 개선 - 예외 처리 및 오류 수정 개발 - 성능 개선 및 기능 보완 - 개발 결과 정리 및 문서화
4개월차	- 최종 기능 정리 및 코드 품질 개선 - 개발 결과 발표 및 피드백 반영 - 실습 성과 종합 평가 - 우수 실습생 대상 채용 연계 면담

기대효과

기대효과

기대효과	◦ Vision AI 모델 및 학습 및 추론 파이프라인 개발을 중심으로 한 인턴십 운영을 통해, 기업의 실제 서비스 및 연구개발 환경에 적합한 실무형 AI 개발 인재를 조기에 발굴 및 검증할 수 있는 기회를 확보하고자 함 ◦ 실습 과정에서 도출된 모델 구현 결과물, 코드 자산, 실험 결과 등을 통해 Vision AI 개발 관련 기술 자산과 노하우를 내부에 축적하고, 향후 연구개발 및 서비스 고도화에 활용할 수 있을 것으로 기대함 ◦ 전년도 인턴십 참여를 통해 인턴십–채용 연계 가능성을 확인한 바 있으며, 본 사업을 통해서도 중장기적인 인재 확보를 위한 검토 및 연계 기반을 지속적으로 강화하고자 함

향후 실습생 채용 계획

채용계획

채용계획

◦ 실습 기간 중 과제 수행도, 기술 습득도, 커뮤니케이션, 태도 및 적극성 등을 종합적으로 평가하여 채용 연계 후보자를 선별할 예정임 ◦ 중간/최종 리뷰, 코드 및 문서 제출, 팀 및 협업한 인력의 피드백을 반영한 정량·정성 평가를 병행함 ◦ 채용 연계 대상자로 선정된 실습생은 실습 종료 후 1년 계약직(3개월 수습기간 포함)으로 채용하며, 계약 기간 중 직무 역량 및 조직 적응도 등을 평가하여 정규직 개발 직무로 전환할 예정임 ◦ 정규직 전환 이후에는 실습 경험과 연계된 핵심 프로젝트에 배정하고, 필요 시 추가 교육 및 내부 스터디 및 외부 스터디 추가 제공 ◦ 실습 기간 중 사내 멘토링, 실무 피드백, 커뮤니케이션 훈련 등을 통해 조직 문화 적응도 및 직무 역량 사전 검증함으로써 안정적인 채용 운영 가능함