AI Agent Engineer

담당업무

• LLM 기반 자율 에이전트 설계·구축·배포

• 개인화 금융 콘텐츠 생성 및 추천 서비스 개발

• LangChain, LangGraph, AutoGen 기반 멀티 에이전트 시스템 구축

• Function Calling, Tool Use, 프롬프트 엔지니어링을 통한 에이전트 행동 제어 및 최적화

• 에이전트 간 협업 프로토콜 및 오케스트레이션 워크플로우 설계

• 실시간 사용자 피드백 기반 성능 개선 및 반복 개발

• PM, 디자이너, 엔지니어와 협업을 통한 제품 요구사항의 기술 솔루션 구현

• 에이전트 신뢰성·안정성·확장성을 보장하는 프로덕션 시스템 구축

• 뉴스·공시·시장 데이터를 활용한 RAG 시스템 구축 및 최적화

• Weaviate, Pinecone, Qdrant 등 벡터 데이터베이스 기반 시맨틱 검색 및 컨텍스트 관리

• 실시간 피처 파이프라인 개발 및 대규모 사용자 행동 로그 처리

자격요건

• AI/ML 엔지니어 또는 백엔드 엔지니어 경력 5년 이상

• LLM 기반 에이전트 시스템의 프로덕션 구축 및 배포 경험

• Function Calling, Tool Use, 프롬프트 엔지니어링을 통한 에이전트 제어 경험

• LangChain, LangGraph, AutoGen 등 에이전트 프레임워크 사용 경험

• 벡터 데이터베이스·시맨틱 검색·컨텍스트 관리를 포함한 RAG 시스템 구축 경험

• FastAPI, gRPC 등을 활용한 API 및 백엔드 시스템 구축 경험

우대사항

• 아이디어부터 MVP와 프로덕션까지 End-to-End 제품 개발 경험

• 사용자 피드백 기반 빠른 반복 개발 및 A/B 테스트 경험

• PM·디자이너 등 비기술 직군과의 크로스펑셔널 협업 경험

• 멀티 에이전트 시스템 및 에이전트 간 협업 프로토콜 구현 경험

• 강화학습 또는 RLHF를 통한 에이전트 학습 경험

• LLM 파인튜닝 및 도메인 특화 모델 개발 경험

• 에이전트 평가 프레임워크 및 자동화 테스트 구축 경험

• LangSmith, Helicone, LangFuse 등 LLMOps 구축·운영 경험

• 하이브리드 클라우드 환경에서 AI 모델 학습 및 추론 경험

• Python 및 PyTorch·TensorFlow 등 딥러닝 프레임워크 활용 능력

• Kubernetes·Docker 기반 컨테이너화 및 배포 경험

• 실시간 스트리밍 데이터 처리 파이프라인 구축 경험

전형절차

1. 서류접수

2. AI Screening

3. 1차 인터뷰

4. 2차 인터뷰

5. 처우논의

6. 최종합격

접수방법

• 국문 이력서 제출

• GitHub·기술 블로그·포트폴리오 링크 선택 첨부

• AI Agent 프로젝트 경험 상세 기술 선택 제출

• 필요 시 사전 동의 후 레퍼런스 체크 진행

근무환경

• 원격근무 가능

마감기한

채용시 마감