직무 설명
AI 애플리케이션 엔지니어로서, 당신은 실제 시나리오에 AI 기반 솔루션을 구현할 책임이 있습니다. 이 역할은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 에이전트 기반 애플리케이션을 설계 및 개발하여 비즈니스 애플리케이션을 위한 지능형 어시스턴트, 작업 지향 에이전트, AI 코파일럿 시스템을 만드는 것을 포함합니다. RAG(검색-증강 생성), 도구 호출, 워크플로우, 메모리, 다중 에이전트 협업과 같은 핵심 모듈에 집중하며, 프로토타입 검증부터 프로덕션 배포까지 LLM 기능과 비즈니스 시스템의 원활한 통합을 보장할 것입니다. 또한 모델 통합, 서비스 거버넌스, 성능 평가, 비용 최적화 및 시스템 안정성과 같은 엔지니어링 모범 사례에 기여할 것입니다. Cursor, Claude Code, OpenClaw/OpenHands 및 기타 AI 코딩 도구와 같은 신기술을 지속적으로 업데이트하여 개발 효율성과 비즈니스 애플리케이션에서 혁신을 주도하는 것이 필수적입니다.
주요 책임
- 실제 시나리오에서 AI 애플리케이션 프로젝트 구현을 주도합니다.
- 대규모 언어 모델(LLM)을 사용한 에이전트 기반 아키텍처를 설계 및 개발하여 지능형 어시스턴트, 작업 지향 에이전트 및 AI 코파일럿 시스템을 구축합니다.
- RAG, 도구 호출, 워크플로우, 메모리 및 다중 에이전트 협업과 같은 핵심 모듈을 개발 및 최적화합니다.
- LLM 기능과 비즈니스 시스템의 통합을 주도하여 프로토타입부터 프로덕션까지 전체 사이클 제공을 보장합니다.
- 모델 통합, 서비스 거버넌스, 성능 평가 및 비용 최적화를 포함한 AI 애플리케이션 엔지니어링 관행을 강화합니다.
- AI 코딩 도구(예: Cursor, Claude Code)의 산업 동향을 파악하고 개발 효율성 향상에 대한 적용 가능성을 탐구합니다.
직무 요구 사항
- 학력: 컴퓨터 과학 또는 관련 분야의 학사 학위 이상.
- 경력: 3년 이상의 소프트웨어 개발 경험, 최소 1년의 AI 애플리케이션 개발 경험.
- 프로그래밍 언어: Go/Java/Python/TypeScript 중 하나 이상에 능숙.
- 도구: Cursor, Claude Code 또는 Codex와 같은 AI 코딩 도구 사용 경험.
- LLM 전문 지식: 프롬프트 엔지니어링, RAG, 에이전트 시스템, 함수 호출, 메모리 및 워크플로우 오케스트레이션과 같은 LLM 애플리케이션 패러다임에 익숙함.
- 종단 간 제공: 사용자 요구 사항을 기술적 솔루션으로 변환하고, 사용자 경험을 최적화하며, 전체 개발 수명 주기를 독립적으로 관리할 수 있는 능력.
우대 사항
- AI 코딩, 개발자 어시스턴트, 코드 생성, 자동 리팩토링 또는 코드 검토 에이전트 경험.
- 금융 상품 또는 관련 산업 경력.
- OpenClaw, OpenHands, AutoGen, LangGraph 또는 CrewAI와 같은 프레임워크에 익숙하고 실제 구현 또는 맞춤형 경험.
- 아이디어부터 배포 및 반복까지 AI 제품을 제공한 풀스택 경험.
- 혁신과 실행력을 보여주는 독립적인 AI 프로젝트 또는 사이드 프로젝트.
이상적인 후보
코드 작성보다 사용자 영향력을 중요시하는 "제품 중심" 엔지니어이며, AI 사용성을 개선하는 것을 즐기고 아이디어를 실제 제품으로 전환하는 데 열정을 가진 분이라면 우리 팀에 완벽하게 적합합니다.
혜택
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