Agent Engineer

About

Product Team에서의 Agent Engineer는 고객 프로젝트에서 검증한 LLM 에이전트 패턴을 자체 프로덕트로 진화시키는 R&D-Product 하이브리드 엔지니어입니다. 단순히 워크플로우를 조립하는 것을 넘어서 멀티에이전트 아키텍처, 컨텍스트 구성 전략, 트레이싱 기반 평가 체계까지 직접 설계하고 운영합니다. 고객 환경에서 검증된 패턴을 Product 또는 내부 개발 도구로 발전시키며 빠르게 변하는 AI 생태계의 최신 기술을 실험하고 실제 서비스에 적용합니다.

Responsibilities

• 고객의 비즈니스 요구사항을 Agent 시스템 요구사항으로 구체화하고 LangChain, LangGraph, DeepAgents 등 Agent Orchestration 프레임워크 기반으로 실행 가능한 기술 설계로 연결합니다.
• Agent의 실행 흐름, 도구 사용 방식, 상태 관리, 실패 처리 전략을 설계하고 개선합니다.
• Agent 응답 품질, 실행 안정성, 비용, 지연 시간 등을 기준으로 시스템을 관찰하고 개선합니다.
• 실제 운영 과정에서 발생하는 실패 사례를 분석하고, 평가 기준·테스트 케이스·개선 가이드로 정리합니다.
• 새로운 Agent 기술과 오픈소스 등을 검토하고 프로젝트 및 제품에 적용 가능한 형태로 PoC를 진행합니다.
• 고객사의 실제 Product 서비스에 AI 기능을 구축합니다.

Requirements

• 코딩 에이전트(Claude Code, Codex 등)를 활용한 **AI Native 개발**에 익숙하신 분
• Python 기반 LLM 애플리케이션 또는 AI Agent 서비스를 직접 설계·구현·운영해본 경험
• LangChain, LangGraph, DeepAgents 등 Agent Orchestration 프레임워크로 멀티에이전트 또는 RAG 시스템을 구축해본 경험 (개인 프로젝트·포트폴리오 포함)
• LLM 시스템의 **트레이싱·평가·개선 사이클**을 실제로 운영해본 경험 (LangSmith, Langfuse, 자체 evaluation set 등)
• 고객 또는 비개발 직군과 명확하게 소통하며 요구사항을 기술 솔루션으로 변환해본 경험
• 자율적인 환경에서 스스로 문제를 정의하고 동료와 적극적으로 소통하며 협업할 수 있으신 분

Preferred

- 초기 스타트업에서 핵심 AI 제품 개발을 주도해본 경험이 있으신 분을 선호합니다.
- 다양한 도메인에서 Agent 설계 및 구현 경험이 있으신 분을 선호합니다.
- 클라우드(Azure, AWS 등) 환경에서 LLM 서비스 배포 경험이 있으신 분을 선호합니다.
- LLM 모델 배포·서빙·모니터링 경험
- CI/CD 기반 배포 자동화 경험
- RDBMS, Vector DB 등 데이터 저장소 연동 및 관리 경험
- Redis 기반 캐싱, 세션/상태 관리, 작업 큐 처리 경험
- 백엔드 개발 경험(RESTful API 설계 및 개발 경험)이 있으신 분을 선호합니다.
- Prompt Engineering, Context Engineering, Harness Engineering, Loop Engineering 에 대한 지식과 경험이 있으신 분을 선호합니다.
- A2A(Agent-to-Agent) 지식과 경험이 있으신 분을 선호합니다.
- 빠른 실행 피드백 개선 사이클에 익숙한 분을 선호합니다.

Benefits

• MacBook Pro M5 48GB RAM 장비 제공
• Claude Code 또는 Codex MAX Plan 지원
• 각종 기술 세미나 지원
• 분기별 워케이션 비용 지원
• 건강검진 비용 지원
• 점심 식대 2만원, 월별 회식비 5만원, 야근 시 식대 및 택시비 지원