Junior LLM Application & AI Agent Engineer

About

에이아이카데미(주)는 LLM이 단순히 정답을 알려주는 도구를 넘어, 학습자가 스스로 생각하고 이해할 수 있도록 더 좋은 질문을 건네는 AI를 만들고 있습니다. 우리가 만드는 GPTalk은 온라인 강의를 일방적으로 시청하는 경험을 AI와 질문하고 이해하며 학습하는 경험으로 바꾸는 LLM 기반 학습 서비스입니다. 현재 GPTalk의 정식 출시와 서비스 안정화를 준비하고 있으며, 이후 강사·학원·교육기업이 학생의 학습 과정을 이해하고 더 나은 강의를 만들 수 있도록 돕는 B2B 서비스로 확장해 나가고 있습니다.
(지피톡 서비스 홍보영상: https://www.youtube.com/watch?v=BFEUudgMwhg)

"더 좋은 답보다, 더 좋은 질문을 고민합니다"



학생이 학습을 멈추는 이유는 답을 찾지 못해서만은 아닙니다.



무엇을 모르는지 알아차리지 못하고, 필요한 순간에 적절한 질문을 받지 못한 채 다음 내용으로 넘어가기 때문입니다.



에이아이카데미(주)는 LLM이 단순히 정답을 알려주는 도구를 넘어, 학습자가 스스로 생각하고 이해할 수 있도록 "더 좋은 질문을 건네는 AI"를 만들고 있습니다.



우리가 만드는 "GPTalk"은 온라인 강의를 일방적으로 시청하는 경험을, AI와 질문하고 이해하며 학습하는 경험으로 바꾸는 LLM 기반 학습 서비스입니다.



GPTalk은 강의 내용과 학습자의 질문·응답·이해 상태를 연결해,

• 학습자가 이해를 놓친 순간을 파악하고

• 필요한 시점에 적절한 질문을 건네며

• 오개념을 교정하고

스스로 이해한 뒤 다음 단계로 넘어갈 수 있도록 돕습니다.



우리는 좋은 AI 학습 서비스가 더 많은 답을 제공하는 데서 끝나지 않는다고 믿습니다.



"언제 개입해야 하는지, 무엇을 질문해야 하는지, 어떻게 설명해야 실제 이해로 이어지는지"를 연구하고 이를 실제 제품으로 구현합니다.



현재 GPTalk의 정식 출시와 서비스 안정화를 준비하고 있으며, 이후 강사·학원·교육기업이 학생의 학습 과정을 이해하고 더 나은 강의를 만들 수 있도록 돕는 B2B 서비스로 확장해 나가고 있습니다.



이 과정에서 GPTalk의 핵심 LLM Agent를 함께 설계하고, 연구 단계의 기술을 실제 사용자가 사용하는 제품으로 완성할 개발자를 찾습니다.

Responsibilities

• GPTalk의 LLM Agent Workflow 고도
• 학습자의 질문·대화·이해 상태를 반영한 Agentic Logic 개발
• Prompt, Structured Output 및 JSON Schema 설계
• 강의 스크립트와 학습자료를 활용한 RAG 고도화
• Python·FastAPI 기반 백엔드 및 LLM API 연동
• LLM 응답 품질 평가와 회귀 테스트 구축
• 로그·오류·응답시간·API 비용 모니터링 및 개선
• GPTalk 정식 출시 안정화
• B2C 기능의 B2B 서비스 확장 및 학습분석 데이터 구조화

Requirements

• Python을 활용해 기능이나 서비스를 구현해 본 분
• LLM API 또는 생성형 AI 기반 프로젝트 경험이 있는 분
• API, 데이터베이스 및 백엔드 구조를 기본적으로 이해하는 분
• 새로운 기술을 빠르게 학습하고 실제 제품에 적용할 수 있는 분
• 문제를 작은 단위로 나누고 끝까지 해결하는 분
• 코드와 기술적 판단을 동료에게 명확하게 공유할 수 있는 분
• 교육과 학습의 문제를 AI로 해결하는 일에 관심이 있는 분

AI 전공이나 LLM 실무경력이 반드시 필요한 것은 아닙니다.
Python·백엔드 개발 역량을 기반으로 LLM Application Engineer로 전환하고 싶은 분도 환영합니다.

Preferred

• FastAPI 또는 Python 비동기 서버 개발
• OpenAI, Anthropic, Google 등 LLM API 활용
• LangGraph, LangChain, LlamaIndex 등 Agent Framework 활용
• RAG, Vector DB, Embedding, Reranking 구현
• Function Calling, Tool Use, Structured Output 개발
• LLM Eval 및 자동화 테스트 구축
• Docker·클라우드 환경 배포
• 실제 사용자가 있는 서비스 출시 또는 운영
• 에듀테크·AI·NLP·HCI 관련 프로젝트

모든 우대사항을 충족하지 않아도 지원할 수 있습니다.
특정 프레임워크의 사용 경험보다 문제를 이해하고 적절한 기술을 선택하는 역량을 중요하게 평가합니다.

Benefits

< 개발환경 지원 >

- 희망 업무용 데스크톱 또는 노트북 사양 협의 및 지원
- 모니터, 키보드, 마우스 등 필요한 개발 장비 지원
- Cursor, GitHub Copilot, Claude Code 등 AI 코딩 지원 도구 지원
- LLM API, 클라우드, GitHub 및 협업 도구 비용 지원
- 직무 관련 기술도서, 교육 및 콘퍼런스 참여 지원 검토
- GIST 학생식당, 수영장, 헬스장, 클라이밍장, 테니스장 등 교내 시설 이용 가능

담당 업무와 개인의 개발환경 선호를 확인한 뒤 회사의 예산 범위에서 필요한 환경을 함께 구성합니다.







< 스톡옵션 >

회사의 핵심 기술과 제품 성장에 장기적으로 기여하는 구성원이 회사의 성장 성과를 함께 공유할 수 있도록 스톡옵션 제도를 준비하고 있습니다.
입사 후 3개월이 지난 시점부터 다음 사항을 바탕으로 스톡옵션 부여 여부를 검토합니다.

- GPTalk 출시와 안정화에 대한 기여
- 핵심 기술 및 담당 기능에 대한 오너십
- 기술적 문제해결과 실행력
- 협업·문서화 및 장기적인 역할 확장 가능성


입사 3개월 후 개인의 기여도와 역할, 회사의 성장단계 및 내부 운영기준을 종합적으로 검토합니다.
실제 부여 조건과 수량은 관련 법적 절차와 개별 협의를 거쳐 결정합니다.

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