직무 소개
프로덕션 환경에서 LLM 에이전트를 구축하고 운영하며, 에이전트가 회사 안에서 실제로 어떻게 사용되는지에 대한 현실적인 가시성을 갖춘 엔지니어를 찾고 있습니다.
다음과 같은 경험이 있으실 것입니다.
- 실제 사용자가 의존하는 에이전트를 출시하고, 그것이 고장 났을 때 책임을 져 본 경험.
- 변경 이후 에이전트가 더 좋아졌는지 나빠졌는지 판별하는 방법을 찾아낸 경험.
- 단일 요청보다 오래 지속되는 에이전트를 운영해 본 경험: 예약 작업, 장시간 실행 작업, 클라우드 샌드박스.
- 소속 조직이 사내 어시스턴트를 구축하는 과정을 지켜보며, 누가 이를 도입했고 누가 조용히 도입하지 않았는지 확인한 경험.
저희는 대부분의 사람들이 이야기하지 않는 계층에 특히 관심이 있습니다. 회사 데이터에 연결된 사내 모노에이전트(monoagent), 공유되는 회사 메모리, 재사용 가능한 스킬과 플레이북, 에이전트가 호출하는 도구 및 MCP 인터페이스, 그리고 에이전트가 무엇을 했고 비용이 얼마였는지를 누구나 확인할 수 있는 방식입니다.
지원은 짧은 대화형 AI 인터뷰로 시작합니다. 코딩 테스트도, 과제 제출도 없습니다. 에이전트의 안정성, 평가, 도입에 대해 실제로 어떻게 생각하시는지, 그리고 실제 시스템에서 내리셨던 트레이드오프를 듣고 싶습니다. 실전 경험담을 들려주세요. 어수선하고 구체적일수록 좋습니다.
이 스크리닝에서 두각을 나타내시면, 저희 팀과 진행하는 30분 분량의 라이브 대화에 초대해 드립니다. 이 대화에 대해 $100에서 $500를 지급하며, 통화 완료 후 지급되고 금액은 경험의 깊이에 따라 달라집니다.
해당되신다면 지원하여 스크리닝을 완료해 주세요. 모든 제출물을 검토합니다.