Junior LLM Application & AI Agent Engineer 채용

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

1. Python을 활용해 기능이나 서비스를 구현해 본 분
2. LLM API 또는 생성형 AI 기반 프로젝트 경험이 있는 분
3. API, 데이터베이스 및 백엔드 구조를 기본적으로 이해하는 분
4. 새로운 기술을 빠르게 학습하고 실제 제품에 적용할 수 있는 분
5. 문제를 작은 단위로 나누고 끝까지 해결하는 분
6. 코드와 기술적 판단을 동료에게 명확하게 공유할 수 있는 분
7. 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.

1. FastAPI 또는 Python 비동기 서버 개발
2. OpenAI, Anthropic, Google 등 LLM API 활용
3. LangGraph, LangChain, LlamaIndex 등 Agent Framework 활용
4. RAG, Vector DB, Embedding, Reranking 구현
5. Function Calling, Tool Use, Structured Output 개발
6. LLM Eval 및 자동화 테스트 구축
7. Docker·클라우드 환경 배포
8. 실제 사용자가 있는 서비스 출시 또는 운영
9. 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.

서류 · 프로젝트 검토 > 온라인 커피챗 > 기술 · 프로젝트 인터뷰 > 팀 인터뷰 및 처우 협의 > 최종 합류