AI Research Engineer - Agents & Workflows (인턴)

텔어스는 “세상의 모든 커뮤니케이션 문제를 해결한다.”라는 미션을 바탕으로 Upstage 출신의 Co-founder 출신들이 설립한 1년차 초기 팀입니다. 업무에서 발생하는 다양한 커뮤니케이션 문제를 AI라는 기술을 통해서 해결할 수 있다고 판단하고 있으며, 이를 실현하기 위해 포기하지 않고 집념을 가지고 전진하는 팀입니다.

회사 설립 한달 만에 시드 투자를 유치하였으며, 창업 8개월만에 TIPS 딥테크 부문에 서류 합격하였고, Pre-A 추가 투자를 유치중에 있습니다.

현재 텔어스는 2가지 도메인에서 커뮤니케이션 문제를 해결하고 있습니다.

1. 제조 : 3D/2D 도면 관리 문제를 AI Agent로 해결하기 위해 연구 개발을 진행중이며, 약 10개의 잠재 고객과 소통중에 있습니다.
2. 의료 : 커뮤니케이션 문제 중 하나인 외국인과의 소통 문제를 해결하기 위해 실시간 통역 서비스를 제공하고 있으며, 약 600개의 잠재 병원 고객을 위해 서비스를 배포 준비중에 있습니다.
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텔어스는 가장 빠르게 성장하고 있는 기업 중 하나이며, 가장 빠른 성장을 위해 적극적으로 지원해주는 기업입니다. 가장 효율적인 업무 형태를 위해 재택근무를 기본으로 하고 있으며, Claude Code 구독료 등 업무 효율성을 위해 필요한 지원을 적극적으로 하고 있습니다.

LLM의 능력을 극한으로 끌어올리실 분을 찾습니다.

같은 LLM이라도 누가 다루느냐에 따라 결과는 완전히 달라집니다. AI Research Engineer - Agents & Workflows는 다양한 LLM을 활용해, 고객의 실제 비즈니스 문제를 풀어내는 핵심 기술을 개발합니다. 어떤 프롬프트 전략이 범용적으로 동작하는지, multi-step reasoning pipeline을 어떻게 구성할지, Agent의 품질을 어떻게 자동으로 평가할지 등의 판단이 고객 경험을 결정합니다.

아래는 고객의 문제 사례입니다.

1. 제조 : 3D/2D 기술 도면을 검색하는 부분에서는 수많은 어려움이 존재합니다. 기술 도면은 수치 표현, 규격 등 함축된 표현들이 많으며, BS-120 등 자연어와 다른 id를 가진 도번으로 소통을 합니다. 그러나 도면 작업에 참여하지 않는 다른 현업 담당자들은 장비 이름 등 좀더 자연어로 된 쿼리로 검색한다거나 이미지의 형상으로 검색하게 됩니다. 이처럼 이미지, 키워드, 시멘틱 검색이 종합적으로 동작해야 하는 상황에서 Agent가 스스로 검색 Tool을 정의하여 사용할 수 있도록 하여 고객들에게 고퀄리티의 검색 경험을 제공해드릴 수 있도록 성능을 개선합니다.
2. 의료 : 고객이 보험금을 청구하기 위해서는 수많은 단계가 존재하며 여러 의사결정 포인트들이 있습니다. 진단서, 수술확인서 등에서 보험금에 필요한 내용만 추출해야 하며, 해당 추출 내용과 사내에 존재하는 보험금에 대한 기준을 적용하여 고객에게 합당한 보험금을 지급해야 합니다. 이 경우 여러 Agent들의 조합을 통해 사용자가 직접 개입하지 않더라도 보험금이 지급되는 자동화 파이프라인을 구성하여 고객들에게 빠르고 정확한 고객 경험을 제공드릴 수 있도록 성능을 개선합니다.

주요업무

1. Agentic System Design: 사용자의 의도를 파악하고 도구(Tool)를 사용하여 Task를 수행하는 Agent Architecture(ReAct, Multi-Agent 등) 설계 및 개발
2. Advanced Retrieval Pipeline: 도면의 주요 정보들을 바탕으로 터미널 명령어 등을 사용하여 사내검색 성능을 높이기 위해 고도화된 검색 Retrieval 파이프라인 구축 및 최적화
3. Prompt Engineering & Orchestration: LangChain, LangGraph 등을 활용한 복잡한 CoT(Chain-of-Thought) 설계 및 프롬프트 최적화
4. Evaluation: agent의 동작을 정량적으로 평가할 수 있는 벤치마크 환경을 구축하고, 평가·회귀 테스트·실험 과정을 자동화하여 개선 효과를 지속적으로 측정
5. Monitoring : 품질·성능·속도의 균형을 확보하기 위한 자동화·모니터링·배포 체계를 구축하고, 엔지니어링 효율을 지속적으로 개선
6. Production Deployment: SaaS 및 엔터프라이즈 환경에서 AI 시스템의 구조를 설계·개발하고, 모델·데이터·서빙을 통합한 실행 체계를 구현

1. Computer Science, AI, Engineering 등 관련 분야의 학사 학위 또는 이에 준하는 실무 경험이 있으신 분
2. ML/AI Engineering 실무 경력 1년 이상 또는 그에 준하는 역량을 보유하신 분
3. LangChain, LangGraph 등 최신 프레임워크와 OpenAI API, Anthropic Claude 등을 활용하여 실제 동작하는 애플리케이션을 구축해 본 경험이 있으신 분
4. LLM/Agent 시스템의 관측(trace, log, metric) 설계 및 운영 경험이 있으신 분
5. Codex, Claude Code 등 AI 코딩 도구를 적극 활용해 개발 생산성을 끌어올린 경험이 있으신 분

1. 대규모 언어모델(LLM), 비전언어모델(VLM), Agent 시스템 개발 및 최적화 경험
2. 기술 내재화·공유 문화에 기여한 경험 (오픈소스, 기술 블로그, 내부 프레임워크 등)
3. LLM/Agent 시스템의 품질 평가(Evals), 회귀 테스트, 실험 설계 경험
4. 상태 저장, 재시도, 장애 복구를 포함한 장기 실행 AI 워크플로우 설계 경험

[모집 절차] - 전체 온라인 진행

1. 서류 전형
2. 기술 과제
3. 기술 인터뷰
4. CTO 인터뷰
5. CEO 인터뷰
6. 최종 결과 발표
7. 절차는 상황에 따라 조정될 수 있습니다.
8. 최종 인터뷰 후, 레퍼런스 체크 절차가 진행될 수 있습니다.
9. CV를 포함한 모든 제출 자료는 PDF 형식으로 업로드 해주시기 바랍니다.
10. 지원자의 민감 정보(연봉 정보, 주민번호 등) 및 고유식별번호는 이력서에 기재하지 않도록 유의해주시기를 바랍니다.
11. 입사지원 서류에 허위사실이 발견될 경우, 영입 확정 이후라도 영입이 취소될 수 있습니다.