AI 엔지니어 (AI Engineer)

[Agent · MCP · RAG · Ontology를 설계합니다]

• 렌트리의 상품 · 가격 · 정책 · 견적 · 계약 데이터를 LLM이 정확하게 이해하고 활용할 수 있는 형태로 구조화합니다.

• 사내 시스템과 안전하게 연결되는 Agent와 Tool Calling 구조를 만들고, 복잡한 업무를 끝까지 수행할 수 있는 실행 환경을 구축합니다.

[LLM Evaluation 체계를 구축합니다]

• Eval 데이터셋과 실패 유형을 정의하고, 정확성 · 근거성 · 과업 성공률 · 환각률 등 모델 품질을 정량적으로 측정합니다.

• “잘 되는 것 같다”는 감각이 아니라 회귀 테스트와 데이터에 기반해 지속적으로 개선되는 AI 시스템을 만듭니다.

[AI Platform을 설계하고 운영합니다]

• 모델 · 프롬프트 · 컨텍스트 · 도구 호출 구조를 표준화하고, 품질 · 지연 · 토큰 · 비용의 트레이드오프를 관리합니다.

• 모델 변경이나 프롬프트 수정이 실제 서비스에 미치는 영향을 안전하게 검증하고 배포할 수 있는 기반을 만듭니다.

[전사 AX 환경을 만듭니다]

• 모든 직군의 팀원들이 AI를 활용해 더 빠르게 제품을 설계하고 구현할 수 있도록 Agent · MCP · 자동화 도구와 업무 워크플로를 만듭니다.

• 렌트리의 AX는 제품에 AI를 적용하는 데 그치지 않고, 제품을 만드는 과정 자체를 바꾸는 일입니다.

[AI 활용 기준을 세웁니다]

• 무엇을 AI에 맡기고 무엇을 사람이 검증해야 하는지, 어떤 데이터를 어떤 범위에서 사용할 수 있는지에 대한 조직의 기술 표준과 운영 기준을 수립합니다.

[Tech 조직은 이렇게 일합니다]

1. 매일 아침 스탠드업을 통해 우선순위와 진행 상황, 블로커를 공유합니다.
2. 큰 기능을 작은 단위로 나누어 빠르게 검증하고 릴리즈합니다.
3. 백로그 · 스프린트 · 칸반 · 회고를 기반으로 애자일 프로세스를 운영합니다.
4. 설계와 기술 의사결정은 Notion에 기록하고, 모든 소스 코드는 GitHub Cloud에서 관리합니다.
5. 작은 단위의 Pull Request와 Git Flow 브랜치 전략을 기반으로 개발합니다.
6. CI/CD를 통해 빌드와 배포를 자동화하고 있습니다.
7. Claude Code를 전사적으로 사용합니다. AI 활용이 선택이 아니라 기본값인 조직입니다.

[이런 분을 찾습니다]

1. 소프트웨어 엔지니어링 경력 7년 이상이신 분
2. LLM 기반 시스템을 직접 설계하고 구축해 프로덕션 환경에서 운영해 보신 분
3. RAG · Agent · Tool/Function Calling · MCP 중 하나 이상을 실제 서비스에 적용해 보신 분
4. Eval 데이터셋 구성 · 실패 유형 분류 · 환각 대응 등 모델 출력의 품질을 측정 가능한 지표로 관리해 보신 분
5. 모델과 프롬프트 구조를 개선하며 품질 · 토큰 · 지연 · 비용의 트레이드오프를 직접 다뤄 보신 분
6. 자신의 업무를 기술 수치에 그치지 않고 매출 · 전환 · 리텐션 · CS 효율 · 비용 등 사업 지표와 연결해 설명할 수 있는 분
7. 팀의 기술 표준을 수립하고 동료의 AI 활용 역량을 높여 보신 분
8. 담당 범위에 갇히지 않고 필요한 문제를 스스로 발견하고 해결을 주도하시는 분

[이런 경험이 있다면 더 좋습니다]

1. 데이터 모델링 또는 온톨로지 설계 경험이 있으신 분
2. 상담 · CS · 세일즈 등 대화형 도메인에 AI를 적용해 실제 사업 지표를 개선해 보신 분
3. 임베딩 · 벡터 데이터베이스 · 파인튜닝을 운영 환경에서 다뤄 보신 분
4. Spring Boot 또는 Python 기반 백엔드 서비스 개발 경험이 탄탄하신 분
5. MLOps 또는 모델 서빙 인프라를 구축·운영해 보신 분
6. 사내 AI 도구와 업무 워크플로를 만들어 조직에 확산시켜 보신 분
7. AWS Bedrock 등 클라우드 AI 서비스를 품질과 비용까지 고려해 운영해 보신 분
8. B2C 커머스 · 구독 · 결제 도메인을 경험해 보신 분

서류 전형 - 1차 직무 인터뷰(비대면) - 2차 인터뷰(대면) - 3차 종합인터뷰(대면) - 최종 합격