- AI Agent SaaS 플랫폼의 에이전트 실행 파이프라인 설계 및 고도화

 - LLM 기반 에이전트 엔진 고도화 — Tool Use 오케스트레이션, 실행 최적화

 - 모델 라우팅, 하이브리드 분류기, 에러 자동 복구 시스템 개선

 - 피드백 자동 개인화 시스템 고도화 — 신뢰도 기반 자동 적용 전략

 - AutoML 기반 데이터 통합 AI 파이프라인 R&D (TIPS 과제)

 - AI 에이전트가 ML 파이프라인을 자율 활용할 수 있는 인터페이스 구축

 - AI 솔루션 SI 프로젝트 기술 수행 (추천 알고리즘, 데이터 분석 등)

 - 모델 성능 평가·비용 최적화 및 프로덕션 모니터링

 - Python 기반 ML 프레임워크(PyTorch, scikit-learn 등) 활용 경험

 - LLM API 연동 및 프롬프트 엔지니어링 경험

 - 데이터 전처리, 피처 엔지니어링, 모델 학습·평가 파이프라인 구축 경험

 - TypeScript 또는 Python 기반 백엔드/데이터 파이프라인 개발 경험

 - Git 기반 협업 및 코드 리뷰 경험

 - 컴퓨터공학, AI, 데이터사이언스 또는 관련 전공 학사 이상 

 - AI Agent 아키텍처 설계 및 구현 경험 (Tool Use, Function Calling, ReAct, 멀티에이전트 등)

 - AutoML 또는 ML 파이프라인 자동화 경험 (Kubeflow, MLflow, Vertex AI 등)

 - MCP 또는 Agent 프레임워크 활용 경험

 - 추천 시스템, 분류 모델 등 실서비스 ML 모델 설계·배포 경험

 - RAG 파이프라인 설계 및 구현 경험

 - AI 기반 개발 도구를 실무에 적용한 경험

 - Next.js/React 웹 개발 경험 (풀스택 가능자 우대)

1. 서류 지원
2. 커피챗
3. 면접
4. 최종 합격