직무 상세
뛰어난 동료들과 함께 도전하고 성장하세요!
크라우드웍스는 네이버, LG, KT 등 국내 주요 ICT 기업을 포함해,
다양한 산업 분야 500개 이상의 기업이 선택한 대한민국 대표 AI 테크 기업입니다.
네이버 하이퍼클로바X, LG 엑사원 등 초거대 언어모델(LLM) 학습 데이터 구축에 참여하며
국내 최고 수준의 데이터 기술력을 인정받아,
2023년 8월 업계 최초로 코스닥 시장에 상장하는 성과를 이루었습니다.
독보적인 데이터 전문성을 기반으로 LLM 분야에서 차별화된 경쟁력을 갖추고 있으며,
가트너 보고서와 CB 인사이트에도 생성형 AI 기술 공급기업으로 등재되는 등
해외 시장에서도 기술력을 인정받고 있습니다.
크라우드웍스 동료들은 데이터를 바탕으로 신뢰할 수 있는 AI를 구축하는
최고의 테크 기업으로 성장하기 위해 노력하고 있습니다.
🚨본 포지션은 소프트웨어 엔지니어 포지션이 아닙니다. 채용 공고에 기재된 업무 범위와 자격요건을 충분히 검토하신 후 지원 부탁드립니다.
※ 에이전트 기획 / 프롬프트 엔지니어의 역할
크라우드웍스 AI 연구개발본부 AI 플랫폼팀은 전통적인 DX와 이를 기반으로 한 AX를 수행합니다.
Agentic AI 구축을 위한 A to Z를 수행하며, 다양한 도구를 연결한 micro agent를 설계하고, orchestration을 통해 고객의 가치를 실현합니다. 더불어 Physical AI를 위한 데이터 플랫폼을 구축하고, 선행연구로 확인한 센서 데이터와 시뮬레이션 정보를 효과적으로 delivery하기 위해 다양한 방식으로 지원합니다.
※ 주요업무
- AI Agent로 현실문제를 해결하기 위해 문제를 정의하고, 미지의 자료를 정제·분석하여 규칙을 찾고 정량화
- RAG, Hybrid Search, CoT, Multi-agent Orchestration, Reflection, Function Calling, HITL 등 다양한 방법론을 기초로 유연한 Agentic AI 설계
- 목적에 적합한 언어모델을 발굴하고, 측정·반복 가능한 방법으로 프롬프트 엔지니어링 수행
- 회사의 자산이자 신뢰의 증거로서 모든 업무를 문서로 공유
※ 지원 자격
- AI·LLM·에이전트 구현에 대한 증명 가능한 관심과 이해
- 에이전트 파이프라인 구축 경험 (포트폴리오 제출 필수)
- LLM을 활용한 사고실험에 익숙하며 새로운 분야의 전문 지식을 빠르게 학습할 수 있는 분
- 복잡한 현실 문제를 정리하고 흩어진 정보에서 분류체계를 정립하여 원칙을 도출하는 데 익숙한 분
- 생각과 행동이 논리적이며, 실험과 업무이력 기록의 중요성을 이해하시는 분
- 고등교육 수준 이상의 문해력
※ 우대요건
- 프로덕션 레벨에서 모델을 배포하고 운영한 경험
- AI·ML 관련 석사 이상 학위, 또는 하나의 주제로 1년 이상 R&D를 수행하여 검증 가능한 성과를 만든 경험
- 비정형 문서 처리 파이프라인이나 멀티모달 모델(VLM) 추론을 에이전트 설계에 활용한 경험
- 에이전트의 정량/정성적 성능 평가를 위해 평가용 데이터셋과 파이프라인을 만들어 보신 분
- AI를 활용한 실무 자동화에 성과가 있으신 분
※ 근무 조건
- 고용형태: 정규직
- 급여: 경력 및 역량에 따라 협의
- 근무지: 크라우드웍스 본사 (서울시 선릉역 부근)
※ 전형 프로세스
서류전형 → 1차 인터뷰 → 2차 인터뷰 → 처우협의 → 최종합격
- 제출서류: 입사지원서 (PDF 파일), 포트폴리오
- 상황에 따라 에이전트 설계 테스트가 진행됩니다
- 후보자 동의 하에 추가 인터뷰 또는 레퍼런스 체크가 진행될 수 있습니다.
📍지원서 작성 시 참고사항
아래 역량이 이력서 및 포트폴리오에서 구체적인 경험과 사례를 통해 확인될 경우 긍정적으로 평가합니다.
- LLM을 활용한 사고실험 및 빠른 학습 역량
- LLM을 활용해 새로운 분야를 탐색하거나 가설을 검증하고, 습득한 지식을 실제 문제 해결에 적용한 경험이 있다면 구체적으로 보여주세요.
- 복잡한 문제의 구조화 및 원칙 도출 역량
- 정리되지 않은 복잡한 현실의 문제와 단편적인 정보에서 다양한 사고과정을 통해 인사이트를 발휘하여 규칙을 이끌어낸 경험을 구체적으로 보여주세요. 이 포지션의 핵심역량입니다.
단순한 경험 나열보다는 문제 → 사고 및 구조화 과정 → 도출한 원칙/해결책 → 결과가 드러나는 사례를 포함해 주시면 좋습니다.
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