Agent Engineer는 LLM 기반 에이전트의 성능을 최적화하기 위해 프롬프트 설계, 행동 계획 최적화, 평가 자동화 등을 담당합니다. 이 역할은 AI 모델과 인간 사용자 간의 효과적인 상호작용을 설계하고 개선하는 데 중점을 둡니다.
- 프롬프트 최적화: 에이전트의 역할에 맞는 프롬프트 설계 및 최적화
- 토폴로지 최적화: 에이전트 간 연결/행동계획(Planning) 개선
- 검증/평가 최적화: 특정 에이전트의 성능 및 전체 워크플로우 평가
- 특화 벤치마크 생성: 특화 벤치마크 생성 자동화
- MCP Tool 통합: 다양한 MCP Tool 통합 및 검증 (필요시 개발)
- LLM, Agent 관련 프로젝트 경험
- Python 기반 서버 프로그래밍 (e.g. FastAPI)
- Agent SDK 사용 경험 (e.g. LangGraph, OpenAI Agent SDK, A2A etc)
- 인공지능/컴퓨터공학 또는 관련 분야 학사 학위 이상
- 전통적 ML 지식 및 이해
- 알고리즘, 자료구조, 운영체제 등 기본 개념에 대한 이해
- 웹 어플리케이션에 대한 이해
- 영어로 된 기술 문서 독해 능력
- 실제 사용자가 있는 Multi-Agent System 및 Endpoint API 서비스 운용 경험
- 데이터베이스 및 API 설계 경험
- 강남역 지하보도에서 바로 출근이 가능한 NAVER D2 Startup Factory 강남역 오피스
- 오전 -11 시까지 자율 출근, 주 40시간 유연근무제 실행
- 월 2회 재택근무를 통해 자율적으로 업무 진행
- 자유로운 반차/연차 사용
- 비포괄임금제 운영
- 종소기업청년소득세 감면 및 퇴직 연금 가입
- 자유롭고 평등한 근무 분위기
- 허먼밀러 의자와 최신식 개발 장비 제공
- 외근, 야근 택시비 지원
- 근무시간에 따른 출근 장려 식비 지급과 무제한 간식 제공
서류 전형 ▶ 직무 테스트 직무 ▶ 인터뷰 ▶ 레퍼런스 체크 및 종합 인터뷰 ▶ 처우 협의 및 최종 합격
DeepAuto.ai는 강남역 더에셋 건물 18층의 네이버 D2의 공유오피스에 입주해 있으며, 자율적인 환경에서 같이 도전하고 성장해나갈 열정있는 분들의 많은 지원 부탁드립니다.
