AI Agent Engineer

About the role

Alsemy는 반도체 및 디스플레이 제조 공정을 시뮬레이션하고 분석하는 소프트웨어를 개발합니다.
공정 플로우, 레이아웃, 공정 조건, 데이터 기반 모델링을 연결해 공정 개발과 최적화를 돕는 것이 목표입니다.
이제는 여기에 AI Agent를 더해, 엔지니어가 자연어로 반도체 공정 소프트웨어를 설정하고 그 결과를 쉽게 해석하는 과정을 자동화하려고 합니다.

이 일을 함께할 AI Agent Engineer를 찾습니다. LLM을 활용해 실제로 동작하는 시스템을 만들어 본 분이면 좋습니다.
복잡한 전문 소프트웨어 위에 에이전트를 올리고, 이를 신뢰할 수 있는 제품 기능으로 만드는 일에 관심이 있는 분을 기대합니다.


[Why Join Us]
• KAIST와의 기술 협업 — 최신 연구를 제품으로 연결하는 경험
• 반도체 공정 디지털 트윈 분야 AI Agent 제품 개발
• 에이전트 아키텍처 설계부터 평가, 제품 통합, 프로덕션 배포까지 전 과정을 경험
• 범용 챗봇이 아닌 반도체 전문 도메인에 AI를 적용하는, 시장에서 희소한 경험
• 모든 엔지니어가 제품에 직접적인 임팩트를 미치는 소규모 팀 참여

What you'll do

1) AI Agent 개발 (주요)
• 반도체 공정 소프트웨어와 연동되는 LLM 기반 AI Agent 설계 및 구현
• 반도체 공정 소프트웨어 기능 Tool/MCP 인터페이스 설계 - 공정 플로우 생성, 파라미터 설정, 시뮬레이션 실행, 결과 조회
• 프롬프트 및 컨텍스트 설계, 멀티스텝, 멀티 에이전트 워크플로우 오케스트레이션 개발
• 도메인 문서와 반도체 데이터를 활용한 지식 베이스 및 검색 파이프라인 구축
• 응답 품질, 안정성, 지연 시간, 비용을 함께 고려한 에이전트 최적화

2) 평가 & 품질 관리
• 에이전트 성능을 정량적으로 측정하는 평가(Eval) 체계 구축
• 모델, 프롬프트 변경에 따른 성능 추적
• 프로토타입을 신뢰할 수 있는 제품 기능으로 끌어올리는 검증 프로세스 설계

3) 제품 통합 & 백엔드
• 에이전트 기능을 데스크톱 앱 및 웹 플랫폼에 통합
• FastAPI 기반 에이전트 API 설계, 스트리밍 응답 및 실시간 이벤트 연동
• 장시간 시뮬레이션 작업을 위한 비동기 작업 큐 연동
• CI/CD

4) 협업
• 반도체 엔지니어와 협업하여 실제 업무 흐름을 에이전트 기능으로 구체화
• 프론트엔드 엔지니어와 채팅 UI, 에이전트 실행 과정 시각화, 사용자 피드백 루프 설계 협업
• ML 엔지니어와 데이터 기반 모델링 기능의 에이전트 연동 협업
• KAIST 연구진과 기술 협업 및 연구 성과의 제품 적용

[Tech Stack]
• LLM / Agent: Frontier LLMs, OpenLLM, MCP (Model Context Protocol)
• 언어: Python, TypeScript
• 백엔드: FastAPI (Python)
• 클라이언트: Electron, React
• CI/CD: GitLab CI

Requirements

• 컴퓨터공학 또는 관련 분야 학사 학위 이상 (또는 그에 준하는 역량)
• 소프트웨어 개발 실무 경력 3년 이상
• LLM 기반 애플리케이션 또는 에이전트를 실제 서비스나 제품에 적용한 경험
• Python 높은 숙련도 - 단순 스크립트가 아닌 구조화된 애플리케이션 설계 및 개발 능력
• Tool Use / Function Calling, 프롬프트 엔지니어링, 컨텍스트 관리에 대한 이해
• LLM의 한계와 실패 모드를 이해하고, 이를 설계로 보완할 수 있는 능력
• 백엔드 개념에 대한 이해 - REST API, 비동기 처리, 데이터베이스
• 자기 주도적이고 능동적 - 스펙을 기다리지 않고 직접 문제를 정의하고 솔루션을 제안
• 도메인 전문가와 원활하게 협업할 수 있는 뛰어난 구두 및 서면 커뮤니케이션 능력
• 빠르게 변하는 AI 기술을 습득하고 도입하는 데 적극적인 태도

Preferred qualifications

• LangGraph, CrewAI 등 멀티에이전트 프레임워크 및 MCP, A2A 등 에이전트 프로토콜 활용 경험
• LLM(Frontier LLMs, Local LLM) 평가 설계, 실험 설계 및 결과 분석 경험
• RAG, KG(Knowledge Graph), Vector DB, 문서 파싱 파이프라인 구축 경험
• 오픈 LLM 서빙(vLLM 등) 및 파인튜닝 경험
• 과학/엔지니어링 시뮬레이션 소프트웨어 개발 또는 사용 경험
• 반도체, 디스플레이 공정 또는 소자에 대한 관심이나 기초 지식
• React/TypeScript 경험
• 양자화 및 다양한 환경(Apple Silicon/NVIDIA, 온프레미스 서버, 클라우드 GPU) 배포 경험

Benefits

• 최고 수준의 연구원들, 가장 훌륭한 팀원들과 함께 시너지를 만들어가고 있습니다.
• 코어타임(10:30~15:30)을 제외하고 유연하게 출퇴근할 수 있고,주 1회 재택근무가 가능해요.
• 최고 사향의 장비와 매월 마일리지 제공해드려요.
• 업무용 LLM 사용비를 월 150USD 한도 내에서 지원해드려요.
• 연차 및 반차를 당일에도 자유롭게 사용할 수 있고,기본 연차 외에 추가 특별 휴가 4일을 제공해드려요.
• 본인 필요에 따라 학회/세미나/도서를 지원해드려요.
• 연1회 건강검진 지원과 함께 1일 유급휴가를 드려요
• 매월 식대를 지급하고, 부득이하게 야근시 저녁 식대도 별도로 지원해드려요.
• 탁구장, 헬스장, 노래방 등 회사 편의시설을 자유롭게 이용할 수 있어요.

Hiring process

• 서류 전형 ＞ZOOM 인터뷰 ＞ 사전과제 ＞ 기술면접(오프라인) ＞ 컬처핏 면접(오프라인) ＞ 최종 합격
• 포지션의 특성에 따라 인터뷰 순서가 변동/추가/생략 될 수 있습니다.
• 인터뷰 진행시 추가 자료 제출 요청 드릴 수 있습니다.
• 사전 과제 참여자에게는 5만 원의 과제비가 지급됩니다.