Role at a glance
- Job function
-
AI & Data Large Language Model (LLM) Engineering MLOps & ML Infrastructure AI Search & Retrieval Engineering
- Salary
- Not Disclosed
- Location
- 강남구 강남대로 464 비제바노빌딩 3-6층, Seoul, South Korea
- Work arrangement
- On-site
- Employment
- Full-time
- Experience
- 5+ years
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Qualifications
Required
- 5년 이상의 AI/ML 엔지니어 또는 백엔드 엔지니어 경력
- AI Agent 개발 핵심 경험
- LLM 기반 에이전트 시스템을 프로덕션 환경에서 구축 및 배포한 경험
- Function Calling, Tool Use, 프롬프트 엔지니어링을 통한 에이전트 제어 경험
- LangChain, LangGraph, AutoGen 등 에이전트 프레임워크 사용 경험
- RAG 시스템 구축 경험 (벡터 DB, 시맨틱 검색, 컨텍스트 관리)
- FastAPI, gRPC 등을 활용한 API 개발 및 백엔드 시스템 구축 경험
Preferred
- 제품 개발 및 사용자 중심 사고
- End-to-End 제품 개발 경험 (아이디어 → MVP → 프로덕션)
- 사용자 피드백 기반 빠른 이터레이션 및 A/B 테스트 경험
- PM, 디자이너 등 비기술 팀과의 크로스-펑셔널 협업 경험
- 고급 AI Agent 기술
- 멀티-에이전트 시스템 및 에이전트 간 협업 프로토콜 구현 경험
- 강화학습(RL) 또는 RLHF를 통한 에이전트 학습 경험
- LLM 파인튜닝 및 도메인 특화 모델 개발 경험
About the role
Original posting provided by 넥스트증권
About the role
직무 Summary
넥스트증권과 함께 성장할 AI Agent Engineer를 모집합니다. 금융 데이터와 AI를 결합하여 사용자에게 실질적 가치를 제공하는 인텔리전트 에이전트를 설계하고 구축할 인재를 기다립니다. 단순히 에이전트를 개발하는 것을 넘어, 아이디어부터 프로덕션 배포, 운영까지 전체 라이프사이클을 책임지며 혁신적인 금융 AI Agent를 만들어갈 분을 찾습니다.
What you'll do
1/ AI Agent 시스템 개발 및 프로덕션화
• LLM 기반 자율 에이전트를 설계, 구축, 배포하여 개인화된 금융 컨텐츠 생성 및 추천 서비스 제공
• LangChain, LangGraph, AutoGen 등 에이전트 프레임워크를 활용한 멀티-에이전트 시스템 구축
• Function Calling, Tool Use, 프롬프트 엔지니어링을 통한 에이전트 행동 제어 및 최적화
• 에이전트 간 협업 프로토콜 및 오케스트레이션 워크플로우 설계
2/ End-to-End Product 개발
• 실시간 사용자 피드백 기반 에이전트 성능 개선 및 이터레이션
• PM, 디자이너, 엔지니어와 긴밀히 협업하여 제품 요구사항을 기술 솔루션으로 구현
• 에이전트 신뢰성, 안정성, 확장성을 보장하는 프로덕션 시스템 구축
3/ RAG 및 지식 관리 시스템
• 금융 데이터 소스(뉴스, 공시, 시장 데이터)를 활용한 RAG 시스템 구축 및 최적화
• 벡터 데이터베이스(Weaviate, Pinecone, Qdrant 등)를 활용한 시맨틱 검색 및 컨텍스트 관리
• 실시간 피처 파이프라인 개발 및 대규모 유저 행동 로그 처리
Requirements
• 5년 이상의 AI/ML 엔지니어 또는 백엔드 엔지니어 경력
• AI Agent 개발 핵심 경험
• LLM 기반 에이전트 시스템을 프로덕션 환경에서 구축 및 배포한 경험
• Function Calling, Tool Use, 프롬프트 엔지니어링을 통한 에이전트 제어 경험
• LangChain, LangGraph, AutoGen 등 에이전트 프레임워크 사용 경험
• RAG 시스템 구축 경험 (벡터 DB, 시맨틱 검색, 컨텍스트 관리)
• FastAPI, gRPC 등을 활용한 API 개발 및 백엔드 시스템 구축 경험
Preferred qualifications
• 제품 개발 및 사용자 중심 사고
• End-to-End 제품 개발 경험 (아이디어 → MVP → 프로덕션)
• 사용자 피드백 기반 빠른 이터레이션 및 A/B 테스트 경험
• PM, 디자이너 등 비기술 팀과의 크로스-펑셔널 협업 경험
• 고급 AI Agent 기술
• 멀티-에이전트 시스템 및 에이전트 간 협업 프로토콜 구현 경험
• 강화학습(RL) 또는 RLHF를 통한 에이전트 학습 경험
• LLM 파인튜닝 및 도메인 특화 모델 개발 경험
• 에이전트 평가 프레임워크 및 자동화된 테스팅 구축 경험
• 플랫폼 및 인프라
• LLMOps 구축 및 운영 경험 (LangSmith, Helicone, LangFuse 등)
• 하이브리드 클라우드 아키텍처 환경에서 AI 모델 학습 및 추론 경험
• Python 능숙 및 PyTorch/TensorFlow 등 딥러닝 프레임워크 활용 능력
• GPU 프로파일링/튜닝 경험
• Kubernetes/Docker 기반 컨테이너화 및 배포 경험
• 실시간 스트리밍 데이터 처리 파이프라인 구축 경험
Benefits
- 복지카드 지원
ㄴ복지카드 형태로 지급되며 사용처 제한 없이 사용 가능 (단, 유흥업 및 택시 이용은 제외됩니다)
- 상해보험 : 본인 및 가족(배우자/자녀)실손 의료비 지원
- 건강검진 : 매년 종합건강검진 지원
- 특별상여 : 설/추석 귀성비, 가정의 달 효도비, 연말 지원비
- 특별휴가 : 만 1년 이상 재직 다음 해 부터 연간 3일 특별 휴가 제공
- 장기근속 : 10년 근속 시 장려금(400만원) 지급
- 자기개발 : 업무 관련 교육 지원
▶ 대표부터 인턴사원까지 전 구성원이 ‘님’ 호칭을 사용하는 수평적인 조직문화를 지향합니다.
▶ 근무 형태 : 비포괄임금제 (초과근로수당 별도 지급)
▶ 근무 시간 : 유연 출퇴근제
- 오전 7시 ~ 11시 사이 자율 출근
- 출근 시각 기준 8시간 근무
▶ 재택근무 : 주 1회 가능
Hiring process
■ 채용 과정
· 서류 접수 > AI Screening > 1차 인터뷰 > 2차 인터뷰 > 처우논의 > 최종 합격
· 전형 단계 중 필요 시, 사전 동의 후 레퍼런스 체크 진행
· 장애인 및 국가보훈대상자는 지원 시 관련법에 따라 우대함
■ 필수 제출 서류
· 국문 이력서 제출
· (선택) GitHub/기술 블로그/포트폴리오 링크 첨부
· (선택) AI Agent 프로젝트 경험 상세 기술 (프레임워크, 아키텍처, 성과 등)
About the company
넥스트증권
인공지능 기반 플랫폼 증권사 https://www.next-securities.com/ Vision 넥스트증권의 비전은 '지식, 커뮤니티, 투자를 융합한 선도적인 금융 플랫폼 구축으로 투자의 혁신을 주도'하는 것입니다. Mission 금융 시장, 실시간 뉴스, 소셜 네트워크를 연결해 모든 투자자들에게 개인화된 투자 경험을 제공할 것입니다. 넥스트증권 핵심 가치 1. 고객의 궁극적 가치 실현에 집중해요 고객이 누구인지, 무엇을 필요로 하는지 가까이에서 살펴요. 고객이 요구하는 것 뿐만 아니라 드러나지 않은 불편함까지 찾아내 문제를 해결하는데 집중해요. 다양한 내외부 이해관계자의 관점을 함께 살피면서, 장기적인 신뢰와 안정성을 기반으로 고객 경험을 만들어내요. 2. 완벽보다는 빠르게 시도해요 작은 시도라도 빠르게 실행하고, 실패를 자산으로 삼아요. 시도-피드백-개선의 사이클이 빠르게 가져가요. 실패한 시도는 반드시 공유하며, 정기적인 회고를 통해 속도와 방향성 간의 균형을 유지해요. 3. 끝까지 책임지고 수치로 결과를 만들어요 '내 역할은 끝'이라고 손을 떼는 게 아니라, 조직 전체의 성과에 연결되도록 끝까지 책임져요. 기획부터 실행, 성과 검증까지 전 과정을 관리해요. 성과는 반드시 데이터를 기반으로 수치화하고 검증해요. 4. AI와 데이터로 더 똑똑하게 일해요 반복 업무는 AI와 자동화에 맡기고, 새로운 기술과 도구는 적극적으로 검토하고 업무에 반영해요. 직관이나 경험에만 의존하지 않고, 데이터와 AI를 활용해 의사결정의 질과 효율성을 높여요. 5. 문제를 투명하게 공유하고 함께 해결해요 문제를 숨기거나 축소하지 않고 솔직하게 나눠요. 다양한 직무와 관점에서 피드백을 받아 더 좋은 해답을 찾아내요. 피드백을 주고 받을 땐 '사람'에 대한 것이 아닌, '행동과 결과'에 집중해요.