AI Agent Engineer / LLM Systems Engineer

LLM을 챗봇이나 데모가 아니라, 실제 소프트웨어와 업무 시스템을 실행하는 AI Agent로 만드는 엔지니어를 찾습니다.

FluidGPT는 사용자의 의도를 이해하고, 기존 앱과 업무 시스템의 화면·상태·기능을 파악하며, 여러 단계의 작업을 안정적으로 수행해야 합니다. 연구 아이디어를 제품 아키텍처로 구현하고, PoC를 반복 가능한 운영 시스템으로 끌어올리는 것이 이 포지션의 핵심입니다.

• FluidGPT의 LLM 기반 AI Agent 아키텍처 설계 및 구현 (workflow automation, tool-use 포함)
• 모바일·웹·데스크톱·기업 업무 시스템의 UI 상태 인식 및 실행 자동화 개발
• Screen parsing, action planning, memory, RAG, domain knowledge, process log 기반 agent pipeline 구축
• Agent 성공률·hallucination·latency·비용·안정성을 측정하는 evaluation/monitoring 체계 설계
• ERP/BIS, MES, AICC 등 도메인 시스템 연동 PoC 및 제품 기능 개발
• 연구팀·제품팀·사업개발팀과 협업하여 기술 로드맵 실행

• Python 기반 AI 또는 백엔드 개발 실무 경험
• LLM API, RAG, vector DB, agent framework, workflow automation 중 하나 이상의 실무 경험
• 빠른 실험과 운영 가능한 시스템 품질을 동시에 추구하는 분
• AI 모델의 가능성과 한계를 이해하고 제품 관점에서 판단할 수 있는 분
• 불명확한 문제를 실행 가능한 시스템 구조로 설계하는 데 강점이 있는 분

• LangGraph, LlamaIndex, vLLM, FastAPI, Docker, 클라우드 인프라 경험
• GUI automation, browser automation, mobile automation, RPA, computer-use agent 구현 경험
• 검색·추천·NLP·데이터 파이프라인·evaluation pipeline 구축 경험
• ERP, MES, CRM, 콜센터 등 업무 자동화 시스템 연동 경험
• 논문 또는 오픈소스를 실제 제품에 적용해본 경험
• 초기 스타트업 또는 0→1 제품 개발 경험

• 직접 구현한 LLM/RAG/Agent 프로젝트 중 가장 의미 있었던 사례를 설명해주세요.
• AI Agent가 실제 소프트웨어 화면이나 외부 도구를 실행하도록 만든 경험이 있나요?
• 운영 환경에서 품질·비용·지연시간·hallucination 문제를 개선한 경험이 있다면 공유해주세요.
• 주로 사용하는 LLM/Agent 관련 프레임워크와 인프라 스택을 알려주세요.