Principle Machine Learning Engineer

담당업무

• 에이전트 품질 아키텍처와 평가 지표 설계

• 운영 트래픽 샘플링 및 결과 집계 방식 정의

• 결정론적 검사, 행동 기반 휴리스틱, 모델 기반 평가의 적용 기준 수립

• 벤치마크, 데이터셋, 평가 환경 및 관측 체계 구축

• 재현 가능한 실험과 보정된 평가기 설계 지원

• 에이전트·프롬프트·모델 변경을 위한 회귀 게이트와 출시 전 점검, 운영 트래픽 드리프트 감지

• 에이전트 선택·라우팅, 도구 사용 신뢰성, 자동화 에이전트 품질 문제 해결

• 제품 및 데이터 사이언스 조직과 다분기 기술 로드맵 수립

• 에이전트 품질 개선을 위한 기술 방향 제시 및 엔지니어 멘토링

지원자격

• LLM, NLP, 정보 검색 또는 추천 분야의 깊은 전문성

• 실사용자 대상 LLM 기반 또는 에이전트 시스템 구축·출시 경험

• 측정과 반복 개선을 통해 시스템 품질을 향상한 경험

• 벤치마크 설계, 평가 라벨·평가자 품질 검토, 데이터 누수·교란 요인 식별 역량

• 오프라인 평가 결과와 제품 영향을 연결하는 역량

• 코드로 설계를 검증하고 데이터 파이프라인, 모델 서빙, 운영 관측을 다루는 소프트웨어·데이터 엔지니어링 역량

• 측정 가능한 목표를 정의하고 결정론적 방법, 전통 ML, LLM 기반 접근을 선택하는 제품 판단력

• 여러 팀의 기술 방향에 영향을 미치고 시니어 엔지니어를 멘토링한 경험

• AI 도구의 지속적인 활용 및 최신 연구를 제품 환경에 적용하는 역량

• 품질, 지연시간, 비용, 신뢰성, 개인정보 보호 및 접근 제어 간의 균형 판단력

우대사항

• 고객이 직접 설정하는 에이전트 플랫폼 구축 경험

• 다단계 에이전트의 궤적 단위 평가 또는 프롬프트·에이전트 최적화 경험

• 엔터프라이즈 SaaS 경험

근무환경

원격 근무 옵션 제공

마감기한

상시채용