Agent Engineer (정규직)

업무소개

팀카이(TeamKai)는 ​KaiCX라는 ​AI ​Agent 운영 ​플랫폼을 만듭니다. 우리의 일은 ​고객사의 ​고객센터를 AI로 ​혁신하는 일입니다. • 미션: 모든 ​기업이 AI를 ​통해 ​탁월한 고객 ​경험을 ​제공할 ​수 있도록 돕는다. • 비전: ​혁신적인 ​AI 기술로, 과거에는 ​상상할 ​수 ​없었던 고객 경험의 ​미래를 만들어가는 ​글로벌 ​AI 에이전트 ​기업이 된다. KaiCX는 ​"사람이 ​진짜 가치를 만드는 ​일에 집중할 ​수 있도록 인간의 노동을 AI에 위임하자"는 운영 현장의 문제의식에서 출발한 제품입니다. 우리는 현장 중심으로 일합니다. 함께 빠르게 움직이고, 고객사 현장에서 발견한 패턴을 팀 전체가 학습으로 흡수하는 방식이 우리 작동 원리입니다.

업무내용

Agent Engineer는 한 고객사에서 발견된 패턴을 모든 고객사가 누리는 프레임워크와 제품 기능으로 옮겨 만드는 사람입니다. LLM, 외부 API, 평가 도구를 직접 다뤄 여러 고객사에 재사용되는 에이전트 모듈(통합 패턴 · 테스트셋 · 가드레일)을 빌드합니다. FDE가 특정 고객사의 빌드와 운영을 주력으로 담당하는 사이, Agent Engineer는 그 빌드의 80%가 자동으로 채워지는 추상화를 만들어 회사의 확장 속도를 결정합니다. 이 역할의 핵심은 한 사람이 만든 한 모듈이 모든 고객사의 다음 에이전트 버전이 된다는 점에 있습니다. 한 고객사에서만 풀리는 해결책에 머무르지 않고, 그 해결을 다음 모든 고객사가 자동으로 누리는 형태로 옮겨 만듭니다. 그 과정에서 필요할 때는 직접 고객사 현장에 들어가 패턴을 보고 옵니다. 책상 위 추상화가 현실의 페인과 떨어지지 않게 하는 것이 이 역할의 또 다른 핵심입니다. • 프레임워크와 제품 기능을 만듭니다. 외부 API 연동, intent 분류, routing, tool 호출, supervision까지 한 고객사 빌드 시 FDE가 80% 자동으로 사용할 수 있는 추상화를 만듭니다. 여러 고객사에 재사용되는 에이전트 모듈을 통합 패턴 · 테스트셋 · 가드레일 단위로 묶고, 사람 상담사 핸드오프 정책을 코드와 설정으로 구현합니다. • 평가와 가드레일을 설계합니다. 에이전트가 프로덕션에서 잘 동작하는지 어떻게 확신하는가? 이것이 이 일의 핵심입니다. LLM-as-Judge를 포함한 자동 평가 체계를 구축하고, 도메인별 테스트셋을 만들어 PR 단위로 회귀 테스트가 돌아가게 합니다. 답이 사용자에게 나가기 전, 잘못된 정책 인용이나 없는 정보를 만들어내는 응답을 걸러내는 supervision/가드레일 레이어를 설계합니다. "좋은 응답"의 정량적 기준을 정의하고, 모든 고객사에 적용 가능한 평가 프레임워크를 만듭니다. • 현장 패턴을 플랫폼으로 환류합니다. PM · Agent Engineer · FDE 3자 정기 회의에서 FDE가 운영 중 발견한 실패 케이스 · 프레임워크 한계 · 도메인 모호성을 받습니다. 필요할 때는 직접 고객사 현장에 들어가 패턴을 직접 봅니다. 한 고객사에서 풀린 문제가 다음 모든 고객사에서 자동으로 풀리는 상태가 되도록, 어떤 것이 1회성 패치로 끝나고 어떤 것이 제품 기능으로 승격되어야 하는지를 결정합니다. • 새 기술을 먼저 흡수합니다. LLM 신모델 · 신기능을 가장 먼저 평가하고 도입합니다. 성능 향상 실험과 A/B 테스트를 통해 플랫폼의 다음 진화 방향을 한 분기 단위로 제안합니다. 우리는 역사상 가장 빠른 기술 변화의 변곡점에 있고, 이 흐름의 가장 앞단에서 우리의 다음을 결정합니다.

자격요건

• LLM 기반 제품을 직접 빌드해 사용자에게 배포해본 경험. 프롬프트 설계부터 툴 오케스트레이션과 품질 평가까지 두루 다뤄본 경험 • 외부 API를 직접 연동해, 단순 데모를 넘어 실제 작업을 완수하는 에이전트를 구현해본 실무 코딩 역량 • 가드레일과 안전 fallback을 설계해 프로덕션 품질을 보장하고, "이 답이 잘못 나갔을 때 어떻게 막을 것인가"를 늘 함께 고민하는 감각 • 한 사례의 디테일에서 패턴을 추출해 일반화하는 사고력. 한 고객사 해결책에 머무르지 않고, 다음 모든 고객사의 출발점으로 옮겨낼 줄 아는 자산화 사고 • 스펙이 없는 모호한 상태에서 스스로 탐색하며 시작하고, 약속한 결과가 나올 때까지 끝까지 책임지는 추진력

우대사항

• LLM 평가 체계나 개발 도구·라이브러리를 직접 구축해본 경험 • Forward-deployed 또는 solutions·implementation 엔지니어 경험 (현장 페인을 추상화로 옮기는 감각) • CS · 컨택센터 · BPO 도메인 경험. 특히 여행 · GDS · 이커머스 도메인 경험 • 스타트업 0→1 또는 창업 경험 (technical generalist 성향) • TypeScript / Node.js 환경 경험

혜택 및 복지

• 6인 초기 팀에 합류해 제품과 조직을 함께 설계합니다. 본인의 판단이 곧 제품이 되고, 회사의 다음 사양이 됩니다. • 처우: 경력과 임팩트에 따라 협상. 시세 상단 + 스톡옵션 • 근무: 서울 도곡동 오피스. 주 4일 출근 + 주 1일 재택 (원하면 출근 가능) • 출장: 고객사 현장 방문은 필요 시 진행 (Agent Engineer는 새 도메인 패턴 발굴이나 큰 이슈 발생 시 직접 방문) • AI 도구 풀스택 지원 (Claude Code · Codex 등 직군 무관 전원)

채용절차

• 서류: 이력서와 자유 형식 자기소개 (GitHub · 포트폴리오 · 프로젝트 링크 환영) • 직무 인터뷰: 실제 고객 시나리오 또는 데이터셋을 가지고 함께 토론 (약 1시간) • 컬처핏 인터뷰: 팀 전체와 만납니다. 우리는 컬처핏을 가볍게 보지 않습니다. • 레퍼런스 체크와 오퍼

기타

우리가 선호하는 인재 • 논문 구현이나 모델 학습 자체보다 사용자에게 도달하는 프로덕션 제품에 더 큰 흥미를 느끼는 사람 • 완벽한 시스템 설계를 끝낸 뒤에야 개발을 시작하기보다, 작게 만들어 빠르게 배우며 다듬어가는 사람 • 프론트엔드 · 백엔드 · 평가 · 배포의 경계 없이 필요한 일을 가져가는 generalist 기질 • 코드 밖의 고객 미팅 · 도메인 학습 · 현장 방문을 자기 일로 자연스럽게 받아들이는 사람 • 한 고객사의 해결책에 머무르지 않고, 다음 모든 고객사의 출발점이 되는 형태로 옮겨내는 사람