Applied AI Engineer

주요업무

• 대고객향 AI Agent 제품 설계 및 출시

• 토스 제품 및 운영 조직과의 협업을 통한 현장 페인 포인트의 AI 프로덕트 전환

• AI, ML 플랫폼 및 오픈소스를 활용한 비즈니스 엔지니어링 솔루션 구현

• 문제 정의부터 파이프라인 구축, 모델 최적화, 풀스택 통합까지 End-to-End AI 엔지니어링 수행

• 사내 업무 도구에 AI를 이식하여 반복 프로세스 자동화 및 생산성 혁신

지원자격

• 프로덕션 환경에서 에이전트 시스템(Reasoning, Tool use, State management) 설계 및 운영 경험

• 비즈니스 임팩트 중심의 문제 해결 역량 및 필요한 기술 스택 활용 능력

• LLM, RAG, Agentic Workflow에 대한 깊은 이해 및 프론트엔드/백엔드/시스템 엔지니어링 역량

• 비기술직군과의 원활한 소통 및 복잡한 AI 개념을 쉽게 설명할 수 있는 커뮤니케이션 능력

• 빠른 MVP 배포와 실제 피드백 기반의 지속적인 시스템 고도화 경험

우대사항

• LangGraph, AutoGen 등 에이전트 오케스트레이션 프레임워크 커스텀 사용 경험

• 에이전트 신뢰성 정량 측정을 위한 평가 체계(Evaluation Framework, LLM-as-a-judge 등) 설계 및 운영 경험

이력서 작성 팁

• AI 모델 도입을 통한 실제 비즈니스 지표 개선 성과 수치 제시

• 실제 사용자 및 내부 고객 피드백을 반영한 시스템 수정 과정 상세 기술

• 특정 프레임워크/오픈소스 선택 이유와 기술적 한계 극복 과정 설명

• 타 직군과 협력하여 AI 솔루션을 현장에 안착시킨 협업 경험 강조

채용절차

1. 서류접수

2. 직무 인터뷰

3. 문화적합성 인터뷰

4. 레퍼런스 체크

5. 처우협의

6. 최종합격 및 입사

팀 소개 및 문화

• 토스플레이스 AI의 기반을 0에서부터 구축하는 신설 팀

• 에이전트의 유용성 측정 기준 및 평가 기준을 직접 수립

• 모호함을 즐기며 주도적으로 일의 범위를 확장할 수 있는 환경

참고자료

• 토스플레이스 테크 먼슬리 및 챕터 경계를 넘는 특별한 문화

• 토스플레이스 데이터봇 판다(PANDA)를 통한 데이터 문화 혁신 사례

• 토스플레이스 리더십 인터뷰: 당연함을 재정의하는 경험과 방향성

마감기한

상시채용