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[ 팀 온더룩(Team onthelook)은 ]
'크리에이터와 브랜드 사이의 광고 시장'이 가진 복잡하고 비효율적인 문제를 기술(Data/AI)로 혁신하는 '크리에이터 솔루션 기업' 입니다.
100억 원 규모의 투자를 바탕으로 이 거대한 도전을 시작한 저희는, 어려운 시기에도 꾸준한 성장을 증명해왔습니다. 이제 팀 온더룩의 '폭발적인 성장'을 함께 만들 동료를 찾습니다.
[ 합류하실 AI Agent 팀을 소개합니다 ]
저희는 크리에이터와 광고주 사이의 복잡한 협업 프로세스를 AI로 자동화하여, 시장의 패러다임을 혁신하는 팀입니다. 1년 내 업계의 ‘대체 불가능한 표준 서비스‘로 자리매김하는 것을 목표로, 가장 지능적인 AI 에이전트를 구축하고 있습니다.
‘고민보다 실행‘을 우선하는 프로페셔널한 동료들과 함께, 기술로 비즈니스의 경계를 확장하는 위대한 여정에 동참할 분을 초대합니다.
팀의 핵심 멤버로서, 정의된 비즈니스 목표 달성을 위한 AI 에이전트 개발 및 시스템 고도화에 집중합니다.
ㆍ크리에이터-광고주 협업 AI 에이전트 개발 : 팀의 전략적 목표에 따라, LLM을 기반으로 다양한 비즈니스 로직을 수행하는 AI 에이전트의 핵심 아키텍처를 설계하고 구현합니다.
ㆍAI 기반 자동화 파이프라인 구축 및 최적화 : 개발된 에이전트가 안정적이고 효율적으로 작동하도록 전체 워크플로우를 설계하며, 실제 데이터를 기반으로 성능을 지속적으로 개선 및 최적화합니다.
저희는 다음과 같은 역량을 통해 실제 비즈니스 임팩트를 창출해 본 분을 찾습니다.
ㆍLLM 기반 비즈니스 문제 해결 경험 : LLM(대규모 언어 모델)을 실제 비즈니스 문제 해결에 적용하여, 측정 가능한 성과를 도출해 본 경험을 보유해야 합니다.
ㆍLLM 에이전트 핵심 기술 역량 : RAG(Retrieval-Augmented Generation), Function Calling(Tool Use)을 기반으로 LLM 에이전트의 핵심 로직을 직접 개발하고 성능을 최적화해 본 경험이 필요합니다.
ㆍ견고한 백엔드 시스템 설계 역량 : Node.js, NestJS의 핵심 원리(DI, 모듈화 등)와 OOP 설계에 대한 깊은 이해를 바탕으로 관련 ORM(e.g., TypeORM, Prisma)에 능숙하며, 확장 가능하고 안정적인 백엔드 API를 설계/운영해 본 경험을 갖추어야 합니다.
ㆍ데이터 아키텍처 이해 : SQL, Airflow, 배치 시스템을 포함한 데이터 파이프라인 구축 및 CI/CD에 대한 깊은 이해를 바탕으로, 복잡한 데이터를 효율적으로 처리할 수 있어야 합니다.
'크리에이터와 브랜드 사이의 광고 시장'이 가진 복잡하고 비효율적인 문제를 기술(Data/AI)로 혁신하는 '크리에이터 솔루션 기업' 입니다.
100억 원 규모의 투자를 바탕으로 이 거대한 도전을 시작한 저희는, 어려운 시기에도 꾸준한 성장을 증명해왔습니다. 이제 팀 온더룩의 '폭발적인 성장'을 함께 만들 동료를 찾습니다.
[ 합류하실 AI Agent 팀을 소개합니다 ]
저희는 크리에이터와 광고주 사이의 복잡한 협업 프로세스를 AI로 자동화하여, 시장의 패러다임을 혁신하는 팀입니다. 1년 내 업계의 ‘대체 불가능한 표준 서비스‘로 자리매김하는 것을 목표로, 가장 지능적인 AI 에이전트를 구축하고 있습니다.
‘고민보다 실행‘을 우선하는 프로페셔널한 동료들과 함께, 기술로 비즈니스의 경계를 확장하는 위대한 여정에 동참할 분을 초대합니다.
주요업무
[ 이런 역할을 담당하게 됩니다 ]팀의 핵심 멤버로서, 정의된 비즈니스 목표 달성을 위한 AI 에이전트 개발 및 시스템 고도화에 집중합니다.
ㆍ크리에이터-광고주 협업 AI 에이전트 개발 : 팀의 전략적 목표에 따라, LLM을 기반으로 다양한 비즈니스 로직을 수행하는 AI 에이전트의 핵심 아키텍처를 설계하고 구현합니다.
ㆍAI 기반 자동화 파이프라인 구축 및 최적화 : 개발된 에이전트가 안정적이고 효율적으로 작동하도록 전체 워크플로우를 설계하며, 실제 데이터를 기반으로 성능을 지속적으로 개선 및 최적화합니다.
자격요건
[ 이런분을 찾습니다 ]저희는 다음과 같은 역량을 통해 실제 비즈니스 임팩트를 창출해 본 분을 찾습니다.
ㆍLLM 기반 비즈니스 문제 해결 경험 : LLM(대규모 언어 모델)을 실제 비즈니스 문제 해결에 적용하여, 측정 가능한 성과를 도출해 본 경험을 보유해야 합니다.
ㆍLLM 에이전트 핵심 기술 역량 : RAG(Retrieval-Augmented Generation), Function Calling(Tool Use)을 기반으로 LLM 에이전트의 핵심 로직을 직접 개발하고 성능을 최적화해 본 경험이 필요합니다.
ㆍ견고한 백엔드 시스템 설계 역량 : Node.js, NestJS의 핵심 원리(DI, 모듈화 등)와 OOP 설계에 대한 깊은 이해를 바탕으로 관련 ORM(e.g., TypeORM, Prisma)에 능숙하며, 확장 가능하고 안정적인 백엔드 API를 설계/운영해 본 경험을 갖추어야 합니다.
ㆍ데이터 아키텍처 이해 : SQL, Airflow, 배치 시스템을 포함한 데이터 파이프라인 구축 및 CI/CD에 대한 깊은 이해를 바탕으로, 복잡한 데이터를 효율적으로 처리할 수 있어야 합니다.
