포지션 상세
[회사소개]
넥써쓰(NEXUS) 는 블록체인 기술로 게임 경제를 다시 설계하는 플랫폼 기업입니다.
우리는 게임을 단순한 엔터테인먼트가 아니라 누구나 자산을 창출하고 교환할 수 있는 새로운 경제 공간으로 확장하고 있습니다. 우리의 핵심 플랫폼 크로쓰(CROSS) 는 게임 자산의 온체인 기록, 유저 활동 분석, 거버넌스 참여까지 아우르는 웹3 인프라입니다. 이를 통해 개발사는 새로운 가치를 만들고, 유저는 게임 안팎에서 자산을 소유하는 경험을 누릴 수 있습니다.
넥써쓰는 단순히 게임 회사를 넘어, 블록체인 기술·결제 인프라·글로벌 파트너십을 통해 게임 경제를 현실 세계로 연결하는 기술 기업으로 나아가고 있습니다. 우리는 실험을 두려워하지 않는 사람, 기술과 트렌드를 연결해 새로운 가능성을 여는 사람과 함께하고자 합니다.
게임 경제의 미래를 함께 만들 넥써쓰에 합류하세요.
[프로젝트 소개]
ANT는 LangGraph 기반 오케스트레이션, 프롬프트 엔진, 벡터 메모리, Multi-Tenancy 워크스페이스를 통해 소프트웨어 개발을 엔드투엔드로 자동화하는 AI 네이티브 에이전트 프레임워크입니다.
[역할 개요]
멀티 에이전트 워크플로의 핵심 인프라를 구축하고 개선하는 AI 엔지니어로 합류합니다. 기술적 배경과 관심사에 따라 LangGraph 오케스트레이션, 프롬프트 엔지니어링 & 정책 시스템, 벡터 리트리벌 & 청킹 파이프라인 중 하나 이상의 영역을 담당하게 됩니다. Chief Architect에게 직접 보고하며 명확한 책임 범위와 성장 가능성을 가진 실무 중심 역할입니다.
[보고 및 협업 체계]
• 직속 보고: Chief Architect
• 업무 관계: 아키텍트와 설계 결정, 스프린트 계획, 코드리뷰를 긴밀히 협업하며 본인 도메인을 엔드투엔드로 소유
• 동료 협업: 다른 AI 엔지니어와 트랙 간 통합 작업 - 오케스트레이션 엔지니어는 컨텍스트 계약 정의, 프롬프트 엔지니어는 LLM 품질 최적화, 데이터 엔지니어는 안정적 리트리벌 보장
[About NEXUS]
NEXUS is a platform company redefining game economies through blockchain technology.
We envision games not merely as entertainment, but as new economic spaces where anyone can create and exchange assets. Our core platform, CROSS, is a Web3 infrastructure that supports on-chain recording of game assets, user activity analytics, and governance participation. This enables developers to create new forms of value, while users experience true ownership of their assets both inside and outside the game.
NEXUS is evolving beyond a traditional game company into a technology enterprise that connects game economies with the real world through blockchain technology, payment infrastructure, and global partnerships. We seek individuals who embrace experimentation and have the passion to bridge technology and trends to unlock new possibilities.
Join NEXUS and help shape the future of game economies.
[Project Introduction]
ANT is an AI-native agent framework that automates software development end-to-end through LangGraph-based orchestration, prompt engines, vectorized memory, and autonomous workspaces.
[Role Overview]
Join as an AI engineer to build and refine core infrastructure for multi-agent workflows.
Depending on your technical background and interests, you'll focus on one or more areas:LangGraph orchestration, prompt engineering & policy systems, or vector retrieval & chunking pipelines. This is a hands-on role reporting directly to the Chief Architect, with clear ownership and growth potential.
[Reporting & Collaboration]
• Direct Report: Chief Architect
• Working Relationship: Collaborate closely with the architect on design decisions, sprint
planning, and code reviews while owning your domain end-to-end
• Peer Collaboration: Work with other AI engineers on cross-track integration-orchestration engineers define context contracts, prompt engineers optimize LLM quality, and data engineers ensure reliable retrieval
역량과 프로젝트 필요에 따라 아래 트랙 중 하나 이상을 담당합니다!
트랙 A: LangGraph 오케스트레이션 & 워크플로
• LangGraph 노드(감지·계획·실행·검증)를 명시적 스키마, 재시도 로직, 에러 처리와 함께 설계·개선
• 에이전트 품질 측정을 위한 평가 프레임워크(셀프 체크·자동 리뷰·회귀 테스트) 구축
• 워크플로 관찰성, 디버깅 도구, 시뮬레이션 환경 구현
트랙 B: 프롬프트 엔지니어링 & 정책 시스템
• PromptEngine 내 프롬프트 템플릿과 정책 집행 경로를 통합하여 품질 유지하며 토큰 비용 절감
• 프로덕션 LLM 출력용 가드레일, 검증 규칙, 콘텐츠 안전 메커니즘 설계
• 프롬프트 diff 시각화 도구 및 A/B 테스팅 인프라 구축
트랙 C: 벡터 리트리벌 & 데이터 파이프라인
• 코드베이스 분석용 청킹·인덱싱·리트리벌 스택(ChunkEngine, CodebaseIndexer) 책임
• 코드와 문서에 최적화된 적응형 청킹 전략 및 재랭킹 플로우 설계
• 품질 지표(히트율·토큰 효율·드리프트 감지)를 자동 알림과 함께 구축
공통 책임 (모든 트랙)
• Chief Architect와 API 계약, 아키텍처 의사결정, 품질 게이트 협업
• 오프라인 개발용 모의 LLM 하네스 및 재현 가능한 테스트 픽스처 구축
• 시스템 설계 논의 및 인프라 기획 기여
[기대성과]
트랙 A (LangGraph 오케스트레이션):
• 가시성이 확보된 결정적 LangGraph 실행, 감소한 재시도·에러 비율
• 재현 가능한 테스트 하네스 및 에이전트 워크플로 평가 프레임워크
• 워크플로 신뢰성 및 실행 추적성의 측정 가능한 개선
트랙 B (프롬프트 엔지니어링 & 정책):
• 출력 품질 유지·개선하며 하향 안정화된 프롬프트 비용 지표
• 문서화된 커버리지와 함께 프로덕션 준비된 가드레일 및 검증 시스템
• 프롬프트 최적화 및 품질 측정을 위한 A/B 테스팅 인프라
트랙 C (벡터 리트리벌 & 데이터):
• 자동 경보 및 드리프트 감지가 적용된 안정적 청킹/리트리벌 지표
• 재현 가능한 데이터 픽스처 및 인덱싱 전략 모범 사례 문서화
• 히트율·토큰 효율·컨텍스트 관련성의 측정 가능한 개선
[Key Responsibilities]
You will take ownership of one or more of the following tracks based on your strengths and project needs:
Track A: LangGraph Orchestration & Workflows
• Design and refine LangGraph nodes (detect, plan, execute, validate) with explicit schemas, retry logic, and error handling
• Build evaluation frameworks (self-check, auto-review, regression tests) to measure agent quality
• Implement workflow observability, debugging tools, and simulation environments
Track B: Prompt Engineering & Policy Systems
• Consolidate prompt templates and policy enforcement paths in the PromptEngine to reduce token costs while maintaining quality
• Design guardrails, validation rules, and content safety mechanisms for production LLM outputs
• Build prompt diff visualizers and A/B testing infrastructure
Track C: Vector Retrieval & Data Pipelines
• Own the chunking, indexing, and retrieval stack (ChunkEngine, CodebaseIndexer) for
codebase analysis
• Design adaptive chunking strategies and reranking flows optimized for code and
documentation
• Instrument quality metrics (hit rate, token efficiency, drift detection) with automated alerts
Cross-Cutting Responsibilities (All Tracks)
• Collaborate with Chief Architect on API contracts, architecture decisions, and quality gates
• Build mock LLM harnesses and reproducible test fixtures for offline development
• Contribute to system design discussions and infrastructure planning
[Success Indicators]
For Track A (LangGraph Orchestration):
• Deterministic LangGraph runs with clear observability and reduced retry/error rates
• Reproducible test harnesses and evaluation frameworks for agent workflows
• Measurable improvements in workflow reliability and execution traceability
For Track B (Prompt Engineering & Policy):
• Prompt cost metrics trending down while maintaining or improving output quality
• Production-ready guardrails and validation systems with documented coverage
• A/B testing infrastructure for prompt optimization and quality measurement
For Track C (Vector Retrieval & Data):
• Stable chunk/retrieval metrics with automated alerts and drift detection
• Reproducible data fixtures and documented best practices for indexing strategies
• Measurable improvements in hit rate, token efficiency, and context relevance
• 비동기 프로그래밍, API 연동, 테스팅 관행에 대한 탄탄한 이해
• 최신 AI 기법 이해를 위해 연구 논문 및 기술 문서를 읽고 소화할 수 있는 능력
• LangGraph, 벡터 DB, 프롬프트 엔지니어링 등을 실무를 통해 빠르게 습득 가능한 자기주도형 학습자
• 요구사항이 진화하는 빠른 속도의 초기 단계 환경에서 일할 수 있는 적응력
[Minimum Qualifications]
• 3+ years of software development experience with TypeScript/Node.js or modern web frameworks (React, Vue, etc.)
• Strong understanding of async programming, API integration, and testing practices
• Ability to read research papers and technical documentation to understand emerging AI techniques
• Self-directed learner who can ramp up on LangGraph, vector databases, or prompt engineering through hands-on experimentation
• Comfortable working in a fast-paced, early-stage environment with evolving requirements
넥써쓰(NEXUS) 는 블록체인 기술로 게임 경제를 다시 설계하는 플랫폼 기업입니다.
우리는 게임을 단순한 엔터테인먼트가 아니라 누구나 자산을 창출하고 교환할 수 있는 새로운 경제 공간으로 확장하고 있습니다. 우리의 핵심 플랫폼 크로쓰(CROSS) 는 게임 자산의 온체인 기록, 유저 활동 분석, 거버넌스 참여까지 아우르는 웹3 인프라입니다. 이를 통해 개발사는 새로운 가치를 만들고, 유저는 게임 안팎에서 자산을 소유하는 경험을 누릴 수 있습니다.
넥써쓰는 단순히 게임 회사를 넘어, 블록체인 기술·결제 인프라·글로벌 파트너십을 통해 게임 경제를 현실 세계로 연결하는 기술 기업으로 나아가고 있습니다. 우리는 실험을 두려워하지 않는 사람, 기술과 트렌드를 연결해 새로운 가능성을 여는 사람과 함께하고자 합니다.
게임 경제의 미래를 함께 만들 넥써쓰에 합류하세요.
[프로젝트 소개]
ANT는 LangGraph 기반 오케스트레이션, 프롬프트 엔진, 벡터 메모리, Multi-Tenancy 워크스페이스를 통해 소프트웨어 개발을 엔드투엔드로 자동화하는 AI 네이티브 에이전트 프레임워크입니다.
[역할 개요]
멀티 에이전트 워크플로의 핵심 인프라를 구축하고 개선하는 AI 엔지니어로 합류합니다. 기술적 배경과 관심사에 따라 LangGraph 오케스트레이션, 프롬프트 엔지니어링 & 정책 시스템, 벡터 리트리벌 & 청킹 파이프라인 중 하나 이상의 영역을 담당하게 됩니다. Chief Architect에게 직접 보고하며 명확한 책임 범위와 성장 가능성을 가진 실무 중심 역할입니다.
[보고 및 협업 체계]
• 직속 보고: Chief Architect
• 업무 관계: 아키텍트와 설계 결정, 스프린트 계획, 코드리뷰를 긴밀히 협업하며 본인 도메인을 엔드투엔드로 소유
• 동료 협업: 다른 AI 엔지니어와 트랙 간 통합 작업 - 오케스트레이션 엔지니어는 컨텍스트 계약 정의, 프롬프트 엔지니어는 LLM 품질 최적화, 데이터 엔지니어는 안정적 리트리벌 보장
[About NEXUS]
NEXUS is a platform company redefining game economies through blockchain technology.
We envision games not merely as entertainment, but as new economic spaces where anyone can create and exchange assets. Our core platform, CROSS, is a Web3 infrastructure that supports on-chain recording of game assets, user activity analytics, and governance participation. This enables developers to create new forms of value, while users experience true ownership of their assets both inside and outside the game.
NEXUS is evolving beyond a traditional game company into a technology enterprise that connects game economies with the real world through blockchain technology, payment infrastructure, and global partnerships. We seek individuals who embrace experimentation and have the passion to bridge technology and trends to unlock new possibilities.
Join NEXUS and help shape the future of game economies.
[Project Introduction]
ANT is an AI-native agent framework that automates software development end-to-end through LangGraph-based orchestration, prompt engines, vectorized memory, and autonomous workspaces.
[Role Overview]
Join as an AI engineer to build and refine core infrastructure for multi-agent workflows.
Depending on your technical background and interests, you'll focus on one or more areas:LangGraph orchestration, prompt engineering & policy systems, or vector retrieval & chunking pipelines. This is a hands-on role reporting directly to the Chief Architect, with clear ownership and growth potential.
[Reporting & Collaboration]
• Direct Report: Chief Architect
• Working Relationship: Collaborate closely with the architect on design decisions, sprint
planning, and code reviews while owning your domain end-to-end
• Peer Collaboration: Work with other AI engineers on cross-track integration-orchestration engineers define context contracts, prompt engineers optimize LLM quality, and data engineers ensure reliable retrieval
주요업무
[주요업무]역량과 프로젝트 필요에 따라 아래 트랙 중 하나 이상을 담당합니다!
트랙 A: LangGraph 오케스트레이션 & 워크플로
• LangGraph 노드(감지·계획·실행·검증)를 명시적 스키마, 재시도 로직, 에러 처리와 함께 설계·개선
• 에이전트 품질 측정을 위한 평가 프레임워크(셀프 체크·자동 리뷰·회귀 테스트) 구축
• 워크플로 관찰성, 디버깅 도구, 시뮬레이션 환경 구현
트랙 B: 프롬프트 엔지니어링 & 정책 시스템
• PromptEngine 내 프롬프트 템플릿과 정책 집행 경로를 통합하여 품질 유지하며 토큰 비용 절감
• 프로덕션 LLM 출력용 가드레일, 검증 규칙, 콘텐츠 안전 메커니즘 설계
• 프롬프트 diff 시각화 도구 및 A/B 테스팅 인프라 구축
트랙 C: 벡터 리트리벌 & 데이터 파이프라인
• 코드베이스 분석용 청킹·인덱싱·리트리벌 스택(ChunkEngine, CodebaseIndexer) 책임
• 코드와 문서에 최적화된 적응형 청킹 전략 및 재랭킹 플로우 설계
• 품질 지표(히트율·토큰 효율·드리프트 감지)를 자동 알림과 함께 구축
공통 책임 (모든 트랙)
• Chief Architect와 API 계약, 아키텍처 의사결정, 품질 게이트 협업
• 오프라인 개발용 모의 LLM 하네스 및 재현 가능한 테스트 픽스처 구축
• 시스템 설계 논의 및 인프라 기획 기여
[기대성과]
트랙 A (LangGraph 오케스트레이션):
• 가시성이 확보된 결정적 LangGraph 실행, 감소한 재시도·에러 비율
• 재현 가능한 테스트 하네스 및 에이전트 워크플로 평가 프레임워크
• 워크플로 신뢰성 및 실행 추적성의 측정 가능한 개선
트랙 B (프롬프트 엔지니어링 & 정책):
• 출력 품질 유지·개선하며 하향 안정화된 프롬프트 비용 지표
• 문서화된 커버리지와 함께 프로덕션 준비된 가드레일 및 검증 시스템
• 프롬프트 최적화 및 품질 측정을 위한 A/B 테스팅 인프라
트랙 C (벡터 리트리벌 & 데이터):
• 자동 경보 및 드리프트 감지가 적용된 안정적 청킹/리트리벌 지표
• 재현 가능한 데이터 픽스처 및 인덱싱 전략 모범 사례 문서화
• 히트율·토큰 효율·컨텍스트 관련성의 측정 가능한 개선
[Key Responsibilities]
You will take ownership of one or more of the following tracks based on your strengths and project needs:
Track A: LangGraph Orchestration & Workflows
• Design and refine LangGraph nodes (detect, plan, execute, validate) with explicit schemas, retry logic, and error handling
• Build evaluation frameworks (self-check, auto-review, regression tests) to measure agent quality
• Implement workflow observability, debugging tools, and simulation environments
Track B: Prompt Engineering & Policy Systems
• Consolidate prompt templates and policy enforcement paths in the PromptEngine to reduce token costs while maintaining quality
• Design guardrails, validation rules, and content safety mechanisms for production LLM outputs
• Build prompt diff visualizers and A/B testing infrastructure
Track C: Vector Retrieval & Data Pipelines
• Own the chunking, indexing, and retrieval stack (ChunkEngine, CodebaseIndexer) for
codebase analysis
• Design adaptive chunking strategies and reranking flows optimized for code and
documentation
• Instrument quality metrics (hit rate, token efficiency, drift detection) with automated alerts
Cross-Cutting Responsibilities (All Tracks)
• Collaborate with Chief Architect on API contracts, architecture decisions, and quality gates
• Build mock LLM harnesses and reproducible test fixtures for offline development
• Contribute to system design discussions and infrastructure planning
[Success Indicators]
For Track A (LangGraph Orchestration):
• Deterministic LangGraph runs with clear observability and reduced retry/error rates
• Reproducible test harnesses and evaluation frameworks for agent workflows
• Measurable improvements in workflow reliability and execution traceability
For Track B (Prompt Engineering & Policy):
• Prompt cost metrics trending down while maintaining or improving output quality
• Production-ready guardrails and validation systems with documented coverage
• A/B testing infrastructure for prompt optimization and quality measurement
For Track C (Vector Retrieval & Data):
• Stable chunk/retrieval metrics with automated alerts and drift detection
• Reproducible data fixtures and documented best practices for indexing strategies
• Measurable improvements in hit rate, token efficiency, and context relevance
자격요건
• 소프트웨어 개발 경력 3년 이상 (TypeScript/Node.js 또는 모던 웹 프레임워크 React, Vue 등)• 비동기 프로그래밍, API 연동, 테스팅 관행에 대한 탄탄한 이해
• 최신 AI 기법 이해를 위해 연구 논문 및 기술 문서를 읽고 소화할 수 있는 능력
• LangGraph, 벡터 DB, 프롬프트 엔지니어링 등을 실무를 통해 빠르게 습득 가능한 자기주도형 학습자
• 요구사항이 진화하는 빠른 속도의 초기 단계 환경에서 일할 수 있는 적응력
[Minimum Qualifications]
• 3+ years of software development experience with TypeScript/Node.js or modern web frameworks (React, Vue, etc.)
• Strong understanding of async programming, API integration, and testing practices
• Ability to read research papers and technical documentation to understand emerging AI techniques
• Self-directed learner who can ramp up on LangGraph, vector databases, or prompt engineering through hands-on experimentation
• Comfortable working in a fast-paced, early-stage environment with evolving requirements
