포지션 상세
카카오페이증권은 어렵고 복잡한 투자의 문턱을 낮추고,
생활 속 가장 가까운 금융투자 회사를 만듭니다.
국내최초 테크핀 증권사에서 새로운 투자문화를 함께 만들어 갈 여러분을 기다립니다.
[조직소개]
AI Native Engineering팀
• 카카오페이증권 AI Native Engineering Team은 SDLC(Software Development Life Cycle) 전반에 걸쳐 확장성·안정성·생산성을 끌어올려, 회사가 빠르고 단단하게 성장하는 기술 기반을 만듭니다. 그리고 이 모든 일을 AI Native하게 — AI를 일상의 기본값으로 — 해냅니다.
• 팀은 Platform Engineering(확장성) · SRE(안정성) · Productivity Engineering(생산성) 세 영역을 담당하며, 이 세 축을 AI Native한 방식으로 끌어올립니다.
• 사내 임직원이 매일 쓰는 워크플로우와 업무 솔루션을 직접 만들고 운영하며, AI Agent를 SDLC 전반(기획–개발–QA–배포–운영)과 전사 업무에 녹여 '누구나 빠르게 랜딩하고 더 빠르게 끝내는' 일하는 방식을 만들어갑니다.
• 업무 진입점 – 표준 프로세스(SDLC/결재·컴플/인프라·플랫폼) – 산출물/지식 레이어 – AI Agent Overlay를 하나의 흐름으로 연결해, 업무의 시작부터 종료까지 가시화·자동화·측정 가능한 내부 플랫폼을 만듭니다.
• 비즈니스/서비스 문제를 AI 문제로 정의하고, 해결에 적합한 기술 요소를 독립적으로 제안해요.
• 단위 기능의 AI 서비스의 아키텍처와 API 설계를 수행하며, 적절한 스토리지 선택과 데이터 처리 파이프라인을 구현해요.
• 단위 기능을 수행하는 Agent를 설계하고 Tool과 Memory를 활용하여 고도화된 에이전트를 구현해요.
• 문제 해결에 필요한 데이터 수집, 전처리 및 모델 학습을 주도적으로 진행해요.
• RAG, Tool calling 등 Agent의 성능을 높이기 위해 다양한 방법을 이해하고 활용해요.
• 성능을 검증하기 위한 데이터와 평가 지표를 스스로 설계하고, 결과 분석을 통해 모델 및 프롬프트의 개선 방향을 도출해요.
• AI 서비스의 전체 아키텍처를 설계하고, 데이터 수집부터 서빙까지의 파이프라인을 구축해본 경험이 있으신 분을 원해요.
• 중규모 AI 서비스 아키텍처 및 데이터 파이프라인 설계/구축 경험을 보유하신 분을 원해요.
• AWS, GCP 등 클라우드 인프라에 대한 높은 이해도를 바탕으로 서비스를 구성하고 최적화해본 경험이 있으신 분을 원해요.
• LangChain, LlamaIndex 등의 프레임워크를 활용하여 실제 동작하는 Agent를 설계하고 구현해본 경험이 있으신 분을 원해요.
• Internal Platform에서 요구되는 권한/감사/보안 정책을 이해하고, Human-in-the-loop 기반의 안전한 자동화 흐름을 설계·운영할 수 있으신 분을 원해요.
생활 속 가장 가까운 금융투자 회사를 만듭니다.
국내최초 테크핀 증권사에서 새로운 투자문화를 함께 만들어 갈 여러분을 기다립니다.
[조직소개]
AI Native Engineering팀
• 카카오페이증권 AI Native Engineering Team은 SDLC(Software Development Life Cycle) 전반에 걸쳐 확장성·안정성·생산성을 끌어올려, 회사가 빠르고 단단하게 성장하는 기술 기반을 만듭니다. 그리고 이 모든 일을 AI Native하게 — AI를 일상의 기본값으로 — 해냅니다.
• 팀은 Platform Engineering(확장성) · SRE(안정성) · Productivity Engineering(생산성) 세 영역을 담당하며, 이 세 축을 AI Native한 방식으로 끌어올립니다.
• 사내 임직원이 매일 쓰는 워크플로우와 업무 솔루션을 직접 만들고 운영하며, AI Agent를 SDLC 전반(기획–개발–QA–배포–운영)과 전사 업무에 녹여 '누구나 빠르게 랜딩하고 더 빠르게 끝내는' 일하는 방식을 만들어갑니다.
• 업무 진입점 – 표준 프로세스(SDLC/결재·컴플/인프라·플랫폼) – 산출물/지식 레이어 – AI Agent Overlay를 하나의 흐름으로 연결해, 업무의 시작부터 종료까지 가시화·자동화·측정 가능한 내부 플랫폼을 만듭니다.
주요업무
• Internal Platform에 내장되는 AI Agent들의 역할을 정의하고, Multi-Agent 기반 오케스트레이션과 서브 에이전트 협업 플로우를 설계·구현해요.• 비즈니스/서비스 문제를 AI 문제로 정의하고, 해결에 적합한 기술 요소를 독립적으로 제안해요.
• 단위 기능의 AI 서비스의 아키텍처와 API 설계를 수행하며, 적절한 스토리지 선택과 데이터 처리 파이프라인을 구현해요.
• 단위 기능을 수행하는 Agent를 설계하고 Tool과 Memory를 활용하여 고도화된 에이전트를 구현해요.
• 문제 해결에 필요한 데이터 수집, 전처리 및 모델 학습을 주도적으로 진행해요.
• RAG, Tool calling 등 Agent의 성능을 높이기 위해 다양한 방법을 이해하고 활용해요.
• 성능을 검증하기 위한 데이터와 평가 지표를 스스로 설계하고, 결과 분석을 통해 모델 및 프롬프트의 개선 방향을 도출해요.
자격요건
• Kubernetes 환경에서 서비스를 직접 배포하고, 안정적으로 운영해본 경험이 있으신 분을 원해요.• AI 서비스의 전체 아키텍처를 설계하고, 데이터 수집부터 서빙까지의 파이프라인을 구축해본 경험이 있으신 분을 원해요.
• 중규모 AI 서비스 아키텍처 및 데이터 파이프라인 설계/구축 경험을 보유하신 분을 원해요.
• AWS, GCP 등 클라우드 인프라에 대한 높은 이해도를 바탕으로 서비스를 구성하고 최적화해본 경험이 있으신 분을 원해요.
• LangChain, LlamaIndex 등의 프레임워크를 활용하여 실제 동작하는 Agent를 설계하고 구현해본 경험이 있으신 분을 원해요.
• Internal Platform에서 요구되는 권한/감사/보안 정책을 이해하고, Human-in-the-loop 기반의 안전한 자동화 흐름을 설계·운영할 수 있으신 분을 원해요.
