포지션 상세
"기업의 AI 도입을 막는 건 성능이 아닌, 사고에 대한 두려움입니다."
테스트에서 완벽했던 AI도, 운영 환경에서는 통제 불가능합니다. 티냅스는 운영 중인 AI의 모든 발화를 실시간 검사하고, 위험 감지 시 0.2초 내 개입하는 AI 런타임 신뢰 인프라를 만듭니다.
한국정보올림피아드 대상, 금융권 CTO/CISO 출신의 CEO, Google Research·삼성전자 출신 등 업계 최고의 팀으로,
세계 최고 성능의 경량 AI Trust Layer를 공급하여 AI 에이전트 경제의 글로벌 표준 프로토콜이 되는 것을 목표로 합니다.
한국을 넘어 글로벌 표준을 만들 여정에 함께할 최고의 동료를 기다립니다.
[왜 이 역할이 지금 중요한가?]
티냅스는 작고 빠른 모델로 hallucination, policy violation, jailbreak, prompt injection, data leakage를 실시간으로 탐지하고 개입하는 Runtime Trust Layer를 만듭니다. 거대 모델을 그대로 갖다 쓰는 접근으로는 0.2초 안에 AI 출력에 개입할 수 없기 때문입니다.
Applied AI Engineer는 티냅스 제품의 코어를 만드는, 창립 멤버로 합류하는 포지션입니다. 우리는 더 작은 모델로 더 높은 성능을 만들고, 그 모델이 실제 고객 환경에서 반복적으로 동작하게 만드는 사람을 찾고 있습니다.
이미 제1금융권에서 PoC가 진행되고 있고, 최종 목표는 글로벌 엔터프라이즈 시장입니다. 우리가 만드는 모델은 테스트셋이 아니라 실제 고객 인프라 환경에서 검증받습니다.
[왜 티냅스인가?]
• Detect-Jailbreak 84.4% F1, ToxicChat 81.7% F1. 경쟁 모델 대비 3~33배 작은 모델로 글로벌 SOTA를 이미 달성했습니다. 다음 벤치마크를 함께 깰 사람을 찾습니다.
• 한 사람이 연구, 벤치마크, 프로덕션, 고객 환경 검증까지 끝까지 가져갑니다. 논문과 운영이 분리되지 않습니다.
• 런타임에서 실시간으로 잡아야 할 탐지 카테고리는 계속 넓어지고 있습니다. 작은 모델로 글로벌 trust/safety 벤치마크를 새로 쓸 사람을 찾습니다.
• NVIDIA GTC 2026 AWS Startup Pitch Top 6, Snowflake Startup Challenge Top 10. 외부에서 이미 검증되고 있는 팀에서, AI Runtime Trust 시장의 글로벌 표준을 함께 만듭니다.
• hallucination, jailbreak, prompt injection, data leakage 탐지 경량 모델 연구/개발
• 글로벌 벤치마크와 내부 평가 체계에서 모델 성능을 지속적으로 개선
• 제약 조건(0.2초 SLA, 고객 인프라) 안에서 작은 모델로 큰 모델을 이기는 방법 탐색
• Platform Engineer와 협업, 0.2초 SLA 안에서 서빙되는 모델 구현
• Solution Engineer를 통해 들어오는 고객 failure case를 모델/평가 체계에 반영
• "큰 모델을 쓰면 된다"가 아니라, 제약 조건 안에서 작은 모델로 더 좋은 성능을 만드는 데 흥미를 느끼시는 분
• 모델 정확도뿐 아니라 latency, serving, cost까지 함께 고민하시는 분
• 연구와 제품화를 한 사람이 오갈 수 있는 분
[필요한 경험이에요.]
• ML/DL 모델 학습부터 프로덕션 적용까지 5년 이상의 경험
• NLP 또는 LLM 관련 연구/개발 경험
테스트에서 완벽했던 AI도, 운영 환경에서는 통제 불가능합니다. 티냅스는 운영 중인 AI의 모든 발화를 실시간 검사하고, 위험 감지 시 0.2초 내 개입하는 AI 런타임 신뢰 인프라를 만듭니다.
한국정보올림피아드 대상, 금융권 CTO/CISO 출신의 CEO, Google Research·삼성전자 출신 등 업계 최고의 팀으로,
세계 최고 성능의 경량 AI Trust Layer를 공급하여 AI 에이전트 경제의 글로벌 표준 프로토콜이 되는 것을 목표로 합니다.
한국을 넘어 글로벌 표준을 만들 여정에 함께할 최고의 동료를 기다립니다.
[왜 이 역할이 지금 중요한가?]
티냅스는 작고 빠른 모델로 hallucination, policy violation, jailbreak, prompt injection, data leakage를 실시간으로 탐지하고 개입하는 Runtime Trust Layer를 만듭니다. 거대 모델을 그대로 갖다 쓰는 접근으로는 0.2초 안에 AI 출력에 개입할 수 없기 때문입니다.
Applied AI Engineer는 티냅스 제품의 코어를 만드는, 창립 멤버로 합류하는 포지션입니다. 우리는 더 작은 모델로 더 높은 성능을 만들고, 그 모델이 실제 고객 환경에서 반복적으로 동작하게 만드는 사람을 찾고 있습니다.
이미 제1금융권에서 PoC가 진행되고 있고, 최종 목표는 글로벌 엔터프라이즈 시장입니다. 우리가 만드는 모델은 테스트셋이 아니라 실제 고객 인프라 환경에서 검증받습니다.
[왜 티냅스인가?]
• Detect-Jailbreak 84.4% F1, ToxicChat 81.7% F1. 경쟁 모델 대비 3~33배 작은 모델로 글로벌 SOTA를 이미 달성했습니다. 다음 벤치마크를 함께 깰 사람을 찾습니다.
• 한 사람이 연구, 벤치마크, 프로덕션, 고객 환경 검증까지 끝까지 가져갑니다. 논문과 운영이 분리되지 않습니다.
• 런타임에서 실시간으로 잡아야 할 탐지 카테고리는 계속 넓어지고 있습니다. 작은 모델로 글로벌 trust/safety 벤치마크를 새로 쓸 사람을 찾습니다.
• NVIDIA GTC 2026 AWS Startup Pitch Top 6, Snowflake Startup Challenge Top 10. 외부에서 이미 검증되고 있는 팀에서, AI Runtime Trust 시장의 글로벌 표준을 함께 만듭니다.
주요업무
[이 역할에서 하게 될 일]• hallucination, jailbreak, prompt injection, data leakage 탐지 경량 모델 연구/개발
• 글로벌 벤치마크와 내부 평가 체계에서 모델 성능을 지속적으로 개선
• 제약 조건(0.2초 SLA, 고객 인프라) 안에서 작은 모델로 큰 모델을 이기는 방법 탐색
• Platform Engineer와 협업, 0.2초 SLA 안에서 서빙되는 모델 구현
• Solution Engineer를 통해 들어오는 고객 failure case를 모델/평가 체계에 반영
자격요건
[이런 분을 찾고 있어요.]• "큰 모델을 쓰면 된다"가 아니라, 제약 조건 안에서 작은 모델로 더 좋은 성능을 만드는 데 흥미를 느끼시는 분
• 모델 정확도뿐 아니라 latency, serving, cost까지 함께 고민하시는 분
• 연구와 제품화를 한 사람이 오갈 수 있는 분
[필요한 경험이에요.]
• ML/DL 모델 학습부터 프로덕션 적용까지 5년 이상의 경험
• NLP 또는 LLM 관련 연구/개발 경험
