포지션 상세
Astar는 AI Transformation을 통해 모두가 별이 되는 세상을 만들고자 하는 혁신적인 회사예요.
우리는 Agentic AI 시대에 맞춰, 단순한 업무 수행자가 아닌 문제 해결자로서의 변화를 추구하고 있어요.
Astar는 마케팅 분야에 집중하여, 반복적이고 비효율적인 업무를 AI로 자동화하고자 합니다.
Moast라는 마케팅 특화 Agentic AI 서비스를 통해 브랜드와 마케터의 업무를 분석, 기획, 콘텐츠 제작, 실행, 개선하는 세상을 만들고 있어요.
Astar의 핵심 경쟁력은 다음과 같습니다.
1. AI를 활용한 마케팅 자동화 솔루션 제공 (특허 출원 5건, 다건 수상)
2. 대기업과의 협업을 통한 실무 적용 경험 (KT, SKT, 삼성카드, 롯데 등)
3. 작은 팀으로도 큰 성과를 내는 AI Native 방식의 업무 수행. (미친듯이 으쌰으쌰 하며 재밌게 달리고 있어요!)
Astar와 함께 혁신적인 마케팅 AI Agent를 만들어갈 초기 핵심 빌더를 찾고 있습니다!!
----
Astar는 아직 큰 회사는 아니지만, 작은 팀이기 때문에 한 사람이 만들 수 있는 임팩트가 매우 큽니다.
우리는 단순한 복지보다
• 빠른 실행
• 빠른 실험
• 높은 오너십
• AI Native 방식의 업무 문화
를 더 중요하게 생각합니다.
• 완벽한 설계보다 빠른 실험과 실행을 중요하게 생각합니다.
• 빠르게 만들고 실제 고객 반응으로 개선합니다.
• 작은 팀이지만 높은 오너십으로 빠르게 움직입니다.
• AI를 단순 기능이 아니라 제품 경험 전체로 연결하려고 합니다.
• “AI 시대에 어떻게 제품을 만들어야 하는가?”를 계속 고민하고 실험합니다.
• KT, 삼성카드 등 실제 대기업 고객사에 적용되는 AI 제품을 만들고 있습니다.
## 지원 시 지원동기를 같이 작성 및 공유해주시면 감사하겠습니다!
우리는 생성형 AI를 실제 제품으로 만들고, 고객이 반복적으로 사용하는 AI Agent 기능으로 운영할 수 있는 사람을 찾고 있습니다.
AI API를 호출하는 수준을 넘어, Agentic AI를 지향하며 Prompt, Context, Tool Calling, Function Calling, Workflow, Agent Orchestration, LLMOps를 실제 서비스 안에 녹여내고, 고객 피드백을 바탕으로 빠르게 개선해나갈 분을 찾습니다.
주요업무
• Moast의 AI Agent 기반 제품 기능을 설계하고 개발합니다.
• 마케팅 업무를 자동화하는 AI Workflow와 Agent 구조를 만듭니다.
• LLM, 이미지 생성 AI, 영상 생성 AI를 조합해 실제 고객이 사용하는 기능을 구현합니다.
• Prompt, Context, Tool Calling, Function Calling 기반의 AI 기능을 제품에 적용합니다.
• 사용자 입력, 상품 정보, 브랜드 정보, 광고 성과 데이터 등을 AI가 활용할 수 있는 구조로 설계합니다.
• 마케팅 콘텐츠 생성, 광고 소재 생성, CRM 메시지 생성 등 반복 업무를 AI Agent로 자동화합니다.
• LangGraph, Agent Workflow, MCP, RAG 등 다양한 AI Agent 기술을 실험하고 제품에 적용합니다.
• 생성형 AI 기능의 품질, 속도, 비용, 실패율을 모니터링하고 개선합니다.
• AI 모델 호출, 재시도, 실패 처리, 상태 관리, 비용 추적 등 운영 가능한 LLMOps 구조를 만듭니다.
• 고객 피드백을 기반으로 문제를 발견하고 빠르게 실험·개선합니다.
• 초기 팀의 핵심 멤버로서 제품 방향, 기술 구조, 사용자 경험을 함께 고민합니다.
• LLM API, 이미지 생성 API, 영상 생성 API 등 생성형 AI API를 활용해본 경험이 있으신 분
• AI Agent, Workflow Automation, LLMOps에 대한 이해 또는 직접 실험해본 경험이 있으신 분
• Prompt Engineering, Context 설계, Tool Calling, Function Calling에 대한 이해가 있으신 분
• Python 또는 Node.js 기반으로 실제 서비스를 개발·운영해본 경험이 있으신 분
• AI 기능의 품질, 속도, 비용, 실패율을 고려하며 운영 가능한 구조를 고민해본 분
우리는 Agentic AI 시대에 맞춰, 단순한 업무 수행자가 아닌 문제 해결자로서의 변화를 추구하고 있어요.
Astar는 마케팅 분야에 집중하여, 반복적이고 비효율적인 업무를 AI로 자동화하고자 합니다.
Moast라는 마케팅 특화 Agentic AI 서비스를 통해 브랜드와 마케터의 업무를 분석, 기획, 콘텐츠 제작, 실행, 개선하는 세상을 만들고 있어요.
Astar의 핵심 경쟁력은 다음과 같습니다.
1. AI를 활용한 마케팅 자동화 솔루션 제공 (특허 출원 5건, 다건 수상)
2. 대기업과의 협업을 통한 실무 적용 경험 (KT, SKT, 삼성카드, 롯데 등)
3. 작은 팀으로도 큰 성과를 내는 AI Native 방식의 업무 수행. (미친듯이 으쌰으쌰 하며 재밌게 달리고 있어요!)
Astar와 함께 혁신적인 마케팅 AI Agent를 만들어갈 초기 핵심 빌더를 찾고 있습니다!!
----
Astar는 아직 큰 회사는 아니지만, 작은 팀이기 때문에 한 사람이 만들 수 있는 임팩트가 매우 큽니다.
우리는 단순한 복지보다
• 빠른 실행
• 빠른 실험
• 높은 오너십
• AI Native 방식의 업무 문화
를 더 중요하게 생각합니다.
• 완벽한 설계보다 빠른 실험과 실행을 중요하게 생각합니다.
• 빠르게 만들고 실제 고객 반응으로 개선합니다.
• 작은 팀이지만 높은 오너십으로 빠르게 움직입니다.
• AI를 단순 기능이 아니라 제품 경험 전체로 연결하려고 합니다.
• “AI 시대에 어떻게 제품을 만들어야 하는가?”를 계속 고민하고 실험합니다.
• KT, 삼성카드 등 실제 대기업 고객사에 적용되는 AI 제품을 만들고 있습니다.
## 지원 시 지원동기를 같이 작성 및 공유해주시면 감사하겠습니다!
주요업무
이번 포지션은 단순한 백엔드 개발자나 모델 연구자를 찾는 자리가 아닙니다.우리는 생성형 AI를 실제 제품으로 만들고, 고객이 반복적으로 사용하는 AI Agent 기능으로 운영할 수 있는 사람을 찾고 있습니다.
AI API를 호출하는 수준을 넘어, Agentic AI를 지향하며 Prompt, Context, Tool Calling, Function Calling, Workflow, Agent Orchestration, LLMOps를 실제 서비스 안에 녹여내고, 고객 피드백을 바탕으로 빠르게 개선해나갈 분을 찾습니다.
주요업무
• Moast의 AI Agent 기반 제품 기능을 설계하고 개발합니다.
• 마케팅 업무를 자동화하는 AI Workflow와 Agent 구조를 만듭니다.
• LLM, 이미지 생성 AI, 영상 생성 AI를 조합해 실제 고객이 사용하는 기능을 구현합니다.
• Prompt, Context, Tool Calling, Function Calling 기반의 AI 기능을 제품에 적용합니다.
• 사용자 입력, 상품 정보, 브랜드 정보, 광고 성과 데이터 등을 AI가 활용할 수 있는 구조로 설계합니다.
• 마케팅 콘텐츠 생성, 광고 소재 생성, CRM 메시지 생성 등 반복 업무를 AI Agent로 자동화합니다.
• LangGraph, Agent Workflow, MCP, RAG 등 다양한 AI Agent 기술을 실험하고 제품에 적용합니다.
• 생성형 AI 기능의 품질, 속도, 비용, 실패율을 모니터링하고 개선합니다.
• AI 모델 호출, 재시도, 실패 처리, 상태 관리, 비용 추적 등 운영 가능한 LLMOps 구조를 만듭니다.
• 고객 피드백을 기반으로 문제를 발견하고 빠르게 실험·개선합니다.
• 초기 팀의 핵심 멤버로서 제품 방향, 기술 구조, 사용자 경험을 함께 고민합니다.
자격요건
• 생성형 AI를 활용한 제품 또는 기능을 직접 만들어본 경험이 있으신 분• LLM API, 이미지 생성 API, 영상 생성 API 등 생성형 AI API를 활용해본 경험이 있으신 분
• AI Agent, Workflow Automation, LLMOps에 대한 이해 또는 직접 실험해본 경험이 있으신 분
• Prompt Engineering, Context 설계, Tool Calling, Function Calling에 대한 이해가 있으신 분
• Python 또는 Node.js 기반으로 실제 서비스를 개발·운영해본 경험이 있으신 분
• AI 기능의 품질, 속도, 비용, 실패율을 고려하며 운영 가능한 구조를 고민해본 분
