포지션 상세
[팀카이 소개]
팀카이(TeamKai)는 KaiCX라는 AI Agent 운영 플랫폼을 만듭니다. 우리의 일은 고객사의 고객센터를 AI로 혁신하는 일입니다.
• 미션: 모든 기업이 AI를 통해 탁월한 고객 경험을 제공할 수 있도록 돕는다.
• 비전: 혁신적인 AI 기술로, 과거에는 상상할 수 없었던 고객 경험의 미래를 만들어가는 글로벌 AI 에이전트 기업이 된다.
KaiCX는 "사람이 진짜 가치를 만드는 일에 집중할 수 있도록 인간의 노동을 AI에 위임하자"는 운영 현장의 문제의식에서 출발한 제품입니다.
우리는 현장 중심으로 일합니다. 함께 빠르게 움직이고, 고객사 현장에서 발견한 패턴을 팀 전체가 학습으로 흡수하는 방식이 우리 작동 원리입니다.
[직무 소개]
Agent Engineer는 한 고객사에서 발견된 패턴을 모든 고객사가 누리는 프레임워크와 제품 기능으로 옮겨 만드는 사람입니다.
LLM, 외부 API, 평가 도구를 직접 다뤄 여러 고객사에 재사용되는 에이전트 모듈(통합 패턴 · 테스트셋 · 가드레일)을 빌드합니다. FDE가 특정 고객사의 빌드와 운영을 주력으로 담당하는 사이, Agent Engineer는 그 빌드의 80%가 자동으로 채워지는 추상화를 만들어 회사의 확장 속도를 결정합니다.
이 역할의 핵심은 한 사람이 만든 한 모듈이 모든 고객사의 다음 에이전트 버전이 된다는 점에 있습니다. 한 고객사에서만 풀리는 해결책에 머무르지 않고, 그 해결을 다음 모든 고객사가 자동으로 누리는 형태로 옮겨 만듭니다. 그 과정에서 필요할 때는 직접 고객사 현장에 들어가 패턴을 보고 옵니다. 책상 위 추상화가 현실의 페인과 떨어지지 않게 하는 것이 이 역할의 또 다른 핵심입니다.
회사 입장에서 보면, 이 사람 한 명이 추가될 때마다 다음에 들어오는 모든 고객사 빌드의 출발점이 더 높아집니다.
외부 API 연동, intent 분류, routing, tool 호출, supervision까지 한 고객사 빌드 시 FDE가 80% 자동으로 사용할 수 있는 추상화를 만듭니다. 여러 고객사에 재사용되는 에이전트 모듈을 통합 패턴 · 테스트셋 · 가드레일 단위로 묶고, 사람 상담사 핸드오프 정책을 코드와 설정으로 구현합니다.
• 평가와 가드레일을 설계합니다.
에이전트가 프로덕션에서 잘 동작하는지 어떻게 확신하는가? 이것이 이 일의 핵심입니다. LLM-as-Judge를 포함한 자동 평가 체계를 구축하고, 도메인별 테스트셋을 만들어 PR 단위로 회귀 테스트가 돌아가게 합니다. 답이 사용자에게 나가기 전, 잘못된 정책 인용이나 없는 정보를 만들어내는 응답을 걸러내는 supervision/가드레일 레이어를 설계합니다. "좋은 응답"의 정량적 기준을 정의하고, 모든 고객사에 적용 가능한 평가 프레임워크를 만듭니다.
• 현장 패턴을 플랫폼으로 환류합니다.
PM · Agent Engineer · FDE 3자 정기 회의에서 FDE가 운영 중 발견한 실패 케이스 · 프레임워크 한계 · 도메인 모호성을 받습니다. 필요할 때는 직접 고객사 현장에 들어가 패턴을 직접 봅니다. 한 고객사에서 풀린 문제가 다음 모든 고객사에서 자동으로 풀리는 상태가 되도록, 어떤 것이 1회성 패치로 끝나고 어떤 것이 제품 기능으로 승격되어야 하는지를 결정합니다.
• 새 기술을 먼저 흡수합니다.
LLM 신모델 · 신기능을 가장 먼저 평가하고 도입합니다. 성능 향상 실험과 A/B 테스트를 통해 플랫폼의 다음 진화 방향을 한 분기 단위로 제안합니다. 우리는 역사상 가장 빠른 기술 변화의 변곡점에 있고, 이 흐름의 가장 앞단에서 우리의 다음을 결정합니다.
• 외부 API를 직접 연동해, 단순 데모를 넘어 실제 작업을 완수하는 에이전트를 구현해본 실무 코딩 역량
• 가드레일과 안전 fallback을 설계해 프로덕션 품질을 보장하고, "이 답이 잘못 나갔을 때 어떻게 막을 것인가"를 늘 함께 고민하는 감각
• 한 사례의 디테일에서 패턴을 추출해 일반화하는 사고력. 한 고객사 해결책에 머무르지 않고, 다음 모든 고객사의 출발점으로 옮겨낼 줄 아는 자산화 사고
• 스펙이 없는 모호한 상태에서 스스로 탐색하며 시작하고, 약속한 결과가 나올 때까지 끝까지 책임지는 추진력
팀카이(TeamKai)는 KaiCX라는 AI Agent 운영 플랫폼을 만듭니다. 우리의 일은 고객사의 고객센터를 AI로 혁신하는 일입니다.
• 미션: 모든 기업이 AI를 통해 탁월한 고객 경험을 제공할 수 있도록 돕는다.
• 비전: 혁신적인 AI 기술로, 과거에는 상상할 수 없었던 고객 경험의 미래를 만들어가는 글로벌 AI 에이전트 기업이 된다.
KaiCX는 "사람이 진짜 가치를 만드는 일에 집중할 수 있도록 인간의 노동을 AI에 위임하자"는 운영 현장의 문제의식에서 출발한 제품입니다.
우리는 현장 중심으로 일합니다. 함께 빠르게 움직이고, 고객사 현장에서 발견한 패턴을 팀 전체가 학습으로 흡수하는 방식이 우리 작동 원리입니다.
[직무 소개]
Agent Engineer는 한 고객사에서 발견된 패턴을 모든 고객사가 누리는 프레임워크와 제품 기능으로 옮겨 만드는 사람입니다.
LLM, 외부 API, 평가 도구를 직접 다뤄 여러 고객사에 재사용되는 에이전트 모듈(통합 패턴 · 테스트셋 · 가드레일)을 빌드합니다. FDE가 특정 고객사의 빌드와 운영을 주력으로 담당하는 사이, Agent Engineer는 그 빌드의 80%가 자동으로 채워지는 추상화를 만들어 회사의 확장 속도를 결정합니다.
이 역할의 핵심은 한 사람이 만든 한 모듈이 모든 고객사의 다음 에이전트 버전이 된다는 점에 있습니다. 한 고객사에서만 풀리는 해결책에 머무르지 않고, 그 해결을 다음 모든 고객사가 자동으로 누리는 형태로 옮겨 만듭니다. 그 과정에서 필요할 때는 직접 고객사 현장에 들어가 패턴을 보고 옵니다. 책상 위 추상화가 현실의 페인과 떨어지지 않게 하는 것이 이 역할의 또 다른 핵심입니다.
회사 입장에서 보면, 이 사람 한 명이 추가될 때마다 다음에 들어오는 모든 고객사 빌드의 출발점이 더 높아집니다.
주요업무
• 프레임워크와 제품 기능을 만듭니다.외부 API 연동, intent 분류, routing, tool 호출, supervision까지 한 고객사 빌드 시 FDE가 80% 자동으로 사용할 수 있는 추상화를 만듭니다. 여러 고객사에 재사용되는 에이전트 모듈을 통합 패턴 · 테스트셋 · 가드레일 단위로 묶고, 사람 상담사 핸드오프 정책을 코드와 설정으로 구현합니다.
• 평가와 가드레일을 설계합니다.
에이전트가 프로덕션에서 잘 동작하는지 어떻게 확신하는가? 이것이 이 일의 핵심입니다. LLM-as-Judge를 포함한 자동 평가 체계를 구축하고, 도메인별 테스트셋을 만들어 PR 단위로 회귀 테스트가 돌아가게 합니다. 답이 사용자에게 나가기 전, 잘못된 정책 인용이나 없는 정보를 만들어내는 응답을 걸러내는 supervision/가드레일 레이어를 설계합니다. "좋은 응답"의 정량적 기준을 정의하고, 모든 고객사에 적용 가능한 평가 프레임워크를 만듭니다.
• 현장 패턴을 플랫폼으로 환류합니다.
PM · Agent Engineer · FDE 3자 정기 회의에서 FDE가 운영 중 발견한 실패 케이스 · 프레임워크 한계 · 도메인 모호성을 받습니다. 필요할 때는 직접 고객사 현장에 들어가 패턴을 직접 봅니다. 한 고객사에서 풀린 문제가 다음 모든 고객사에서 자동으로 풀리는 상태가 되도록, 어떤 것이 1회성 패치로 끝나고 어떤 것이 제품 기능으로 승격되어야 하는지를 결정합니다.
• 새 기술을 먼저 흡수합니다.
LLM 신모델 · 신기능을 가장 먼저 평가하고 도입합니다. 성능 향상 실험과 A/B 테스트를 통해 플랫폼의 다음 진화 방향을 한 분기 단위로 제안합니다. 우리는 역사상 가장 빠른 기술 변화의 변곡점에 있고, 이 흐름의 가장 앞단에서 우리의 다음을 결정합니다.
자격요건
• LLM 기반 제품을 직접 빌드해 사용자에게 배포해본 경험. 프롬프트 설계부터 툴 오케스트레이션과 품질 평가까지 두루 다뤄본 경험• 외부 API를 직접 연동해, 단순 데모를 넘어 실제 작업을 완수하는 에이전트를 구현해본 실무 코딩 역량
• 가드레일과 안전 fallback을 설계해 프로덕션 품질을 보장하고, "이 답이 잘못 나갔을 때 어떻게 막을 것인가"를 늘 함께 고민하는 감각
• 한 사례의 디테일에서 패턴을 추출해 일반화하는 사고력. 한 고객사 해결책에 머무르지 않고, 다음 모든 고객사의 출발점으로 옮겨낼 줄 아는 자산화 사고
• 스펙이 없는 모호한 상태에서 스스로 탐색하며 시작하고, 약속한 결과가 나올 때까지 끝까지 책임지는 추진력
